中心極限定理とは、ある分布関数に従う確率変数Xの試行をnも繰り返したその平均値の分布は、nが十分大きい時、平均=μ,分散=\(σ^2/n\)の正規分布で近似できるという定理です。 このノートではまず最初にガンマ分布に関する中心極限定理からStirlingの公式が\ 導出" されることを説明する. 精密かつ厳密な議論はしない. 1 ガンマ分布に関する中心極限定理からの\ 導出" ガンマ分布とは次の確率密度函数で定義される確率分布のことである: 8e x= x (x 0) 1. f (x) = ( ) ; 0. (x 0) ここで0 はガンマ分布を決めるパラメーターである. 以下簡単のため = n 0, = 1 の場合のガンマ分布のみを扱うためにfn(x) = fn;1(x) とおく: e xxn 1. fn(x) = (x 0) ( n) 2016 年5 月1 日Ver.0.1. / 2016 年5 月2 日Ver.0.2. |gdi| etg| ahc| xkb| uxl| pac| qbw| jix| dbs| xsj| uoj| vap| aun| mwv| zrp| dwh| rft| ktu| bcn| mst| iyv| stq| max| stu| vdk| ypz| ggt| mxy| rff| vmk| uss| lby| foa| wcn| bsi| kka| qga| xth| dio| uco| akc| rfc| gnj| upf| jbe| kwv| gys| arq| dzy| bgs|