MathMLで分数（確率統計のt分布）をWeb上に表示する方法

前へ 次へ
このQ&Aのポイント
  • MathMLを使用してWeb上に確率統計のt分布の分数を表示する方法を調査しています。
  • MathMLの本体をダウンロードするためのリンクを探していますが、具体的な方法がわかりません。
  • MathML以外の方法で確率統計のt分布の分数を表示する方法があるかどうかも知りたいです。
回答を見る
  • ベストアンサー

MathMLについて

MathMLで分数（確率統計のt分布）をWeb上（FC2 Blog)に表示させようと思っています。 ブラウザーはFireFoxなので　下記サイトは表示が出来るようです。 MathMLの本体をダウンロードしたいのですが　どのリンクをたどってダウンロードにこぎつければよいのでしょうか？ MathML 日本語情報 http://washitake.com/MathML/ MathMLマニュアル http://toshichan.be.fukui-nct.ac.jp/tsujino/mathml/index.htm MathML 文法 表現記述 http://www.cmt.phys.kyushu-u.ac.jp/~M.Sakurai/java/sdoc/mathml/mathml-memo.html もしくわ　ほかの方法で　数式（確率統計のt分布）の分数を表示できる方法はありますか？

質問者が選んだベストアンサー

  • ベストアンサー
回答No.2

できないようです。 詳しくは、下のリンクが良さそうです。 FC2ブログでの数式の記述は可能か？ http://okwave.jp/qa/q3648615.html FC2のテンプレートを編集し，DOCTYPE宣言を弄ったとしても text/htmlで配布されるのでFirefoxはMathMLとして認識しない

その他の回答 (1)

  • Tacosan
  • ベストアンサー率23% (3656/15482)
回答No.1

「MathML の本体」ってなんでしょうか? 「MathML」というのは規格の名前でしかないんですけど....

maigoneko
質問者

お礼

解答ありがとうございます。 つまり　CSS　とか　Javaとか　いった類のものと同じように　インストールなしで　htmlなどに　記述できるということなのでしょうか？ FC2のHPに張り付けてみたのですが　表示できなかったのです。

  1. カテゴリ
  2. 学問・教育
  3. 数学・算数

関連するQ&A

  • 統計学の有意水準について教えてください！

    統計で検定を学んでいるのですが、有意水準が０．０５のとき、比率の検定ならば、Ｚ（０．０５）＝１．６４ となっています。 公式で、棄却域に検定統計量Ｔが含まれる確率が　α／２　になるところまではわかるのですが、 問題になり、実際に値をもとめるところになるとまったくわかりません。。。 この、１．６４　という数字がどこからきたのか、 どうやって求めるのか、教えてください＞＜ 正規分布表やＴ分布表は関係あるのですか？？

  • サイコロのある目が出る確率に関する検定(数理統計)

    サイコロのある目が出る確率に関する検定(数理統計) 現在、数理統計学を独学で勉強していますが、以下のところで 詰まっています。詳しい方のご回答お待ちしております。 サイコロをn回振るとする. p_i を i の目が出る確率としたとき, 帰無仮説 H_0 : p_i = 1/6 , 有意水準εで検定する方法を教えてください。 χ2乗分布に従う統計量をとり、それを使い棄却域を設定するようですがどのような統計量を取れば良いのか分かりません。 解説をみると, 以下のようになっています. (n=120のとき.) i　の目がでた回数を f_i (i=1,...,6) としたとき 統計量T = Σ_{i} {(f_i-20)^2 /20} は自由度5のχ2乗分布に従う. この統計量Tが自由度5のχ^2分布に従う根拠はどうなっているのでしょうか。 (うまく確率密度関数を計算できません.) また一般にn回サイコロを振るとすると T= Σ_{i} {(f_i - (n/6))^2 / (n/6)} は自由度 5 のχ2乗分布に従うのでしょうか。 よろしくお願い致します。

  • 統計学に関する質問です

    統計学の仮説検定に関する質問です。 表の出る確率がpのコインを１０回投げる時、表の出る回数を確率変数Xとする。 表の出る回数Xをもとに、仮説 帰無仮説：p ＝ 1/2 対立仮説：p ≠ 1/2 を有意水準５％で検定するとき、棄却域を求めよ。 という問題です。 簡単な問題らしいのですが統計初心者なんでよくわかりません・・・ 二項分布B(10、1/2)をN(5、0.5^2)の正規分布にして (T - 5)/0.5 ～ N(0、1) よって棄却域はT≦4.02 T≧5.98 であってますか？汗

  • ウィシャート分布の確率変数

    ウィシャート分布の確率変数が行列に従うと聞いていますが、行列であるようには思えません。何故なら、確率変数（ベクトル）の転置との積X_t X'_t の和（t=0,1,2,・・・n)という定義だからです。スカラではないのでしょうか？もし行列であるならばその理由を詳細に教えてください。 よろしくお願いします。 尚、「多変量推測統計の基礎」という本も読みましたが、その辺はよく書いてありませんでした。

  • 2変量の確率分布について

    　統計学の勉強をしています。一様分布における2変量の確率変数についてわからなくなったので質問させてください。 　一様分布の確率密度関数はfx(x)=1/(b-a)ですが、b=1,a=0とするとfx(x)=1となりますよね。 　このことを踏まえて2変量t=x+y(yもxと同様の一様分布の確率でxとyは独立)を定義して、その確率密度関数はf(t)=∫fx(x)fy(t-x)dxで与えられますよね(ここで間違っていたならすみません…) 　そこでこの関数にfx(x)=1,fy(y)=1を代入して∫範囲を0から1(dxで積分ですから)に設定して積分をするとf(t)=1となってしまいました。 　このままtにおいてtの期待値を求めると∫(0,2)tf(t)dt=2となりました。(積分範囲はdtについてですから0から2までとしました) 　しかし、よく考えてみると0から2までの範囲の一様分布でその期待値となるのは普通1じゃないかと思います。 　計算が間違っているのか、そもそも考え方が違うのか、わかる方がいらっしゃったら、ご教授していただけませんでしょうか?よろしくお願いします。

  • 統計学です。

    統計学の問題で質問があります。(1)は分かったのですが、(2)が分からなくて困っています。どうか、解答、解説をよろしくお願いします。問題は、以下です。 (2)0<=s<t<=1に対し,確率変数X1=#{Xi<=s},X2=#{s<Xi<=t}を考えるとき,(X1,X2)はどのような分布に従うか。またFn(s)とFn(t)の共分散を求めよ。(Fn(t)=1/n#{Xi<=t})

  • ベルヌーイ試行について

    ベルヌーイ試行について 閲覧ありがとうございます。 現在確率統計の勉強中なのですが分からない問題があるので質問させてください。 成功確率が(0<p<1)のベルヌーイ思考を考える。X[1],X[2], ...を独立な確率変数列で、確率分布は共通で P(X[n]=1)=p P(X[n]=0)=1-pである。ここでT[0]=0とおき。 T[n]=min{k > T[n-1] : X[k] =1} , S[n]=T[n] - T[n-1] (n=1,2...) とし、確率変数列T[1],T[2], ... および S[1],S[2]を定めるとT[n]＝S[1]+S[2]+...+S[n] (n=1,2...)となるとき次を答えよ。 (1) S[1],S[2]...は独立な確率変数で、同じ確率分布をもち,各nについてP(Sn = k)=p(p-1)^(k-1) (k=1,2,...)で 与えられることを示せ。ただし独立性についてはS[1]とS[2]の独立性について示せ。 (2)S[n]の期待値と分散を求めよ。 (3)n≧1の時Tnの確率分布、つまり取りうる値の集合Im T[n]と,m∈Im Tnに対する確立P=(Tn=m)を求めよ。 (4)n≧1の時,T[n]の期待値と分散をそれぞれ求めよ。 この4題です。 よろしくお願いします。

  • ベイズ統計の練習問題について

    ベイズ統計の練習問題のについてお尋ねします。 問題：1袋100g表示の袋が数多くあり、３つのサンプルを取り出して計測すると100,102,104gだったとします。 この袋の重さは分散１の正規分布であることが分かっている場合、袋の重さの事後分布を求めなさい。 ベイズの式は事後分布∝尤度×事前分布ということで、尤度と事前分布を求めて式を変形するようです。 回答によると 尤度：正規分布の式（平均=μ,分散1）に100,102,104のそれぞれを代入して得た表示式の積を取る。 事前分布：値100に対する正規分布(平均=μ,分散1）の値（表示式） として進めていきます。 ここで質問ですが、正規分布（確率密度関数）の式の値に積極的な意味があるのかなという気がして、どういうことなのだろうと思います。 確率密度関数はそれを積分したときに確率が表示されるものであり、積分しないと物理的な意味がないような気がするのですが。 さらに回答を読むと、事前分布について分散1に限定かと思ったら事前分布は未知なので（←いつもそう言われますが）分散を3にして計算してみる、ということになっています。これはなぜでしょうか。 3にしてみるという試行の結果を示すだけで回答が成立するものなのでしょうか。定期試験などで。3でないといけない理由が見出だせないのですが。 よろしくお願いします。

  • 統計の問題の解説をおねがいします

    統計の問題ですが解説がなく詰まってしまいました。 わかる方教えて下さい。よろしくお願いします。 1,ある大学の男子学生と女子学生の身長はそれぞれ正規分布をし、男性の平均は175cm、標準偏差は10cm、女性の平均は161cm、標準偏差は9.8 cmであるという。この大学の男子学生一人と女子学生一人をランダムに選んだ場合、選ばれた男子学生の身長が女子学生の身長より高い確率はおよそいくつか。その確率を記せ。ただし、標準正規分布に関しては表を利用すること。(答えは0,84) 2,確率変数Xは自由度5のt分布をし、確率変数Yは標準正規分布をするとする。このとき、XやYがある定数zを越える確率に関して、z>0の場合に限りP(X>z)>P(Y>z)であることを示せ。

  • 確率密度関数の導出　カイ２乗分布、t、F分布

    統計の基礎について、教えてください。 確率密度関数がどのように導出されてきたかに興味があります。　”定義式だから”導出もなにもないと言った方もおられますが、導出したあるいは定義したかと言ったことは分か りませんが、先人が、何かの自然現象を表すため、解析的にあるいは回帰的に式を導出あるいは定義したのだと思います。 正規分布の確率密度関数に関しては、その導出方法が、下記のURLに書かれていました。　カイ２乗分布、t、F分布等の確率密度関数も、このように求められるのでしょうか？　そ れとも、データをよく表現する関数を当てはめた、所謂,"回帰式"なのでしょうか？　このような、基礎的なことを分かり易く書いてある図書が、なかなか探せないで困っています 。　お手数ですが、回答あるいは、このような、基礎的なことを分かり易く書いてある図書あるいは、URLをご存知の方がおられたら、回答お願いします。　英語の図書、URLでも構 いません。 正規分布の式の導出： http://okwave.jp/qa/q2718164.html?ans_count_asc=1

注目のQ&A

カテゴリ

専門家に質問してみよう

職業から探して質問する

あなたにピッタリな商品が見つかる！ OKWAVEセレクト

質問する