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ガウス分布の推定値の信頼性について
- ガウス分布の推定値についての解説です。
- 50点のデータでは信頼できる推定値が得られないことが指摘されています。
- ランダムジェネレータの初期化によって結果にわずかな偏差が生じることが注意されています。
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> Let X be the resulting matrix, having the feature vectors as column. 結果として X のような行列が得られたとする。特徴ベクトルはコラムとして示されている。 > Compute the ML estimate of the mean value, m, and the covariance matrix, S, of N (m,S) and comment on the resulting estimates. 平均値 m のML評価と、N (m, S) の共分散行列 S を計算してその結果から判断を下す。 > It can be observed that the estimates that define the corresponding Gaussian pdf, although close to the true values of the parameters, cannot be trusted as good estimates. それによって分るのは、それに対応するガウス pdf は、パラメータの実際の数値に近いものではあっても、信頼の置けるものではないということである。 > This is due to the fact that 50 points are not enough to result in reliable estimates. なぜそうなるかというと、50ポイントは信頼に足る結果を出すには不十分な数であるせいである。 > Note that the returned values depend on the initialization of the random generator, so there is a slight deviation among experiments. なお、実行するたびに多少の偏差が生じるので、乱数発生機の初期値に基いて得られる戻り値には注意を要する。 * 門外漢の私には意味不明な文章でしかありませんが、なるべく普通の文章のように読もうとして訳してみたら、上記のようになりました。
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ありがとうございました!!!