確率論

中心極限定理は、標本平均の分布が標本サイズの増加とともに正規分布に近づくことを示しています。

累積分布関数（CDF）は、確率変数が指定された値以下の値を取る確率を表します。

Degenerate distributionは、単一の点に集中した確率分布です。

Dirichlet分布は、割合をモデル化するために使用される連続確率分布のファミリーです。

頻度確率は、繰り返し試行に基づく事象の長期的な頻度として確率を理解する枠組みです。

指標関数は、与えられた入力に対して条件が真か偽かを示す数学的なツールです。

累積分布関数（CDF）を使用して、任意の確率分布からランダムサンプルを生成する方法です。

結合分布は、2つ以上の確率変数の同時確率分布を説明します。

結合確率分布は、2つ以上の確率変数が同時に起こる可能性を説明します。

マルコフ性は、未来の状態が過去の状態ではなく、現在の状態のみに依存していると述べています。

モーメントマッチングは、確率分布のモーメントを一致させることで近似する統計手法です。