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BernoulliProcess[p]

事象確率 p のベルヌーイ(Bernoulli)過程を表す．

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BernoulliProcess

BernoulliProcess[p]

事象確率 p のベルヌーイ(Bernoulli)過程を表す．

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例題

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例  (3)

ベルヌーイ過程のシミュレーションを行う：

平均値関数と分散関数：

共分散関数：

スコープ  (11)

基本的な用法  (5)

経路の集合のシミュレーションを行う：

過程母数のさまざまな値についての経路を比較する：

母数推定を処理する：

サンプルデータについて分布母数を推定する：

相関関数：

絶対相関関数：

過程スライス特性  (6)

一変量SliceDistribution：

一変量スライス確率密度：

複数の時間スライスの分布：

より高次の確率密度関数(PDF)：

式の期待値を計算する：

事象の確率を計算する：

歪度は時間に依存しない：

極限値：

BernoulliProcessはp=1/2について対称である：

尖度は時間に依存しない：

極限値：

尖度の最小値：

次数rのモーメント：

母関数：

CentralMomentおよびその母関数：

FactorialMomentは，記号次数については閉形式を持たない：

Cumulantおよびその母関数：

アプリケーション  (1)

公正なコインによる一連のトスを生成する：

特性と関係  (5)

ベルヌーイ過程は弱定常である：

ベルヌーイ過程には明確に定義されたStationaryDistributionがある：

推移確率は現行の状態には依存しない：

BinomialProcess は，BernoulliProcess と の和である：

サンプルを累積する：

BinomialProcessと比較する：

タイムスタンプを整列させる：

ベルヌーイ過程は大数の法則を満たす：

平均値関数は一定している：

サンプルの平均値を求める：

おもしろい例題  (1)

ベルヌーイ過程からの経路のシミュレーションを行う：

20におけるスライスを取り，その分布を可視化する：

20におけるスライス分布の経路とヒストグラム分布をプロットする：

Wolfram Research (2012), BernoulliProcess, Wolfram言語関数， https://reference.wolfram.com/language/ref/BernoulliProcess.html.

テキスト

Wolfram Research (2012), BernoulliProcess, Wolfram言語関数， https://reference.wolfram.com/language/ref/BernoulliProcess.html.

CMS

Wolfram Language. 2012. "BernoulliProcess." Wolfram Language & System Documentation Center. Wolfram Research. https://reference.wolfram.com/language/ref/BernoulliProcess.html.

APA

Wolfram Language. (2012). BernoulliProcess. Wolfram Language & System Documentation Center. Retrieved from https://reference.wolfram.com/language/ref/BernoulliProcess.html

BibTeX

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BibLaTeX

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