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statistics、推測統計学とも） 」に分類できる。記述統計学はデータの特徴を記述する学問であり、推計統計学は標本から母集団を推計する学問である。 記述統計学は、データ1つがもつ特徴を記述・説明することに着目した分野である。例えば小学生99人の身長データがあったとする。データ
位相空間内での測度はゼロの点に限られている）から出発した力学的について、物理量 f の長時間平均 f が、f の観測値であると仮定してしまうと問題の数学性は明確になる。これはエルゴード問題といわれている。孤立した力学系の保存量はエネルギーだけであるという仮定の下では、f が位相空間内の等エネルギー面（英語版）
statistics, inductive statistics）あるいは統計的推論（英: statistical inferenece）とは、母集団全体を知ることができない場合に、母集団から抽出された部分集団（抽出集団、標本集団）をもとに、確率論を用いて母集団の様子を推定する統計学の分野を言う。推計
度を推定するのに用いられる。その他の利用法としては、点過程の時間可変な強度の推定にも用いられる。そこでは窓関数（カーネル）は、時系列データとともに畳み込まれる。 ノンパラメトリックな推定を実行する際はふつう、（カーネル関数に加えて）カーネルの幅も指定されなければならない。 カーネルとは、非負実数値可積分関数
的解釈を発展させた。ラプラスは、数多くの統計問題を解くためにベイズ的手法と現在は見なされるであろう手法を用いた。多くのベイズ的手法は後の執筆者らによって発展されたが、この用語は1950年代までこういった手法を言い表すためには一般的に用いれらなかった。20世紀の大半、ベイズ的手法は哲学的および実践的
テール依存性という）での応用がしばしば考えられる。 金融工学の世界では『悪魔の関数』また『粉飾の関数』と揶揄される。CDO（Collateralized Debt Obligation）の格付けやリスク評価に関して特に正規コピュラ（ガウス・コピュラ）が広く使われた。正規コピュラを用いる実務上の利点は
〔statistics〕
デモグラフィーに似た言葉としてデモグラフィックス (英: demographics) やデモグラフィックがある。人口を構成する各個人は、性別、年齢、住所、所得、職業、学歴、世帯構成などの社会経済的な属性データを持っている。デモグラフィ
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