NumPy– category –

Generator.multivariate_normalは、多変量正規分布から乱数配列を生成するジェネレータメソッドです。 多変量正規分布（または「多次元正規分布」もしくは「結合正規分布」）は、一次元の正規分布（ガウス分布）を高次元に汎化したものです。この分布は、...

Generator.multivariate_hypergeometricは、多変量超幾何分布から乱数配列を生成するジェネレータメソッドです。 多変量超幾何分布は、超幾何分布を一般化したものです。簡単に言うと、壺の中に白・黒・青などの異なる石がN個入っているとして、そこから石...

Generator.multinomialは、多項分布から乱数配列を生成するジェネレータメソッドです。 多項分布は、二項分布の多変量解析です。n個の結果が想定できる事象の実験に使います。たとえば、コイン投げの結果は表裏の2つだけなので二項分布に従います。一方で...

Generator.logseriesは、対数分布から乱数配列を生成するジェネレータメソッドです。 対数分布は、種の多様性や発生を表す分布として頻繁に使われます。また、車の乗車人数のモデルとしても使われます。 ここでは、対数分布から乱数配列を生成するGenerato...

Generator.lognormalは、対数正規分布から乱数配列を生成するジェネレータメソッドです。 対数正規分布とは、その名の通り、正規分布の対数分布です。もし x が対数正規分布なら、log(x) は正規分布です。たとえば収入・資産の分布や体重の分布などは、こ...

Generator.logisticは、ロジスティック分布から乱数配列を生成するジェネレータメソッドです。 ロジスティック分布は、ガンベル分布の混合のように機能するので、疫学の極値問題によく使われます。また、国際チェス連盟のイロレーティング（プレイヤーの実...

Generator.laplaceは、ラプラス分布（二重指数分布）から乱数を生成するジェネレータメソッドです。 ラプラス分布は、正規分布（ガウス分布）と似ていますが、よりピークが鋭く裾が広いという分布です。金融工学や経済学などの分野の多くの問題において、...

Generator.hypergeometricは、超幾何分布から乱数配列を生成するnumpy.randomモジュールのジェネレータメソッドです。 超幾何分布の例として、黒石と白石が入っている壺を考えてみましょう。黒石は当たりで、白石は外れとします。ここからn個の石を取り出...

Generator.gumbelは、ガンベル分布から乱数配列を生成するジェネレータメソッドです。 ガンベル分布（または「最小極値分布」または「最小極値分布タイプⅠ」）は、極値分布の分散の一つで、極値問題のモデル化のために使われます。ガンベル分布は、その初...

Generator.geometricは、幾何分布から乱数配列を生成するジェネレータメソッドです。 ベルヌーイ試行は、取り得る結果が成功か失敗かの2つのみであり、各試行において成功の確率が同じであるランダム試行です。例として、コイン投げが挙げられます。そして...

Generator.gammaは、ガンマ分布から乱数配列を生成するジェネレータメソッドです。 ガンマ分布とは、簡単に言うと、ある一定の期間に1回起こるランダムな事象がn回起こるまでの時間の分布を示したものです。たとえば、電子部品の寿命の分布や、通信の待ち...

Generator.fは、NumPyのrandomモジュールのジェネレータメソッドで、F分布から乱数配列を生成します。 F分布はF検定で帰無仮説に従う分布として用いられます。統計学において、非常に重要な分布と言えます。 ここでは、このF分布の乱数配列を生成するGener...