マルチノミアル・プロバビリティ
多項確率の計算
入力したカテゴリの重みを正規化し、指定したカテゴリ別回数の組が生じる確率を計算します。
計算結果
結果
—
計算手順
手順を1つずつ、またはまとめて表示できます。現在の入力値を使った計算手順です。
計算方法
重みを正規化し、対数形式の多項係数と数度を評価する。
P(count vector)=n!/Πki! × Πpi^ki, with pi=weighti/Σweights
計算例
2 、 1 、 1 、およびカテゴリ確率 0.5 、 0.25 、 0.25 は、その順序付けされていないカウントベクトルの確率 0.1875 を与える。
前提条件と入力上の注意
2 – 20のカテゴリ、マッチングリスト、および最大10000の合計観測回数。モデル化された試験数に合計するカウント。正の数を持つゼロ確率カテゴリは、確率ゼロを与える。フィット感の良いテールやパラメーターのフィッティングはない。
このツールの使い方
自分の値を入力できますか?
はい。入力例をご自身の値に変更してください。結果・計算手順・表・対応する図が入力に応じて更新されます。空欄や無効な値がある場合は結果を消去し、不足した入力を自動的に例の値で補うことはありません。
結果は厳密ですか?
浮動小数点演算を使用し、表示時に丸めています。計算式・前提条件・記載されたデータ精度を確認して結果を解釈してください。
入力内容は送信されますか?
計算はブラウザー内で行います。アカウント・ファイルのアップロード・外部AIサービスは不要です。ページを再読み込みすると入力値は保持されません。
二項確率計算
↗
独立した試行の成功回数が指定回数と等しい確率、以下の確率、以上の確率を求め、二項分布と期待値を確認できます。
カイ二乗適合度検定
↗
観測度数を指定した期待重みと比較し、カイ二乗寄与、残差自由度、近似の上側p値を求めます。
シンボル数からシャノンエントロピー計算
↗ラベル付き記号の件数から、経験エントロピー、観測した種類数、理想的な符号長の限界を求めます。
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