StatModeling https://blog.hatena.ne.jp/StatModeling/ StatModeling Memorandum https://statmodeling.hatenablog.com/ 理論 確率変数の変数変換においてヤコビアンを使う場合を簡単にまとめてみました。 ●Q1. 以下は1.00…が出力されます。なぜですか？ sum <- 0 max <- 10000 for(i in 1:max){ sum <- sum + var(rnorm(5)) } print(sum/max) 10000回を十分大きな数とみなせば、これは変数の平均値が出力されると解釈できます。ここでは平均0, 標準偏差1の正規分布からランダムに抽出された5サンプルであることに注意して式変形すると、 となります。式の変形の途中にあるは母集団の標準偏差を表します。今回は1です。ここで、は教科書に載っているように自… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fstatmodeling.hatenablog.com%2Fentry%2Ftransformation-random-variables-Jacobian" title="確率変数の変数変換とヤコビアンに慣れる - StatModeling Memorandum" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> http://kasugano.sakura.ne.jp/images/old/20130612_tokyor_q_image073.png Hatena Blog https://hatena.blog 2014-10-04 00:00:00 rich https://statmodeling.hatenablog.com/entry/transformation-random-variables-Jacobian 1.0 100%