様々な分布の定義を確認して、実際のデータが分布に従っているか確認する方法を見ていく。連続分布に従って生成される実際の分布は離散的なので\(\rm PDF\)は使い勝手が悪い。\(\rm CDF\)について考える。

numpy.randomにはたくさんの関数が用意されていて分布だけでもかなりの種類があるが、今回はそれ以外の関数について値を得たい場合について考える。 実装 cdf-1(random.random_sample()) とすればいい。

分布と確認のためのプロット方法について学ぶ。

サンプリングについて。参考にした文献の関係で社会学的な関心が強い。 バイアスとランダム誤差 バイアスはシステマチックに生じるもの、誤差はランダムに生じるものという違いがある。 バイアスは母集団に対する全数調査でも起こりうる。(調査に応じない = …