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*https://www.slideshare.net/itoyan110/ss-69491897
 
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===組み合わせの数===
 
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*https://mathwords.net/combination
 
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*https://bellcurve.jp/statistics/course/6979.html
 
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*コインを10回投げて表が3回出る確率
 
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*cmb は、組み合わせの数で定義
 
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  >>> dbinom = lambda k,n,p:cmb(n,k) * math.pow(p,k) * math.pow((1-p),(n-k))
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===累積分布関数===
 
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*https://mathwords.net/ruisekibunpu
 
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  >>> pbinom = lambda q,n,p:sum([dbinom(k,n,p) for k in range(0,q+1)])
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  dbinom = lambda k,n,p:cmb(n,k) * math.pow(p,k) * math.pow((1-p),(n-k))
 
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  pbinom = lambda q,n,p:sum([dbinom(k,n,p) for k in range(0,q+1)])
 
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==[https://cognicull.com/ja/vck4ud4k 行列]==
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*行列の成分
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*正方行列
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*対角成分
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*行列同士の足し算と引き算
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*行列に数を掛ける
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*行列同士の掛け算
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===[https://cognicull.com/ja/z6gk208g 単位行列]===
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===[https://cognicull.com/ja/pdb5r5r3 拡大行列]===
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===[https://cognicull.com/ja/it652i8a 零行列]===
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===[https://cognicull.com/ja/n7tgblr9 転置行列]===
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===[https://cognicull.com/ja/dxgs2lqc 対角行列]===
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===[https://cognicull.com/ja/4l344hap 三角行列]===

2021年8月8日 (日) 02:45時点における最新版

数学

統計 | R |

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統計

組み合わせの数

Python

>>> import math
>>> cmb = lambda m,n:math.factorial(m) / (math.factorial(n) * math.factorial(m-n))
>>> cmb(10,2)
45.0

R

>choose(10, 2)
[1] 45

二項分布

Python

  • cmb は、組み合わせの数で定義
>>> dbinom = lambda k,n,p:cmb(n,k) * math.pow(p,k) * math.pow((1-p),(n-k))
>>> dbinom(3,10,0.5)
0.1171875

R

> dbinom(3,10,0.5)
[1] 0.1171875

累積分布関数

Python

>>> pbinom = lambda q,n,p:sum([dbinom(k,n,p) for k in range(0,q+1)])
>>> pbinom(3,10,0.5)
0.171875

R

> pbinom(3,10,0.5)
[1] 0.171875


==

import math
cmb = lambda m,n:math.factorial(m) / (math.factorial(n) * math.factorial(m-n))
dbinom = lambda k,n,p:cmb(n,k) * math.pow(p,k) * math.pow((1-p),(n-k))
pbinom = lambda q,n,p:sum([dbinom(k,n,p) for k in range(0,q+1)])

用語

集合

部分集合

単射

全射

全単射

直積

ベクトル

import numpy as np
a = np.arange(2,4)
print(a * 2)
[4,6]

内績(ドット績)

行列

  • 行列の成分
  • 正方行列
  • 対角成分
  • 行列同士の足し算と引き算
  • 行列に数を掛ける
  • 行列同士の掛け算

単位行列

拡大行列

行列の主成分

零行列

転置行列

対角行列

三角行列

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© 2006 矢木浩人