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標本空間

索引 標本空間

率論における標本空間(ひょうほんくうかん、sample space)は (experiment, random trial) に付随して決まり、試行の取りうるすべての (outcome, result) からなる集合を言う。標本空間はふつう集合の記法に則り、取りうる順序付けられた結果はその集合の元として書き並べられる。標本空間を表すのに、S (Sample) や U (Universe) のような頭文字をとったり、 のような全体集合を表すのによく用いられる文字が使われる。 例えば、コイントスの試行では標本空間は典型的には であり、コインを二回投げる場合にはその標本空間は とするが、順番に関係なく二枚投げるならば標本空間は である。 六面ダイスを投げて上の面にある目の数を結果とする試行では、標本空間は とする。 きちんと定義された標本空間は、確率モデルを与える確率空間の三つの基本要素の一つであり、ほかの二つは可能なすべてのを表す完全加法族と各事象に割り当てられた確率を表す確率測度と呼ばれる線型汎函数である。.

13 関係: 完全加法族トランプコイントスサイコロ確率空間確率論確率測度統計学無作為抽出直積集合標本 (統計学)母集団測度論

完全加法族

数学における完全加法族(かんぜんかほうぞく、completely additive class)、可算加法族(かさんかほうぞく、countably additive class)あるいは (σ-)加法族、σ-集合代数(シグマしゅうごうだいすう、σ-algebra)、σ-集合体(シグマしゅうごうたい、σ-field)接頭辞 "σ" は「可算加法的」("completely additive") であることを示すのにしばしば用いられる。また、完全加法族では可算加法性と可算乗法性が補集合を取る操作を通じて同値になるので区別されないが、(乗法族における)積の可算性が δ- を用いることによって表される場合がある(δ-乗法族)。例えば、σ-集合環と δ-集合環など。''G''δ-集合と''F''σ-集合の項も参照。は、主な用途として測度を定義することに十分な特定の性質を満たす集合の集まりである。特に測度が定義される集合全体を集めた集合族は完全加法族になる。この概念は、解析学ではルベーグ積分に対する基礎付けとして重要であり、また確率論では確率の定義できる事象全体の成す族として解釈される。完全加法族を接頭辞「完全」を付けずに単に「加法族」と呼ぶことも多い(つまり、有限加法族の意味ならば接頭辞「有限」を省略しないのがふつう)ので注意が必要である。.

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トランプ

cœur ロワ・ド・クール(=ハートのキング)が1枚見せてある。フランスのカードは、王などに具体的な人物像があてはめられていて、絵が1枚1枚異なっている。 ジョーカーが加わる。英語圏で普及。明治以降の日本でも普及した。 トランプは、日本ではカードを使用した室内用の玩具を指すために用いられている用語で、もっぱら4種各13枚の計52枚(+α)を1セットとするタイプのものを指して言うことが多い。「プレイング・カード」「西洋かるた」とも。多種多様なゲームに用いられるほか、占いの道具としても手品(マジック)の小道具としてもよく用いられる。 起源についてははっきりしておらず諸説あるが、中国など東方で発生したものがイスラーム圏に、そしてヨーロッパに伝えられた、とするのが、ひとつの有力な説である(→#歴史)。日本では16世紀にポルトガルからラテン・スートのタイプが伝来し普及したが、明治以降の日本では英米式のカードが普及している(→#日本への伝来、#日本で一般的なカード)。.

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コイントス

イントス(Coin Toss)は、2者の役割分担・順位付け・権利などを決定するために、硬貨もしくは同様の材質・形状を持つものを投げて表か裏のどちらが出るかを観察する行為である。コイン投げとも呼ばれる。.

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サイコロ

イコロ(ピップ) サイコロ(算用数字) サイコロ(骰子、賽子)、または賽(さい)、ダイス (dice) は主として卓上遊戯や賭博等に用いる小道具で、乱数を発生させるために使うものである。 多くは正六面体で、転がりやすいように角が少し丸くなっている。各面にその面の数を示す1個から6個の小さな点が記されていて、対面の点の数の和は必ず7となる。この点は“目”、または“ピップ” (pip)、“スポット” (spot)、まれに“ドット” (dot) とも呼ばれる。日本製の場合、1の面の目は赤く着色されていることが多い。ピップではなく算用数字が記されているものもある。 各面に表示される数も“目”と呼ばれ、サイコロを振った結果表示される数を“出目”と呼ぶ。複数のダイスを同時に振ってすべて揃った出目を特に“ゾロ目”と表現し、特にすべてが1の目が揃った場合のことを“ピンゾロ”と表現する。.

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確率空間

率空間(かくりつくうかん、probability space)とは、可測空間 に確率測度 を入れた測度空間 を言う。アンドレイ・コルモゴロフによる確率論の公理的構成から、現代においては、確率論は確率空間における確率測度の理論として展開される。.

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確率論

率論(かくりつろん、,, )とは、偶然現象に対して数学的な模型(モデル)を与え、解析する数学の一分野である。 もともとサイコロ賭博といった賭博の研究として始まった。現在でも保険や投資などの分野で基礎論として使われる。 なお、確率の計算を問題とする分野を指して「確率論」と呼ぶ用例もあるが、本稿では取り扱わない。.

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確率測度

率測度(かくりつそくど、probability measure)とは、'''可算加法性'''のような測度の性質を満たすものの内、確率空間において事象の集合上で定義された実数値函数のことである。確率測度とより一般的な測度(面積や体積のような概念)との違いは、確率測度は全空間に対しては 1 を返さねばならないことである。 A course in mathematics for students of physics, Volume 2 by Paul Bamberg, Shlomo Sternberg 1991 ISBN 0-521-40650-1 The concept of probability in statistical physics by Yair M. Guttmann 1999 ISBN 0-521-62128-3 In mathematics, a probability measure is a real-valued function defined on a set of events in a probability space that satisfies measure properties such as countable additivity.

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統計学

統計学(とうけいがく、statistics、Statistik)とは、統計に関する研究を行う学問である。 統計学は、経験的に得られたバラツキのあるデータから、応用数学の手法を用いて数値上の性質や規則性あるいは不規則性を見いだす。統計的手法は、実験計画、データの要約や解釈を行う上での根拠を提供する学問であり、幅広い分野で応用されている。 現在では、医学(疫学、EBM)、薬学、経済学、社会学、心理学、言語学など、自然科学・社会科学・人文科学の実証分析を伴う分野について、必須の学問となっている。また、統計学は哲学の一分科である科学哲学においても重要な一つのトピックになっている。.

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無作為抽出

あたり玉」と「はずれ玉」で構成される集団から、標本を無作為抽出する装置 無作為抽出(ランダム・サンプリング、英:random sampling)とは、ある集団から標本(サンプル)を無作為(ランダム)に抽出(サンプリング)する行為のことである。日本工業規格では、「無作為標本」の項で、「無作為な選択方法によって選んだ標本」と定義している。.

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直積集合

数学において、集合のデカルト積(デカルト­せき、Cartesian product)または直積(ちょくせき、direct product)、直積集合、または単に積(せき、product)、積集合は、集合の集まり(集合族)に対して各集合から一つずつ元をとりだして組にしたもの(元の族)を元として持つ新たな集合である。 具体的に二つの集合 に対し、それらの直積とはそれらの任意の元 の順序対 全てからなる集合をいう。 では と書くことができる。有限個の集合の直積 も同様のn-組からなる集合として定義されるが、二つの集合の直積を入れ子 (nested) にして、 と帰納的に定めることもできる。.

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標本 (統計学)

統計学における標本(ひょうほん、sample)とは、母集団の部分集合を言う。推測統計学においては、標本と母集団は明確に区別される。.

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母集団

統計学における母集団(ぼしゅうだん、population)とは、調査対象となる数値、属性等の源泉となる集合全体を言う。統計学の目的の一つは、観測データの標本から母集団の性質を明らかにすることである。.

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測度論

測度論(そくどろん、measure theory )は、数学の実解析における一分野で、測度とそれに関連する概念(完全加法族、可測関数、積分等)を研究する。 ここで測度(そくど、measure )とは面積、体積、個数といった「大きさ」に関する概念を精緻化・一般化したものである。 よく知られているように積分は面積と関係があるので、積分(厳密にはルベーグ積分)も測度論を基盤にして定式化・研究できる。 また、測度の概念は確率を数学的に定式化する際にも用いられるため(コルモゴロフの公理)、 確率論や統計学においても測度論は重要である。 たとえば「サイコロの目が偶数になる確率 」は目が 1,..., 6 になるという 6 つの事象の集合の中で、2, 4, 6 という 3 つ分の「大きさ」を持っている為、 測度の概念で記述できる。.

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