August 2015
Intermediate to advanced
272 pages
5h 46m
Japanese
Content preview from Think Stats 第2版 ―プログラマのための統計入門
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82
6 章 確率密度関数
図
6-2
分布関数表現の関係を示すフレームワーク
PDF
は連続的な
CDF
を微分したものになります。あるいは、同じことですが、
CDF
は
PDF
を積分したものになります。
PDF
が値から確率密度への対応関係であ
ることは覚えておいてください。確率を求めるには積分する必要があるのです。
離散分布から連続分布を求める方法には、さまざまな平滑化があります。
1
つの平
滑化として、データが解析的な連続分布（例えば、指数分布や正規分布）に従うと仮
定して、その分布の母数を推定する方法があります。他にはカーネル密度推定を使う
方法があります。
平滑化の反対は、離散化（
discretizing
）、あるいは、量子化（
quantizing
）です。
PDF
を離散点で評価すると、
PDF
の近似である
PMF
を生成します。数値積分を用
いてより良い近似が得られます。
連続
CDF
と離散
CDF
とを区別するために、離散
CDF
を「累積質量関数」と呼ぶ
方がいいのかもしれませんが、この語が使われているのを聞いたためしがありません。
6.4
Hist
実装
ここまでで、
thinkstats2
で提供される
Hist, Pmf, Cdf, Pdf
という基本型をどのよ
うに使えばよいかわかったはずですが、この節以降でそれらの実装の詳細を述べます。
これらのクラスを効率良く使うために役立つはずですが、どうしても読まなければい
けないわけではありません。
Hist
と
Pmf
は、
_DictWrapper
という親クラスを継承します。先頭のアンダースコ
アは、このクラスが「内部使用」であることを示します。すなわち、他のモジュール ...
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I wanted to learn C and C++, but it didn't click for me until I picked up an O'Reilly book. When I went on the O’Reilly platform, I was astonished to find all the books there, plus live events and sandboxes so you could play around with the technology.Addison B.
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I'm always learning. So when I got on to O'Reilly, I was like a kid in a candy store. There are playlists. There are answers. There's on-demand training. It's worth its weight in gold, in terms of what it allows me to do.