確率論 中級
測度論的確率論(大学3-4年レベル)
中級の概要
中級では、測度論に基づく現代的な確率論を学ぶ。初級までの「離散的」な確率論を、より一般的な枠組みで再構築する。
学習目標
- 確率論の公理的な基礎を理解する
- σ加法族と測度の概念を習得する
- 一般の確率変数と期待値を扱える
- 連続分布と密度関数を理解する
- 確率変数の収束概念を区別できる
- 大数の法則を証明できる
- 最尤推定の原理と漸近的性質を理解する
目次
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第1章
確率論の公理化
コルモゴロフの公理、確率空間 $(\Omega, \mathcal{F}, P)$ の厳密な定義
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第2章
σ加法族と測度
σ加法族の定義、ボレル集合 $\mathcal{B}(\mathbb{R})$、測度の拡張
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第3章
確率変数の一般化
可測関数、分布関数、確率変数の変換
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第4章
連続分布
密度関数、正規分布 $N(\mu, \sigma^2)$、指数分布、ガンマ分布
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第5章
期待値の再定義
ルベーグ積分による期待値、単調収束定理、優収束定理
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第6章
収束概念
概収束、確率収束、$L^p$ 収束、分布収束とその関係
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第7章
大数の法則
弱法則、強法則、ボレル・カンテリの補題
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第8章
統計的推定
尤度関数、最尤推定、一致性、漸近正規性
トピック別
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確率分布
離散・連続の確率分布の定義と性質
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クロスエントロピー
交差エントロピーの定義、KLダイバージェンスとの関係、機械学習の損失関数
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シャノンエントロピー
エントロピーの定義と基本性質、相互情報量、KLダイバージェンス、情報源符号化定理
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モンテカルロ法
モンテカルロ法の基本原理、分散低減法、MCMC(メトロポリス・ヘイスティングス法・ギブスサンプリング)、収束診断
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ランダムウォーク
ランダムウォークの定義と基本性質、マルチンゲール性、破産問題、ポリアの再帰定理、ブラウン運動との関係
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コーシー分布
コーシー分布の定義と性質、期待値・分散の非存在性、特性関数、安定性、大数の法則の不成立、ローレンツ分布
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大数の法則(証明と応用)
弱法則と強法則の違い、チェビシェフの不等式による証明、モンテカルロ法・保険・世論調査への応用
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キュムラント
キュムラント母関数、モーメントとの関係、加法性、正規分布の特徴付け、エッジワース展開、ICAへの応用
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積率母関数
積率母関数 $M_X(t)=E[e^{tX}]$ の定義、モーメントの生成、一意性定理、主要分布のMGF一覧、中心極限定理の証明への応用
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相互情報量
相互情報量の定義、エントロピーとの関係、KLダイバージェンスとの関係、基本性質、条件付き相互情報量と連鎖律、応用
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多変量正規分布
定義(PDF)・共分散行列と相関行列・周辺分布・条件付き分布・マハラノビス距離・アフィン変換での閉包性・応用(PCA、ガウス過程、ポートフォリオ理論)
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順序統計量(Order Statistics)
標本を昇順に並べた統計量の分布。一様分布の順序統計量とベータ分布。
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全変動距離(Total Variation Distance)
確率測度間の距離。カップリング表現と Pinsker 不等式。
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コピュラ(Copula)
スクラーの定理による周辺分布と依存構造の分離。裾依存とリスク管理。
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ピンスカーの不等式(Pinsker's Inequality)
全変動距離と KL ダイバージェンスを結ぶ不等式と最良定数。
関連用語
- 確率母関数 — 確率母関数(Probability Generating Function)の定義・収束半径・モーメント抽出・独…
- ヘリンガー距離 — ヘリンガー距離(Hellinger Distance)の定義・全変動距離・KL情報量との不等式関係・統計的仮説検…
- ワッサースタイン距離 — ワッサースタイン距離(Wasserstein Distance)の定義・最適輸送との関係・カントロヴィッチ-ルー…
- コルモゴロフの0-1法則 — コルモゴロフの0-1法則(Kolmogorov Zero-One Law)の主張・尾部事象の定義・証明・独立性と…
- チェルノフ限界 — チェルノフ限界(Chernoff Bound)の定義・指数モーメント法による導出・二項分布への適用・アルゴリズム…
- ヘフディングの不等式 — ヘフディングの不等式(Hoeffding's Inequality)の定義・Hoeffdingの補題・証明・アズ…
- 分枝過程 — 分枝過程(Branching Process)の定義・母関数による解析・絶滅確率の計算・平均成長と臨界性・ガルト…
- 再生過程 — 再生過程(Renewal Process)の定義・再生方程式・再生定理(リミット定理)・年齢と残余寿命・マルコフ…
- リトルの法則 — リトルの法則(Little's Law)L=λW の定義・証明のアイデア・到着率・平均系内数・平均滞在時間の関係…
- サイクル補題 — サイクル補題(Cycle Lemma)とドヴォレツキー・モスター定理・投票問題の証明・カタラン数との関係・格子路…
- 鏡像原理 — 鏡像原理(Reflection Principle)の定義・ランダムウォークへの適用・ブラウン運動の最大値分布・…
- 詳細釣り合い — 詳細釣り合い(Detailed Balance)条件の定義・可逆マルコフ連鎖・定常分布の求め方・MCMC(Met…
- 結合法(Coupling Method) — 結合法(Coupling Method)の定義・基本的な結合の構成・全変動距離との関係・マルコフ連鎖の混合時間へ…
分布リファレンス
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ベータ分布
ベータ分布(Beta Distribution)の定義、ベータ関数との関係、期待値・分散・最頻値、特殊ケース…
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ガンマ分布
ガンマ分布(Gamma Distribution)の定義、形状パラメータとレートパラメータの意味、期待値・分…
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対数正規分布
対数正規分布(Log-Normal Distribution)の定義、確率密度関数、期待値・分散、幾何平均と…
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ワイブル分布
ワイブル分布(Weibull Distribution)の定義、形状パラメータと尺度パラメータ、期待値・分散…
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パレート分布
パレート分布(Pareto Distribution)の定義、確率密度関数、期待値・分散、パレートの法則(8…
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ラプラス分布
ラプラス分布(Laplace Distribution)の定義、確率密度関数、期待値・分散、モーメント母関数…
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レイリー分布
レイリー分布(Rayleigh Distribution)の確率密度関数、累積分布関数、期待値・分散、二次元…
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グンベル分布
グンベル分布(Gumbel Distribution):極値分布Type Iの定義、PDF・CDF、期待値(…
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アーラン分布
アーラン分布(Erlang Distribution):k個の指数分布の和として表される連続分布を、定義・P…
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半正規分布
半正規分布(Half-Normal Distribution)の定義・確率密度関数・平均と分散・正規分布との…
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逆ガウス分布
逆ガウス分布(Inverse Gaussian Distribution)の定義・PDF・平均・分散・応用を…
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非心カイ二乗分布
非心カイ二乗分布(Noncentral Chi-Squared Distribution)の定義・PDF・平…
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ロジスティック分布
ロジスティック分布(Logistic Distribution)のPDF・CDF(ロジスティック関数)、期待…
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ディリクレ分布
ディリクレ分布(Dirichlet Distribution)の定義・確率密度関数・平均と分散・多項分布の共…
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フォン・ミーゼス分布
フォン・ミーゼス分布(Von Mises Distribution):円周上の確率分布を、定義・PDF・平均…
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マクスウェル分布
マクスウェル分布(Maxwell Distribution)の確率密度関数、期待値・最頻値・二乗平均、カイ分…
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ベンフォードの法則
ベンフォードの法則(Benford's Law):自然界のデータの先頭桁が一様でなく log10(1+1/d…
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ジップの法則
ジップの法則(Zipf's Law):単語の出現頻度が順位に反比例するべき乗則を、定義・PMF・平均・応用(…
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フレシェ分布
フレシェ分布(Fréchet distribution)の定義・PDF・平均・分散・応用を入門レベルで解説す…
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ベータ二項分布
ベータ二項分布(Beta-Binomial Distribution)の定義・確率質量関数・平均と分散・過分…
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歪正規分布
歪正規分布(Skew Normal Distribution)の定義・確率密度関数・平均と分散・歪度・応用を…
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対数ロジスティック分布
対数ロジスティック分布(Log-Logistic Distribution)の定義・PDF・CDF・平均・分…
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一般化ガンマ分布
一般化ガンマ分布(Generalized Gamma Distribution)の定義・PDF・平均・分散・…
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一般化パレート分布
一般化パレート分布(Generalized Pareto Distribution)の定義・PDF・平均・分…
読み物
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偶然を厳密にする [読み物]
二百年あやしい土台のままだった確率論。ヒルベルトの第6問題からコルモゴロフの公理系へ、「確率とは測度である」という一行の物語。
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釣鐘はなぜ至るところに現れるのか [読み物]
身長も誤差も平均点も、出自はバラバラなのに同じ釣鐘型へ落ち着く。小さなゆらぎの足し算が正規分布を生む、中心極限定理という偶然の収束点の物語。
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平均が嘘をつくとき [読み物]
期待値が無限大になり、存在せず、現実から外れる。サンクトペテルブルクの逆説と裾の重い分布から、「たった一つの数で要約する」ことの危うさを眺める物語。
前提知識
- 確率論 初級の内容
- 実解析の基礎(上限・下限、極限)
- ルベーグ積分の基礎(あれば望ましい)