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系の挙動を正確にモデル化するために、古典的な統計集合に量子補正を取り入れた確率分布を導入します。
異なる確率空間を比較する際には、有意義な結果を得るためにそれらのシグマ代数と測度が一致しているか確認することが重要だ。
標本空間上の確率測度は、空集合に対して確率0を、全空間に対して確率1を割り当てます。
結合確率分布を計算するには、構成する確率変数のすべての値の組み合わせを列挙し、それらの確率を合算します。
データが正規分布に従うかを確認するために、彼女は残差を確率プロット用方眼紙にプロットし、得られた線の直線性を調べた。
確率密度関数を可視化するために、データのヒストグラムの横にカーネル推定をプロットしました。
彼女は金融におけるランダムな過程をよりよくモデル化するために、確率論を専攻することに決めた。
顧客の待ち時間をモデル化するために、アナリストは過去のデータからサービスの所要時間の確率分布を推定した。
実験を正確にモデル化するために、測度が1の可測空間を定義し、そのシグマ代数と確率測度を指定した。
6が出る経験的確率を推定するために、私たちはサイコロを600回振って結果を記録しました。
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