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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...

Generator.exponentialは、NumPyのrandomモジュールのジェネレータメソッドで、指数分布から乱数配列を精製します。 指数分布は、幾何分布の連続確率であり、さまざまな状況に使われます。たとえば、多数の暴風雨から雨粒の大きさを推定したり、多数のデー...

Generator.dirichletは、NumPyでディリクレ分布から乱数配列を生成するための、randomモジュールのジェネレータメソッドです。 ディリクレ分布はベータ分布を多変量に拡張した分布と考えることができ、ベイズ推定における多項分布の共役事前分布であること...

Generator.chisquareは、NumPyでカイ二乗分布から乱数配列を生成するための、randomモジュールのジェネレータメソッドです。 カイ二乗分布は、簡単に言うと、期待値と実現値の食い違いを分布で表したものです。例えば、赤玉と白玉が同数入っている箱から、...

Generator.binomial は、NumPyで二項分布から乱数配列を生成するための、randomモジュールのジェネレータメソッドです。 二項分布とは、互いに独立したベルヌーイ試行（結果が成功か失敗のいずれかである試行）をn回行ったときの、成功回数を描いた離散確...

Generator.beta は、NumPyでベータ分布から乱数配列を生成するための、randomモジュールのジェネレータメソッドです。 ベータ分布は特別なケースのディリクレ分布であり、ガンマ分布とも関係しています。ベイズ推定や順序統計量においてよく見られます。 ...