対数正規分布 - 機械学習の「朱鷺の杜Wiki」

[ トップ ] [ 編集 | 凍結 | 差分 | バックアップ | 添付 | リロード ] [ 新規 | 一覧 | 単語検索 | 最終更新 | ヘルプ | ログイン ]

朱鷺の杜Wiki

参加しよう

Wiki超入門
練習用ページ
数式の表示
こびとさん
編集用ID: ibis
パスワード: 「VC次元」のVのフルスペルで最初だけ大文字

最新の30件
2019-02-07
- 人工知能学会全国大会
2018-12-29
- English
2018-11-30
- F値
2018-11-27
- PRML
2018-11-21
- IBIS
2018-11-10
- K-NEL
2018-11-07
- しましま/IBIS2018
2018-09-07
- DataSet
2018-08-24
- IRLS法
2018-07-26
- Article
2018-07-24
- 確率的勾配降下法
2018-07-19
- 機械学習
- 標本誤差
2018-06-29
- python
2018-06-11
- しましま/人工知能学会全国大会2018
2018-03-06
- しましま/IBISML032
2017-12-28
- Book
2017-11-14
- K-NEL/errata
2017-11-11
- しましま/IBIS2017
2017-10-12
- 次元削減
2017-10-03
- PRML/errata1
2017-09-29
- Paper
2017-08-22
- Wishart分布
2017-07-05
- 事後分布
2017-05-26
- しましま/人工知能学会全国大会2017
2017-04-27
- python/numpy
2017-03-07
- しましま/IBISML028
2017-03-02
- 共役事前分布
2016-11-19
- しましま/IBIS2016
2016-11-11
- しましま/人工知能学会30周年記念式典

カウンタ

累計: 6362
今日: 2
昨日: 1

対数正規分布 (log-normal distribution) †

\(\log X\) が正規分布に従うとき，\(X\) は対数正規分布に従う．

確率密度関数は次式 \[f(x;\mu,\sigma)=\frac{1}{\sqrt{2\pi}\sigma x}\exp\biggl[-\frac{(\ln x - \mu)^2}{2\sigma^2}\biggr]\]

期待値：\(\exp\biggl(\mu+\frac{1}{2}\sigma^2\biggr)\)，分散：\(\exp(2\mu+\sigma^2)(\exp(\sigma^2)-1)\)
\(X_1\) と \(X_2\) が対数正規分布に従うとき，\(X_1X_2\) や \(X_1/X_2\) も対数正規分布に従う．

-- しましま

関連項目 †

リンク集 †

関連文献 †

Book/統計分布ハンドブック第4部 24節

Last-modified: 2010-02-11 (木) 16:12:45 (3292d)