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「数学」の版間の差分

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  pbinom = lambda q,n,p:sum([dbinom(k,n,p) for k in range(0,q+1)])
 
  pbinom = lambda q,n,p:sum([dbinom(k,n,p) for k in range(0,q+1)])
 
==用語==
 
==用語==
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===集合===
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====[https://cognicull.com/ja/xjqyb6pa 単射]====
 +
====[https://cognicull.com/ja/rza89w28 全単射]====
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==[https://cognicull.com/ja/oczgnusb ベクトル]==
 
==[https://cognicull.com/ja/oczgnusb ベクトル]==
 
*https://cognicull.com/ja/oczgnusb
 
*https://cognicull.com/ja/oczgnusb

2021年7月25日 (日) 01:44時点における版

数学

統計 | R |

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

単射

全単射

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