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 ブラウン運動 [1-41] |
#16: 条件付き確率
資料[1-36]を追加します（[1-27]より読みやすい)．条件付き確率とこれに関するベイズの定理もこの資料の説明を読んでください．もちろん sys.pdf ではきちんと説明します．
[1-36] 確率と統計
http://www.sist.ac.jp/~suganuma/kougi/other_lecture/SE/math/prob/prob.htm
2.1 事象，2.2 確率の定義，3.1 確率変数，3.2 平均と分散，3.3 確率分布
[1-37] 条件付き確率 - Wikipedia
http://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%9D%A1%E4%BB%B6%E4%BB%98%E3%81%8D%E7%A2%BA%E7%8E%87
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[1-38] 条件付き確率とモンティ・ホール問題 - k-takahashi's 雑記
http://d.hatena.ne.jp/k-takahashi/20080307/1204904631
[1-39] LN05：条件つき確率と事象の独立性
http://www.eco.osakafu-u.ac.jp/~murasawa/us-ln05.pdf
#17: マルコフ情報源
信号を量子化した y(n) ＝ x(nτ) について，y(n) に対応する確率変数 Yn の数列（確率過程）を考えます．τが小さければ y(n+1) の値は y(n) の値からあまり変化しない，と考えられます．このことは Pr{Yn+1 ＝ a} に比べて，条件付き確率Pr{Yn+1 ＝ a | Yn ＝ b} （ a ≒ b）が非常に大きくなることを意味しています．
Yn+1 が Yn に依存しないとき x(t) を出力する信号源をランダム情報源，Yn のみに依存してそれ以前の Yk （ k ＜ n ）に依存しない x(t) を出力する信号源を単純マルコフ情報源といいます．
発展： 基礎理論では通常 Xn の確率分布を正規分布と仮定します．
[1-40] 確率過程 - Wikipedia
http://ja.wikipedia.org/wiki/%E7%A2%BA%E7%8E%87%E9%81%8E%E7%A8%8B
[1-41] ブラウン運動 - Wikipedia
http://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%96%E3%83%A9%E3%82%A6%E3%83%B3%E9%81%8B%E5%8B%95
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[1-42] ウィーナー過程 - Wikipedia
http://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%82%A6%E3%82%A3%E3%83%BC%E3%83%8A%E3%83%BC%E9%81%8E%E7%A8%8B
[1-43] マルコフ過程 - Wikipedia
http://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%9E%E3%83%AB%E3%82%B3%E3%83%95%E9%81%8E%E7%A8%8B
[1-44] 離散グラフ上のマルコフ過程
http://www.ma.noda.tus.ac.jp/u/sh/pdfdvi/10aa.pdf