Pattern Recognition and Machine Learning

125：karino2：2017/09/08(金) 12:44:34: すぐ分からなくなるので、ユニフォームな分布をもう少し。
通常のモンテカルロ法との比較を考える。

正方形の中の点をランダムに打つ。
この点が、pより下の個数と上の個数を数える。
この比率はpの面積となる。
ある点に対してはpより上か下かは評価出来るが、積分は分からない、という場合にもこれで面積が分かる。

欲しいのは面積では無くて、分布の形に従ったサンプルの点なので、高い所にはたくさん出て、低い所にはあんま出ないようなサンプラーが欲しい。
そこでzを適当に引いて、このzについて、p(z)より上か下かを引いて上だったら捨てる、下だったら取る、とやる。

もう少し具体的に。0, 1, 2, 3,...,10と離散的な値について。
順番に0の点で乱数を引いて、p(0)より下の点だけ取る、次に1の点で同様の作業を10まで行う。
こうすると点が残ったり残らなかったりする。
残った数をカウントしていく。

一回の試行では0か1かがまだらに並ぶ。
二回目の試行では0から2 までが並ぶ。
これを何度も繰り返すと、度数分布となる。

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