確率変数の線形変換をすると平均や分散はどうなる？確率密度関数など解説
確率変数$X$を線形変換するとは次のような操作を指します。 確率変数$X$の線形...
確率変数の変数変換を分かりやすく解説
確率変数の変数変換は、カルマンフィルタやガウス過程回帰の導出でも登場する、使用頻...
【確率統計】確率変数の周辺化や周辺分布を具体例で分かりやすく解説
統計学や確率の勉強を始めると、周辺化(marginalization)や周辺分布...
確率変数の条件付き独立について分かりやすく解説
確率変数の条件付き独立（conditional independence）につい...
条件付き期待値の公式について分かりやすく解説
条件付き期待値(conditional expectation)は、機械学習や統...
ポアソン分布の性質・期待値・分散について解説
ポアソン分布(poisson distribution)は、時間的にランダムに発...
情報理論や確率変数のKLダイバージェンス(カルバック・ライブラー情報量)を解説
KLダイバージェンス(Kullback-Leibler divergence, ...
確率変数の期待値の性質を理解する。期待値の和や期待値の線型性の解説
確率変数の期待値には、基本的な性質がいくつかあります。 まず確率変数について軽く...
【統計・機械学習】確率変数と確率分布について徹底解説
統計が機械学習を勉強する上で、まず最初に登場する難解な概念として、確率変数と確率...