いう名前に出会う以下のようなことを理解する非常に多くの有名な確率分布がすべて指数型分布族に属するたまに指数型分布族に属さない分布もある。二つの正規分布の混合や、コーシー分布とか。混合正規分布は普通の統計解析アプローチで面倒くさいやつだ、統計的学習やBUGS/STAN学習とかを使う必要があった。コーシー分布は分散が定義されていない、とか何がどう変なのかわからないけれど、異端な分布だった。このような特徴と「指数型分布族」に属さないことに関連があるのか〜とぼんやり思う多数の分布(離散も連続も、Xがスカラーでもベクトルでも)が指数関数を使った統一された式で表せるその例はこちらにびっしりと書いてある分布関数はパラメタを用いて表現されていたが、そのパラメタを変えることで指数関数の中に押し込むのが指数型分布族のやりかた分布関数というのは、「分布の本体」と「その形を実際に決めるパラメタ」とからなる。したがって分布関数はパラメタが作る空間に連続的に広がっている。その広がっている空間ではパラメタの取り方を変えることができる指数型分布族の定義式を見るパラメタのみの項、確率変数のみの項、パラメタと確率変数とが関係しあっている項の3つの項からなっている指数型分布族の性質を見るそのうちの1つは、自分が指数型分布族に興味を持ったきっかけなので、意義くらいは分かるそれ以外にたくさんの性質があって、どれも、「どうしてそうなるのか」を考えるとくらくらするそもそも、色々な性質の説明文の中に、聞いたことはあるけれど、よくわかっていない単語が立て続けに出てきて、途方に暮れるこの段階での理解をまとめると『たくさんの大事な分布関数は、パラメタの取り方を変えることで、指数関数表現ができる。GWAS/GWASメタアナリシスとその周辺解析用のアプリケーションへのリンク複合遺伝性疾患とは----------News----------20万アクセス2008/07/2040万アクセス2010/09/12-------------------------はてなブログをはじめよう!ryamada22さんは、はてなブログを使っています。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。