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英語課題：ガウス分布の確率密度関数とは？
- ガウス分布はパターン認識で広く使われる確率密度関数であり、中心極限定理に基づいている。
- ガウス分布は大数の法則により、独立な乱数の和の確率密度関数として近似的に使用できる。
- ガウス分布は通常、正規分布と呼ばれ、N(m,S)という表記が一般的に使用される。
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その日本語だと「後者」は「数学的な扱いやすさ」になっちゃうからまずい. 重複しちゃうけど「中心極限定理」といってあげた方がいいんじゃないかな. そして The latter states that... は要するに中心極限定理を説明している文章だから, 中心極限定理とは「～」という定理である. という形にして「～」はどこかから調達する方が簡単な気がする. summand とか tend to とかは訳しにくいですね. summand はあきらめて「確率変数」と言ってしまって (ここで加えているのは確率変数だから summand = 確率変数である), tend to は「～になる」とか「限りなく多くすると」とかで逃げるかな. いずれにせよ「厳密に訳したい」のか「イメージがつかめればいい」のかで「どこまでがんばるか」が変わるような....
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- bigcats99
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The Gaussian Probability density function(pdf) is extensively used in pattern recognition because of its mathematical tractability as well as because of the central limit theorem. Thelatter states that the pdf of the sum of a number of statistically independent random variables tends to the Gaussian one as the number of summands tends to infinity. In practice, this is approximately true for a large enough number of summands. Often we refer to the Gaussian pdf as the normal pdf and we use the notation N(m,S). Gaussian Probability density function（PDF）は広くパターン認識に使われる。それは使い易いこともあるが、同時に中心極限定理（よく覚えてませんけど、特に分布を歪める要因がない場合各サンプルの平均値は標準分布に従ってバラけるとか、そんな感じだったかと）のせいだ。 中心極限定理は相互に依存しない（一つの値が確定することが他の値に影響を与えない）ランダム変数の総計のFDFを計算するとGaussianのそれに近づくと定義する。何故ならば、summmandsの数は、無限へと近づくからだ（無限でない場合も、ある一定以上の数のsummandsであれば、無限である場合と近似の結果が得られる）。 Gaussian PDF はnormal PDF と書かれることも多く、N(m,S). のサインが使われる。 統計は基本的なこと以外全部忘れてるんで、何言ってるか解りません。というかこのレベルのことやってるなら、自力で解読できないと後々大変ですよ。101の英語テキスト使って基本的なこと押さえとくことお勧めします。
お礼
ありがとうございました！ 参考にさせていただきました！
- Tacosan
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この辺に関して, あなたはどのくらいの知識があるんでしょうか? 「きれいな文章にできない」とのことですが, どんな感じなんでしょうか?
補足
私が訳した結果として ガウス分布の確率密度関数は中心極限定理だけでなく、数学的な扱いやすさのためにも パターン認識において広く使われている。 後者では、加数の数が無限であるとき多くの独立確率変数の合計の確率密度関数が ガウス分布の確率密度関数となる傾向がある。 実際に十分に大きな数字に関してはおおよそ当てはまる。 という感じです。 すごく直訳くさい感じが残ってしまって… またThe latter以降の分の訳し方に自信がないです
お礼
ありがとうございました！ 参考にさせていただきました