| rdfs:comment
| - Die Dirichletverteilung (nach Peter Gustav Lejeune Dirichlet) ist eine Familie von stetigen, multivariaten Wahrscheinlichkeitsverteilungen. Sie ist die multivariate Erweiterung der Beta-Verteilung und die konjugierte A-priori-Verteilung der Multinomialverteilung in der bayesschen Statistik. Ihre Dichtefunktion gibt die Wahrscheinlichkeiten von K verschiedenen, exklusiven Ereignissen an, wenn jedes Ereignis -mal beobachtet wurde. (de)
- En probabilité et statistiques, la loi de Dirichlet, souvent notée Dir(α), est une famille de lois de probabilité continues pour des variables aléatoires multinomiales. Cette loi (ou encore distribution) est paramétrée par le vecteur α de nombres réels positifs et tire son nom de Johann Peter Gustav Lejeune Dirichlet.Elle est vue comme la généralisation multinomiale de la loi bêta. (fr)
- ディリクレ分布（ディリクレぶんぷ、英: Dirichlet distribution）は、連続型の確率分布である。ベータ分布を多変量に拡張して一般化した形をしており、そのため多変量ベータ分布とも呼ばれる。ディリクレ分布の確率密度関数は、同時に発生することのない 個の事象がそれぞれ 回発生したときに、各事象の起こる確率が である確率を与える（ただし、は整数である必要はない）。つまり、試行の回数が無限大なら各事象の発生の相対頻度は になるが、試行回数が有限だと、そこにずれが生じる。そのずれを表すモデルである。 (ja)
- In teoria della probabilità la distribuzione di Dirichlet, spesso denotata con , è una distribuzione di probabilità continua, dipendente da un vettore di numeri reali positivi , che generalizza la variabile casuale Beta nel caso multivariato. Prende il nome dal matematico tedesco Peter Gustav Lejeune Dirichlet. Ha come funzione di densità di probabilità dove e sono numeri reali positivi tali che Il suo valore atteso è la moda è mentre la varianza è Inoltre, per ogni coppia con , si ha che la covarianza è (it)
- 디리클레 분포(Dirichlet distribution)는 연속 확률분포의 하나로, 차원의 실수 벡터 중 벡터의 요소가 양수이며 모든 요소를 더한 값이 1인 경우 (이를 차원 단체라고 한다)에 대해 확률값이 정의되는 분포이다. 디리클레 분포는 베이즈 통계학에서 다항 분포에 대한 이다. 이 성질을 이용하기 위해, 디리클레 분포는 베이즈 통계학에서의 사전 확률로 자주 사용된다. (ko)
- De dirichletverdelingen, genoemd naar Johann Dirichlet, vormen een familie van continue multivariate kansverdelingen die een generalisatie zijn van de bètaverdeling en de van de multinomiale verdeling in de Bayesiaanse statistiek. Een dirichletverdeling is de verdeling van de kansen op een aantal disjuncte gebeurtenissen als deze gebeurtenissen een gegeven aantal keren zijn opgetreden. (nl)
- У теорії імовірностей і математичній статистиці розподіл Діріхле (за іменем Йоганна Петера Густава Лежьона-Діріхле), позначають часто — це сімейство безупинних багатовимірних вірогідних розподілів невід’ємних дійсних чисел, параметризованих вектором . Розподіл Діріхле є узагальненням Бета-розподілу на багатовимірний випадок. Тобто, його функція щільності повертає значення імовірності того, що імовірність кожного з K взаємновиключних подій дорівнює за умови, що кожна подія спостерігалася раз. (uk)
- Na probabilidade e estatística, a Distribuição de Dirichlet (nome em homenagem à Johann Peter Gustav Lejeune Dirichlet), frequentemente representada por Dir(α), é uma com um parâmetro (vetorial) α não-negativo e real. Em análises Bayesianas, a distribuição de Dirichlet é usada como a distribuição conjugada da distribuição multinomial, ou seja, se a distribuição a priori é uma distribuição de Dirichlet e a variável observada é uma multinominal, então a distribuição a posteriori será uma distribuição de Dirichlet (com outro parâmetro). (pt)
- В теории вероятностей и математической статистике распределение Дирихле (по имени Иоганна Петера Густава Лежён-Дирихлe), часто обозначаемое Dir(α) — это семейство непрерывных многомерных вероятностных распределений параметризованных вектором α неотрицательных вещественных чисел. Распределение Дирихле является обобщением Бета-распределения на многомерный случай. То есть, его функция плотности вероятности возвращает доверительную вероятность того, что вероятность каждого из K взаимоисключающих событий равна при условии, что каждое событие наблюдалось раз. (ru)
- 狄利克雷分布是一组连续多变量概率分布，是多变量普遍化的Β分布。为了纪念德国数学家約翰·彼得·古斯塔夫·勒熱納·狄利克雷（Peter Gustav Lejeune Dirichlet）而命名。狄利克雷分布常作为贝叶斯统计的先验概率。当狄利克雷分布维度趋向无限时，这过程便称为（Dirichlet process）。 狄利克雷分布奠定了狄利克雷过程的基础，被广泛应用于自然语言处理特别是主题模型（topic model）的研究。 (zh)
- In probability and statistics, the Dirichlet distribution (after Peter Gustav Lejeune Dirichlet), often denoted , is a family of continuous multivariate probability distributions parameterized by a vector of positive reals. It is a multivariate generalization of the beta distribution, hence its alternative name of multivariate beta distribution (MBD). Dirichlet distributions are commonly used as prior distributions in Bayesian statistics, and in fact, the Dirichlet distribution is the conjugate prior of the categorical distribution and multinomial distribution. (en)
- En teoría de la probabilidad y estadística, la distribución de Dirichlet (en honor a Peter Gustav Lejeune Dirichlet), generalmente denotada , es una familia de distribuciones de probabilidad continuas multivariada, parametrizadas por un vector alfa perteneciente al conjunto de los números reales positivos. Es la generalización multivariada de la distribución beta. Las distribuciones de Dirichlet frecuentemente se utilizan como distribuciones a priori en estadística Bayesiana, y de hecho la distribución de Dirichlet es el conjugado a priori de la y la distribución multinomial. Es decir, su función de densidad de probabilidad da como resultado la creencia de que la probabilidad de eventos rivales son dado que cada evento haya sido observado veces. (es)
- Rozkład Dirichleta – rodzina ciągłych rozkładów prawdopodobieństwa wielu zmiennych, określona wektorem dodatnich liczb rzeczywistych. Stanowi uogólnienie rozkładu beta w przestrzeni wielu zmiennych. Rozkład Dirichleta jest często używany w rachunku prawdopodobieństwa wraz z twierdzeniem Bayesa jak rozkład aprioryczny i faktycznie rozkład Dirichleta jest rozkładem komunigacyjnym rozkładu dyskretnego. W efekcie funkcja rozkładu zwraca przekonanie, że prawdopodobieństwo możliwych zdarzeń losowych wynosi biorąc pod uwagę, że każde zdarzenie zostało zaobserwowane razy. (pl)
|
![[RDF Data]](/fct/images/sw-rdf-blue.png)
![[cxml]](/fct/images/cxml_doc.png)
![[csv]](/fct/images/csv_doc.png)
![[text]](/fct/images/ntriples_doc.png)
![[turtle]](/fct/images/n3turtle_doc.png)
![[ld+json]](/fct/images/jsonld_doc.png)
![[rdf+json]](/fct/images/json_doc.png)
![[rdf+xml]](/fct/images/xml_doc.png)
![[atom+xml]](/fct/images/atom_doc.png)
![[html]](/fct/images/html_doc.png)