Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
2024年度春学期 応用数学(解析)第10回 生存時間分布と半減期 (2024. 6. 13)
Search
Akira Asano
PRO
May 31, 2024
Education
0
140
2024年度春学期 応用数学(解析)第10回 生存時間分布と半減期 (2024. 6. 13)
関西大学総合情報学部 応用数学(解析)(担当・浅野晃)
http://racco.mikeneko.jp/Kougi/2024s/AMA/
Akira Asano
PRO
May 31, 2024
Tweet
Share
More Decks by Akira Asano
See All by Akira Asano
2025年度春学期 統計学 第15回 分布についての仮説を検証する ー 仮説検定(2) (2025. 7. 17)
akiraasano
PRO
0
88
2025年度春学期 統計学 第14回 分布についての仮説を検証する ー 仮説検定(1) (2025. 7. 10)
akiraasano
PRO
0
120
2025年度春学期 統計学 第13回 不確かな測定の不確かさを測る ー 不偏分散とt分布 (2025. 7. 3)
akiraasano
PRO
0
100
2025年度春学期 統計学 第12回 分布の平均を推測する ー 区間推定 (2025. 6. 26)
akiraasano
PRO
0
140
2025年度春学期 統計学 第11回 分布の「型」を考える ー 確率分布モデルと正規分布 (2025. 6. 19)
akiraasano
PRO
0
150
2025年度春学期 統計学 第10回 分布の推測とは ー 標本調査,度数分布と確率分布 (2025. 6. 12)
akiraasano
PRO
0
200
2025年度春学期 統計学 第8回 演習(1) 問題に対する答案の書き方(講義後配付用) (2025. 5. 29)
akiraasano
PRO
0
65
2025年度春学期 統計学 第9回 確からしさを記述する ー 確率 (2025. 6. 5)
akiraasano
PRO
0
130
2025年度春学期 統計学 第8回 演習(1) 問題に対する答案の書き方(講義前配付用) (2025. 5. 29)
akiraasano
PRO
0
120
Other Decks in Education
See All in Education
Tutorial: Foundations of Blind Source Separation and Its Advances in Spatial Self-Supervised Learning
yoshipon
1
130
サンキッズゾーン 春日井駅前 ご案内
sanyohomes
0
600
Data Management and Analytics Specialisation
signer
PRO
0
1.4k
Common STIs in London: Symptoms, Risks & Prevention
medicaldental
0
140
(キラキラ)人事教育担当のつらみ~教育担当として知っておくポイント~
masakiokuda
0
120
今も熱いもの!魂を揺さぶる戦士の儀式:マオリ族のハカ
shubox
0
220
計算情報学研究室 (数理情報学第7研究室)紹介スライド (2025)
tomonatu8
0
630
実務プログラム
takenawa
0
10k
【品女100周年企画】Pitch Deck
shinagawajoshigakuin_100th
0
4k
Linuxのよく使うコマンドを解説
mickey_kubo
1
250
ANS-C01_2回不合格から合格までの道程
amarelo_n24
1
270
生成AIとの上手な付き合い方【公開版】/ How to Get Along Well with Generative AI (Public Version)
handlename
0
550
Featured
See All Featured
Practical Orchestrator
shlominoach
190
11k
Documentation Writing (for coders)
carmenintech
72
4.9k
BBQ
matthewcrist
89
9.8k
Side Projects
sachag
455
43k
GraphQLの誤解/rethinking-graphql
sonatard
71
11k
Visualizing Your Data: Incorporating Mongo into Loggly Infrastructure
mongodb
47
9.6k
Understanding Cognitive Biases in Performance Measurement
bluesmoon
29
1.8k
Navigating Team Friction
lara
188
15k
The Pragmatic Product Professional
lauravandoore
35
6.8k
The Power of CSS Pseudo Elements
geoffreycrofte
77
5.9k
Statistics for Hackers
jakevdp
799
220k
Code Review Best Practice
trishagee
69
19k
Transcript
関西大学総合情報学部 浅野 晃 応用数学(解析) 2024年度春学期 第3部・微分方程式に関する話題 / 第10回 生存時間分布と半減期
今日は,「寿命」を扱う微分方程式🤔🤔
19 2024年度春学期 応用数学(解析) / 関西大学総合情報学部 浅野 晃 寿命は「確率変数」 3 人間の寿命は,各個人によってばらばら 機械の寿命も,同じ型でも個体によってばらばら
19 2024年度春学期 応用数学(解析) / 関西大学総合情報学部 浅野 晃 寿命は「確率変数」 3 人間の寿命は,各個人によってばらばら 機械の寿命も,同じ型でも個体によってばらばら その理由は「偶然」
19 2024年度春学期 応用数学(解析) / 関西大学総合情報学部 浅野 晃 寿命は「確率変数」 3 人間の寿命は,各個人によってばらばら 機械の寿命も,同じ型でも個体によってばらばら その理由は「偶然」 寿命は[確率変数]であるという
19 2024年度春学期 応用数学(解析) / 関西大学総合情報学部 浅野 晃 寿命は「確率変数」 3 人間の寿命は,各個人によってばらばら 機械の寿命も,同じ型でも個体によってばらばら その理由は「偶然」 寿命は[確率変数]であるという 寿命がいくらである確率がどのくらいであるかを
表すのが[確率分布]
19 2024年度春学期 応用数学(解析) / 関西大学総合情報学部 浅野 晃 寿命の確率分布を考える 4 寿命を表す確率変数 T (時刻0に誕生した人が死亡する時刻) l(t) =
lim ∆→0 1 ∆ P(t < T < t + ∆|T > t)
19 2024年度春学期 応用数学(解析) / 関西大学総合情報学部 浅野 晃 寿命の確率分布を考える 4 寿命を表す確率変数 T (時刻0に誕生した人が死亡する時刻) l(t) =
lim ∆→0 1 ∆ P(t < T < t + ∆|T > t) 時刻 t までは確かに生存している人が 時刻 t 以後,時間Δの間に死亡する確率
19 2024年度春学期 応用数学(解析) / 関西大学総合情報学部 浅野 晃 寿命の確率分布を考える 4 寿命を表す確率変数 T (時刻0に誕生した人が死亡する時刻) l(t) =
lim ∆→0 1 ∆ P(t < T < t + ∆|T > t) 時刻 t までは確かに生存している人が 時刻 t 以後,時間Δの間に死亡する確率
19 2024年度春学期 応用数学(解析) / 関西大学総合情報学部 浅野 晃 寿命の確率分布を考える 4 寿命を表す確率変数 T (時刻0に誕生した人が死亡する時刻) l(t) =
lim ∆→0 1 ∆ P(t < T < t + ∆|T > t) 時刻 t までは確かに生存している人が 時刻 t 以後,時間Δの間に死亡する確率
19 2024年度春学期 応用数学(解析) / 関西大学総合情報学部 浅野 晃 寿命の確率分布を考える 4 寿命を表す確率変数 T (時刻0に誕生した人が死亡する時刻) l(t) =
lim ∆→0 1 ∆ P(t < T < t + ∆|T > t) 時刻 t までは確かに生存している人が 時刻 t 以後,時間Δの間に死亡する確率
19 2024年度春学期 応用数学(解析) / 関西大学総合情報学部 浅野 晃 寿命の確率分布を考える 4 寿命を表す確率変数 T (時刻0に誕生した人が死亡する時刻) l(t) =
lim ∆→0 1 ∆ P(t < T < t + ∆|T > t) 時刻 t までは確かに生存している人が 時刻 t 以後,時間Δの間に死亡する確率 単位時間 あたり
19 2024年度春学期 応用数学(解析) / 関西大学総合情報学部 浅野 晃 寿命の確率分布を考える 4 寿命を表す確率変数 T (時刻0に誕生した人が死亡する時刻) l(t) =
lim ∆→0 1 ∆ P(t < T < t + ∆|T > t) 時刻 t までは確かに生存している人が 時刻 t 以後,時間Δの間に死亡する確率 単位時間 あたり
19 2024年度春学期 応用数学(解析) / 関西大学総合情報学部 浅野 晃 寿命の確率分布を考える 4 寿命を表す確率変数 T (時刻0に誕生した人が死亡する時刻) l(t) =
lim ∆→0 1 ∆ P(t < T < t + ∆|T > t) 時刻 t までは確かに生存している人が 時刻 t 以後,時間Δの間に死亡する確率 単位時間 あたり 次の瞬間
19 2024年度春学期 応用数学(解析) / 関西大学総合情報学部 浅野 晃 寿命の確率分布を考える 4 寿命を表す確率変数 T (時刻0に誕生した人が死亡する時刻) l(t) =
lim ∆→0 1 ∆ P(t < T < t + ∆|T > t) 時刻 t までは確かに生存している人が 時刻 t 以後,時間Δの間に死亡する確率 単位時間 あたり 次の瞬間 l(t) は 時刻tまで生存している人が 次の瞬間に死ぬ危険の度合
19 2024年度春学期 応用数学(解析) / 関西大学総合情報学部 浅野 晃 寿命の確率分布を考える 4 寿命を表す確率変数 T (時刻0に誕生した人が死亡する時刻) l(t) =
lim ∆→0 1 ∆ P(t < T < t + ∆|T > t) 時刻 t までは確かに生存している人が 時刻 t 以後,時間Δの間に死亡する確率 単位時間 あたり 次の瞬間 l(t) は 時刻tまで生存している人が 次の瞬間に死ぬ危険の度合 [ハザード関数]
19 2024年度春学期 応用数学(解析) / 関西大学総合情報学部 浅野 晃 累積分布関数と「生存関数」 5 確率変数 T に対して [累積分布関数] F(t)
= P(T ≤ t)
19 2024年度春学期 応用数学(解析) / 関西大学総合情報学部 浅野 晃 累積分布関数と「生存関数」 5 確率変数 T に対して [累積分布関数] F(t)
= P(T ≤ t) この場合,寿命が t 以下である確率
19 2024年度春学期 応用数学(解析) / 関西大学総合情報学部 浅野 晃 累積分布関数と「生存関数」 5 確率変数 T に対して [累積分布関数] F(t)
= P(T ≤ t) この場合,寿命が t 以下である確率 S(t) = 1 − F(t) = P(T > t) [生存関数]
19 2024年度春学期 応用数学(解析) / 関西大学総合情報学部 浅野 晃 累積分布関数と「生存関数」 5 時刻 t の時点でまだ生きている確率 確率変数 T
に対して [累積分布関数] F(t) = P(T ≤ t) この場合,寿命が t 以下である確率 S(t) = 1 − F(t) = P(T > t) [生存関数]
19 2024年度春学期 応用数学(解析) / 関西大学総合情報学部 浅野 晃 累積分布関数と「生存関数」 5 時刻 t の時点でまだ生きている確率 ハザード関数は「瞬間瞬間の死亡の危険」 確率変数
T に対して [累積分布関数] F(t) = P(T ≤ t) この場合,寿命が t 以下である確率 S(t) = 1 − F(t) = P(T > t) [生存関数]
19 2024年度春学期 応用数学(解析) / 関西大学総合情報学部 浅野 晃 累積分布関数と「生存関数」 5 時刻 t の時点でまだ生きている確率 ハザード関数は「瞬間瞬間の死亡の危険」 確率変数
T に対して [累積分布関数] F(t) = P(T ≤ t) この場合,寿命が t 以下である確率 S(t) = 1 − F(t) = P(T > t) [生存関数] 生存関数は,ある時間がたったとき,まだ生きている確率
19 2024年度春学期 応用数学(解析) / 関西大学総合情報学部 浅野 晃 (ところで)累積分布関数と確率密度関数 6 ヒストグラム 柱の面積が確率を表す t グレーの部分の面積 P(T
≤ t) t 連続型になると グレーの部分の面積 = P(T ≤ t) ヒストグラム(だったもの)の「へり」 [確率密度関数] f(t) [累積分布関数] F(t)
19 2024年度春学期 応用数学(解析) / 関西大学総合情報学部 浅野 晃 (ところで)累積分布関数と確率密度関数 6 ヒストグラム 柱の面積が確率を表す t グレーの部分の面積 P(T
≤ t) t 連続型になると グレーの部分の面積 = P(T ≤ t) ヒストグラム(だったもの)の「へり」 [確率密度関数] f(t) [累積分布関数] F(t) t t + Δt
19 2024年度春学期 応用数学(解析) / 関西大学総合情報学部 浅野 晃 (ところで)累積分布関数と確率密度関数 6 ヒストグラム 柱の面積が確率を表す t グレーの部分の面積 P(T
≤ t) t 連続型になると グレーの部分の面積 = P(T ≤ t) ヒストグラム(だったもの)の「へり」 [確率密度関数] f(t) [累積分布関数] F(t) t t + Δt 青い部分 の面積 = P(t ≤ T ≤ t + Δt) = F(t + Δt) − F(t)
19 2024年度春学期 応用数学(解析) / 関西大学総合情報学部 浅野 晃 (ところで)累積分布関数と確率密度関数 6 ヒストグラム 柱の面積が確率を表す t グレーの部分の面積 P(T
≤ t) t 連続型になると グレーの部分の面積 = P(T ≤ t) ヒストグラム(だったもの)の「へり」 [確率密度関数] f(t) [累積分布関数] F(t) t t + Δt 青い部分 の面積 = P(t ≤ T ≤ t + Δt) = F(t + Δt) − F(t) 青い部分 の高さ = F(t + Δt) − F(t) Δt
19 2024年度春学期 応用数学(解析) / 関西大学総合情報学部 浅野 晃 (ところで)累積分布関数と確率密度関数 6 ヒストグラム 柱の面積が確率を表す t グレーの部分の面積 P(T
≤ t) t 連続型になると グレーの部分の面積 = P(T ≤ t) ヒストグラム(だったもの)の「へり」 [確率密度関数] f(t) [累積分布関数] F(t) t t + Δt 青い部分 の面積 = P(t ≤ T ≤ t + Δt) = F(t + Δt) − F(t) 青い部分 の高さ = F(t + Δt) − F(t) Δt その の極限 Δt → 0 lim Δt→0 F(t + Δt) − F(t) Δt = F′ (t)
19 2024年度春学期 応用数学(解析) / 関西大学総合情報学部 浅野 晃 (ところで)累積分布関数と確率密度関数 6 ヒストグラム 柱の面積が確率を表す t グレーの部分の面積 P(T
≤ t) t 連続型になると グレーの部分の面積 = P(T ≤ t) ヒストグラム(だったもの)の「へり」 [確率密度関数] f(t) [累積分布関数] F(t) t t + Δt 青い部分 の面積 = P(t ≤ T ≤ t + Δt) = F(t + Δt) − F(t) 青い部分 の高さ = F(t + Δt) − F(t) Δt その の極限 Δt → 0 lim Δt→0 F(t + Δt) − F(t) Δt = F′ (t) すなわち f(t) = F′ (t)
19 2024年度春学期 応用数学(解析) / 関西大学総合情報学部 浅野 晃 生存関数とハザード関数 7 l(t) = lim ∆→0 1
∆ P(t < T < t + ∆|T > t) 寿命 T ハザード関数 l(t) 累積分布関数 F(t)
19 2024年度春学期 応用数学(解析) / 関西大学総合情報学部 浅野 晃 生存関数とハザード関数 7 l(t) = lim ∆→0 1
∆ P(t < T < t + ∆|T > t) = lim ∆→0 1 ∆ · P{(t < T < t + ∆) and (T > t)} P(T > t) = lim ∆→0 1 ∆ · P(t < T < t + ∆) P(T > t) 寿命 T ハザード関数 l(t) 累積分布関数 F(t)
19 2024年度春学期 応用数学(解析) / 関西大学総合情報学部 浅野 晃 生存関数とハザード関数 7 l(t) = lim ∆→0 1
∆ P(t < T < t + ∆|T > t) = lim ∆→0 1 ∆ · P{(t < T < t + ∆) and (T > t)} P(T > t) = lim ∆→0 1 ∆ · P(t < T < t + ∆) P(T > t) (条件付確率の定義) 寿命 T ハザード関数 l(t) 累積分布関数 F(t)
19 2024年度春学期 応用数学(解析) / 関西大学総合情報学部 浅野 晃 生存関数とハザード関数 7 l(t) = lim ∆→0 1
∆ P(t < T < t + ∆|T > t) = lim ∆→0 1 ∆ · P{(t < T < t + ∆) and (T > t)} P(T > t) = lim ∆→0 1 ∆ · P(t < T < t + ∆) P(T > t) (条件付確率の定義) 寿命 T ハザード関数 l(t) 累積分布関数 F(t)
19 2024年度春学期 応用数学(解析) / 関西大学総合情報学部 浅野 晃 生存関数とハザード関数 7 l(t) = lim ∆→0 1
∆ P(t < T < t + ∆|T > t) = lim ∆→0 1 ∆ · P{(t < T < t + ∆) and (T > t)} P(T > t) = lim ∆→0 1 ∆ · P(t < T < t + ∆) P(T > t) (条件付確率の定義) 寿命 T ハザード関数 l(t) 累積分布関数 F(t)
19 2024年度春学期 応用数学(解析) / 関西大学総合情報学部 浅野 晃 生存関数とハザード関数 7 l(t) = lim ∆→0 1
∆ P(t < T < t + ∆|T > t) = lim ∆→0 1 ∆ · P{(t < T < t + ∆) and (T > t)} P(T > t) = lim ∆→0 1 ∆ · P(t < T < t + ∆) P(T > t) (条件付確率の定義) 含まれる 寿命 T ハザード関数 l(t) 累積分布関数 F(t)
19 2024年度春学期 応用数学(解析) / 関西大学総合情報学部 浅野 晃 生存関数とハザード関数 7 l(t) = lim ∆→0 1
∆ P(t < T < t + ∆|T > t) = lim ∆→0 1 ∆ · P{(t < T < t + ∆) and (T > t)} P(T > t) = lim ∆→0 1 ∆ · P(t < T < t + ∆) P(T > t) (条件付確率の定義) 含まれる 寿命 T ハザード関数 l(t) 累積分布関数 F(t)
19 2024年度春学期 応用数学(解析) / 関西大学総合情報学部 浅野 晃 生存関数とハザード関数 7 l(t) = lim ∆→0 1
∆ P(t < T < t + ∆|T > t) = lim ∆→0 1 ∆ · P{(t < T < t + ∆) and (T > t)} P(T > t) = lim ∆→0 1 ∆ · P(t < T < t + ∆) P(T > t) (条件付確率の定義) 含まれる F(t) = P(T ≤ t) 寿命 T ハザード関数 l(t) 累積分布関数 F(t)
19 2024年度春学期 応用数学(解析) / 関西大学総合情報学部 浅野 晃 生存関数とハザード関数 7 l(t) = lim ∆→0 1
∆ P(t < T < t + ∆|T > t) = lim ∆→0 1 ∆ · P{(t < T < t + ∆) and (T > t)} P(T > t) = lim ∆→0 1 ∆ · P(t < T < t + ∆) P(T > t) (条件付確率の定義) 含まれる F(t) = P(T ≤ t) (累積分布関数の定義) 寿命 T ハザード関数 l(t) 累積分布関数 F(t)
19 2024年度春学期 応用数学(解析) / 関西大学総合情報学部 浅野 晃 生存関数とハザード関数 7 l(t) = lim ∆→0 1
∆ P(t < T < t + ∆|T > t) = lim ∆→0 1 ∆ · P{(t < T < t + ∆) and (T > t)} P(T > t) = lim ∆→0 1 ∆ · P(t < T < t + ∆) P(T > t) (条件付確率の定義) 含まれる F(t) = P(T ≤ t) (累積分布関数の定義) 寿命 T ハザード関数 l(t) 累積分布関数 F(t)
19 2024年度春学期 応用数学(解析) / 関西大学総合情報学部 浅野 晃 生存関数とハザード関数 7 l(t) = lim ∆→0 1
∆ P(t < T < t + ∆|T > t) = lim ∆→0 1 ∆ · P{(t < T < t + ∆) and (T > t)} P(T > t) = lim ∆→0 1 ∆ · P(t < T < t + ∆) P(T > t) (条件付確率の定義) 含まれる F(t) = P(T ≤ t) (累積分布関数の定義) 寿命 T ハザード関数 l(t) 累積分布関数 F(t)
19 2024年度春学期 応用数学(解析) / 関西大学総合情報学部 浅野 晃 生存関数とハザード関数 7 l(t) = lim ∆→0 1
∆ P(t < T < t + ∆|T > t) = lim ∆→0 1 ∆ · P{(t < T < t + ∆) and (T > t)} P(T > t) = lim ∆→0 1 ∆ · P(t < T < t + ∆) P(T > t) (条件付確率の定義) 含まれる F(t) = P(T ≤ t) (累積分布関数の定義) 寿命 T ハザード関数 l(t) 累積分布関数 F(t)
19 2024年度春学期 応用数学(解析) / 関西大学総合情報学部 浅野 晃 生存関数とハザード関数 7 l(t) = lim ∆→0 1
∆ P(t < T < t + ∆|T > t) = lim ∆→0 1 ∆ · P{(t < T < t + ∆) and (T > t)} P(T > t) = lim ∆→0 1 ∆ · P(t < T < t + ∆) P(T > t) (条件付確率の定義) 含まれる F(t) = P(T ≤ t) (累積分布関数の定義) 寿命 T ハザード関数 l(t) 累積分布関数 F(t)
19 2024年度春学期 応用数学(解析) / 関西大学総合情報学部 浅野 晃 生存関数とハザード関数 7 l(t) = lim ∆→0 1
∆ P(t < T < t + ∆|T > t) = lim ∆→0 1 ∆ · P{(t < T < t + ∆) and (T > t)} P(T > t) = lim ∆→0 1 ∆ · P(t < T < t + ∆) P(T > t) (条件付確率の定義) 含まれる F(t) = P(T ≤ t) (累積分布関数の定義) = 1 P(T > t) lim ∆→0 F(t + ∆) − F(t) ∆ 寿命 T ハザード関数 l(t) 累積分布関数 F(t)
19 2024年度春学期 応用数学(解析) / 関西大学総合情報学部 浅野 晃 生存関数とハザード関数 8 = 1 P(T > t)
lim ∆→0 F(t + ∆) − F(t) ∆ l(t)
19 2024年度春学期 応用数学(解析) / 関西大学総合情報学部 浅野 晃 生存関数とハザード関数 8 = 1 P(T > t)
lim ∆→0 F(t + ∆) − F(t) ∆ l(t)
19 2024年度春学期 応用数学(解析) / 関西大学総合情報学部 浅野 晃 生存関数とハザード関数 8 (微分の定義) = 1 P(T >
t) lim ∆→0 F(t + ∆) − F(t) ∆ l(t)
19 2024年度春学期 応用数学(解析) / 関西大学総合情報学部 浅野 晃 生存関数とハザード関数 8 (微分の定義) = 1 P(T >
t) lim ∆→0 F(t + ∆) − F(t) ∆ l(t) ( ) = 1 P(T > t) F′(t)
19 2024年度春学期 応用数学(解析) / 関西大学総合情報学部 浅野 晃 生存関数とハザード関数 8 (微分の定義) = 1 P(T >
t) lim ∆→0 F(t + ∆) − F(t) ∆ l(t) ( ) = 1 P(T > t) F′(t) (確率密度関数) f(t) = F′(t)
19 2024年度春学期 応用数学(解析) / 関西大学総合情報学部 浅野 晃 生存関数とハザード関数 8 (微分の定義) = 1 P(T >
t) lim ∆→0 F(t + ∆) − F(t) ∆ l(t) ( ) = 1 P(T > t) F′(t) (確率密度関数) f(t) = F′(t) = f(t) S(t) l(t)
19 2024年度春学期 応用数学(解析) / 関西大学総合情報学部 浅野 晃 生存関数とハザード関数 8 (微分の定義) = 1 P(T >
t) lim ∆→0 F(t + ∆) − F(t) ∆ l(t) ( ) = 1 P(T > t) F′(t) (確率密度関数) f(t) = F′(t) = f(t) S(t) l(t)
19 2024年度春学期 応用数学(解析) / 関西大学総合情報学部 浅野 晃 生存関数とハザード関数 8 (微分の定義) = 1 P(T >
t) lim ∆→0 F(t + ∆) − F(t) ∆ l(t) ( ) = 1 P(T > t) F′(t) (確率密度関数) f(t) = F′(t) = f(t) S(t) l(t) S(t) = P(T > t)
19 2024年度春学期 応用数学(解析) / 関西大学総合情報学部 浅野 晃 生存関数とハザード関数 8 (微分の定義) (生存関数の定義) = 1 P(T
> t) lim ∆→0 F(t + ∆) − F(t) ∆ l(t) ( ) = 1 P(T > t) F′(t) (確率密度関数) f(t) = F′(t) = f(t) S(t) l(t) S(t) = P(T > t)
19 2024年度春学期 応用数学(解析) / 関西大学総合情報学部 浅野 晃 生存関数とハザード関数 8 (微分の定義) (生存関数の定義) = 1 P(T
> t) lim ∆→0 F(t + ∆) − F(t) ∆ l(t) ( ) = 1 P(T > t) F′(t) (確率密度関数) f(t) = F′(t) = f(t) S(t) l(t) S(t) = P(T > t)
19 2024年度春学期 応用数学(解析) / 関西大学総合情報学部 浅野 晃 生存関数とハザード関数 8 (微分の定義) (生存関数の定義) = 1 P(T
> t) lim ∆→0 F(t + ∆) − F(t) ∆ l(t) ( ) = 1 P(T > t) F′(t) (確率密度関数) f(t) = F′(t) = f(t) S(t) l(t) S(t) = P(T > t) S′(t) = (1 − F(t))′ = −F′(t) = −f(t)
19 2024年度春学期 応用数学(解析) / 関西大学総合情報学部 浅野 晃 生存関数とハザード関数 8 (微分の定義) (生存関数の定義) = 1 P(T
> t) lim ∆→0 F(t + ∆) − F(t) ∆ l(t) ( ) = 1 P(T > t) F′(t) (確率密度関数) f(t) = F′(t) = f(t) S(t) l(t) S(t) = P(T > t) S′(t) = (1 − F(t))′ = −F′(t) = −f(t)
19 2024年度春学期 応用数学(解析) / 関西大学総合情報学部 浅野 晃 生存関数とハザード関数 8 (微分の定義) (生存関数の定義) = 1 P(T
> t) lim ∆→0 F(t + ∆) − F(t) ∆ l(t) ( ) = 1 P(T > t) F′(t) (確率密度関数) f(t) = F′(t) = f(t) S(t) l(t) S(t) = P(T > t) S′(t) = (1 − F(t))′ = −F′(t) = −f(t) 以上から l(t) = − S′(t) S(t) という微分方程式が得られる
19 2024年度春学期 応用数学(解析) / 関西大学総合情報学部 浅野 晃 微分方程式を解く 9 l(t) = − S′(t) S(t)
= − d dt (log S(t))
19 2024年度春学期 応用数学(解析) / 関西大学総合情報学部 浅野 晃 微分方程式を解く 9 l(t) = − S′(t) S(t)
= − d dt (log S(t)) (両辺を積分)
19 2024年度春学期 応用数学(解析) / 関西大学総合情報学部 浅野 晃 微分方程式を解く 9 l(t) = − S′(t) S(t)
= − d dt (log S(t)) (両辺を積分) − t 0 l(u)du = log S(t) + C
19 2024年度春学期 応用数学(解析) / 関西大学総合情報学部 浅野 晃 微分方程式を解く 9 l(t) = − S′(t) S(t)
= − d dt (log S(t)) (両辺を積分) − t 0 l(u)du = log S(t) + C 時刻0,つまり誕生の瞬間に生存している確率は1 つまり S(0) = 1
19 2024年度春学期 応用数学(解析) / 関西大学総合情報学部 浅野 晃 微分方程式を解く 9 l(t) = − S′(t) S(t)
= − d dt (log S(t)) (両辺を積分) − t 0 l(u)du = log S(t) + C 時刻0,つまり誕生の瞬間に生存している確率は1 つまり S(0) = 1 t = 0 のとき S(0) = 1 だから
19 2024年度春学期 応用数学(解析) / 関西大学総合情報学部 浅野 晃 微分方程式を解く 9 l(t) = − S′(t) S(t)
= − d dt (log S(t)) (両辺を積分) − t 0 l(u)du = log S(t) + C 時刻0,つまり誕生の瞬間に生存している確率は1 つまり S(0) = 1 t = 0 のとき S(0) = 1 だから 0
19 2024年度春学期 応用数学(解析) / 関西大学総合情報学部 浅野 晃 微分方程式を解く 9 l(t) = − S′(t) S(t)
= − d dt (log S(t)) (両辺を積分) − t 0 l(u)du = log S(t) + C 時刻0,つまり誕生の瞬間に生存している確率は1 つまり S(0) = 1 t = 0 のとき S(0) = 1 だから 0 0
19 2024年度春学期 応用数学(解析) / 関西大学総合情報学部 浅野 晃 微分方程式を解く 9 l(t) = − S′(t) S(t)
= − d dt (log S(t)) (両辺を積分) − t 0 l(u)du = log S(t) + C 時刻0,つまり誕生の瞬間に生存している確率は1 つまり S(0) = 1 t = 0 のとき S(0) = 1 だから 0 0 0
19 2024年度春学期 応用数学(解析) / 関西大学総合情報学部 浅野 晃 微分方程式を解く 9 l(t) = − S′(t) S(t)
= − d dt (log S(t)) (両辺を積分) − t 0 l(u)du = log S(t) + C 時刻0,つまり誕生の瞬間に生存している確率は1 つまり S(0) = 1 t = 0 のとき S(0) = 1 だから 0 0 0 1
19 2024年度春学期 応用数学(解析) / 関西大学総合情報学部 浅野 晃 微分方程式を解く 9 l(t) = − S′(t) S(t)
= − d dt (log S(t)) (両辺を積分) − t 0 l(u)du = log S(t) + C 時刻0,つまり誕生の瞬間に生存している確率は1 つまり S(0) = 1 t = 0 のとき S(0) = 1 だから 0 0 0 1 0
19 2024年度春学期 応用数学(解析) / 関西大学総合情報学部 浅野 晃 微分方程式を解く 9 l(t) = − S′(t) S(t)
= − d dt (log S(t)) (両辺を積分) − t 0 l(u)du = log S(t) + C 時刻0,つまり誕生の瞬間に生存している確率は1 つまり S(0) = 1 t = 0 のとき S(0) = 1 だから 0 0 0 1 0 C = 0
19 2024年度春学期 応用数学(解析) / 関西大学総合情報学部 浅野 晃 微分方程式を解く 9 l(t) = − S′(t) S(t)
= − d dt (log S(t)) (両辺を積分) − t 0 l(u)du = log S(t) + C よって という解が得られる S(t) = exp − t 0 l(u)du 時刻0,つまり誕生の瞬間に生存している確率は1 つまり S(0) = 1 t = 0 のとき S(0) = 1 だから 0 0 0 1 0 C = 0
19 2024年度春学期 応用数学(解析) / 関西大学総合情報学部 浅野 晃 微分方程式を解く 9 l(t) = − S′(t) S(t)
= − d dt (log S(t)) (両辺を積分) − t 0 l(u)du = log S(t) + C よって という解が得られる S(t) = exp − t 0 l(u)du 時刻0,つまり誕生の瞬間に生存している確率は1 つまり S(0) = 1 t = 0 のとき S(0) = 1 だから 0 0 0 1 0 C = 0 ハザード関数と生存関数の関係
ワイブル分布と指数分布📈📈
19 2024年度春学期 応用数学(解析) / 関西大学総合情報学部 浅野 晃 ワイブル分布 11 ハザード関数を l(t) = λp(λt)p−1 と仮定する
19 2024年度春学期 応用数学(解析) / 関西大学総合情報学部 浅野 晃 ワイブル分布 11 ハザード関数を l(t) = λp(λt)p−1 と仮定する
S(t) = exp − t 0 l(u)du に代入
19 2024年度春学期 応用数学(解析) / 関西大学総合情報学部 浅野 晃 ワイブル分布 11 ハザード関数を l(t) = λp(λt)p−1 と仮定する
S(t) = exp − t 0 l(u)du に代入 S(t) = exp − t 0 λp(λu)p−1du = exp − [(λu)p]u=t u=0 = exp (−(λt)p)
19 2024年度春学期 応用数学(解析) / 関西大学総合情報学部 浅野 晃 ワイブル分布 11 ハザード関数を l(t) = λp(λt)p−1 と仮定する
S(t) = exp − t 0 l(u)du に代入 S(t) = exp − t 0 λp(λu)p−1du = exp − [(λu)p]u=t u=0 = exp (−(λt)p)
19 2024年度春学期 応用数学(解析) / 関西大学総合情報学部 浅野 晃 ワイブル分布 11 ハザード関数を l(t) = λp(λt)p−1 と仮定する
S(t) = exp − t 0 l(u)du に代入 S(t) = exp − t 0 λp(λu)p−1du = exp − [(λu)p]u=t u=0 = exp (−(λt)p) 微積分の関係
19 2024年度春学期 応用数学(解析) / 関西大学総合情報学部 浅野 晃 ワイブル分布 11 ハザード関数を l(t) = λp(λt)p−1 と仮定する
S(t) = exp − t 0 l(u)du に代入 S(t) = exp − t 0 λp(λu)p−1du = exp − [(λu)p]u=t u=0 = exp (−(λt)p) 微積分の関係 F(t) = 1 − S(t) = 1 − exp (−(λt)p)
19 2024年度春学期 応用数学(解析) / 関西大学総合情報学部 浅野 晃 ワイブル分布 11 この形の累積分布関数をもつ確率分布を[ワイブル分布]とよぶ ハザード関数を l(t) = λp(λt)p−1
と仮定する S(t) = exp − t 0 l(u)du に代入 S(t) = exp − t 0 λp(λu)p−1du = exp − [(λu)p]u=t u=0 = exp (−(λt)p) 微積分の関係 F(t) = 1 − S(t) = 1 − exp (−(λt)p)
19 2024年度春学期 応用数学(解析) / 関西大学総合情報学部 浅野 晃 ワイブル分布のパラメータ 12 パラメータは λ と p l(t)
= λp(λt)p−1
19 2024年度春学期 応用数学(解析) / 関西大学総合情報学部 浅野 晃 ワイブル分布のパラメータ 12 パラメータは λ と p l(t)
= λp(λt)p−1 λ が大きいと,ハザード関数が全体に大きくなる
19 2024年度春学期 応用数学(解析) / 関西大学総合情報学部 浅野 晃 ワイブル分布のパラメータ 12 パラメータは λ と p l(t)
= λp(λt)p−1 λ が大きいと,ハザード関数が全体に大きくなる 死亡・故障する危険が どの時刻でも大きくなる
19 2024年度春学期 応用数学(解析) / 関西大学総合情報学部 浅野 晃 ワイブル分布のパラメータ 12 パラメータは λ と p l(t)
= λp(λt)p−1 λ が大きいと,ハザード関数が全体に大きくなる 死亡・故障する危険が どの時刻でも大きくなる p > 1 のときは,
19 2024年度春学期 応用数学(解析) / 関西大学総合情報学部 浅野 晃 ワイブル分布のパラメータ 12 パラメータは λ と p l(t)
= λp(λt)p−1 λ が大きいと,ハザード関数が全体に大きくなる 死亡・故障する危険が どの時刻でも大きくなる p > 1 のときは, l(t) = λp(λt)p−1 の指数が正
19 2024年度春学期 応用数学(解析) / 関西大学総合情報学部 浅野 晃 ワイブル分布のパラメータ 12 パラメータは λ と p l(t)
= λp(λt)p−1 λ が大きいと,ハザード関数が全体に大きくなる 死亡・故障する危険が どの時刻でも大きくなる p > 1 のときは, l(t) = λp(λt)p−1 の指数が正
19 2024年度春学期 応用数学(解析) / 関西大学総合情報学部 浅野 晃 ワイブル分布のパラメータ 12 パラメータは λ と p l(t)
= λp(λt)p−1 λ が大きいと,ハザード関数が全体に大きくなる 死亡・故障する危険が どの時刻でも大きくなる p > 1 のときは, l(t) = λp(λt)p−1 の指数が正 時間が経つにつれて,死亡・故障する危険が大きくなる
19 2024年度春学期 応用数学(解析) / 関西大学総合情報学部 浅野 晃 ワイブル分布のパラメータ 12 パラメータは λ と p l(t)
= λp(λt)p−1 λ が大きいと,ハザード関数が全体に大きくなる 死亡・故障する危険が どの時刻でも大きくなる p > 1 のときは, l(t) = λp(λt)p−1 の指数が正 時間が経つにつれて,死亡・故障する危険が大きくなる
19 2024年度春学期 応用数学(解析) / 関西大学総合情報学部 浅野 晃 ワイブル分布のパラメータ 12 パラメータは λ と p l(t)
= λp(λt)p−1 λ が大きいと,ハザード関数が全体に大きくなる 死亡・故障する危険が どの時刻でも大きくなる p > 1 のときは, l(t) = λp(λt)p−1 の指数が正 時間が経つにつれて,死亡・故障する危険が大きくなる [摩耗故障]
19 2024年度春学期 応用数学(解析) / 関西大学総合情報学部 浅野 晃 ワイブル分布のパラメータ 12 パラメータは λ と p l(t)
= λp(λt)p−1 λ が大きいと,ハザード関数が全体に大きくなる 死亡・故障する危険が どの時刻でも大きくなる p > 1 のときは, l(t) = λp(λt)p−1 の指数が正 時間が経つにつれて,死亡・故障する危険が大きくなる [摩耗故障] 0 < p < 1 のときは,
19 2024年度春学期 応用数学(解析) / 関西大学総合情報学部 浅野 晃 ワイブル分布のパラメータ 12 パラメータは λ と p l(t)
= λp(λt)p−1 λ が大きいと,ハザード関数が全体に大きくなる 死亡・故障する危険が どの時刻でも大きくなる p > 1 のときは, l(t) = λp(λt)p−1 の指数が正 時間が経つにつれて,死亡・故障する危険が大きくなる [摩耗故障] 0 < p < 1 のときは, l(t) = λp(λt)p−1 の指数が負
19 2024年度春学期 応用数学(解析) / 関西大学総合情報学部 浅野 晃 ワイブル分布のパラメータ 12 パラメータは λ と p l(t)
= λp(λt)p−1 λ が大きいと,ハザード関数が全体に大きくなる 死亡・故障する危険が どの時刻でも大きくなる p > 1 のときは, l(t) = λp(λt)p−1 の指数が正 時間が経つにつれて,死亡・故障する危険が大きくなる [摩耗故障] 0 < p < 1 のときは, l(t) = λp(λt)p−1 の指数が負 時間が経つにつれて,死亡・故障する危険が小さくなる
19 2024年度春学期 応用数学(解析) / 関西大学総合情報学部 浅野 晃 ワイブル分布のパラメータ 12 パラメータは λ と p l(t)
= λp(λt)p−1 λ が大きいと,ハザード関数が全体に大きくなる 死亡・故障する危険が どの時刻でも大きくなる p > 1 のときは, l(t) = λp(λt)p−1 の指数が正 時間が経つにつれて,死亡・故障する危険が大きくなる [摩耗故障] 0 < p < 1 のときは, l(t) = λp(λt)p−1 の指数が負 時間が経つにつれて,死亡・故障する危険が小さくなる
19 2024年度春学期 応用数学(解析) / 関西大学総合情報学部 浅野 晃 ワイブル分布のパラメータ 12 パラメータは λ と p l(t)
= λp(λt)p−1 λ が大きいと,ハザード関数が全体に大きくなる 死亡・故障する危険が どの時刻でも大きくなる p > 1 のときは, l(t) = λp(λt)p−1 の指数が正 時間が経つにつれて,死亡・故障する危険が大きくなる [摩耗故障] 0 < p < 1 のときは, l(t) = λp(λt)p−1 の指数が負 時間が経つにつれて,死亡・故障する危険が小さくなる [初期故障]
19 2024年度春学期 応用数学(解析) / 関西大学総合情報学部 浅野 晃 ワイブル分布のパラメータ 13 t F(t) F(t) = 1
– e–t4 F(t) = 1 – e–t2 経過時間 累積分布関数 (ある時刻までに死亡・ 故障したものの割合) p = 2 の場合と p = 4 の場合 どちらも摩耗故障(時間につれて故障しやすくなる) p = 4 のほうが,急激に故障が増える
19 2024年度春学期 応用数学(解析) / 関西大学総合情報学部 浅野 晃 ワイブルプロット 14 実務では,たくさんの個体で耐久試験を行い, ワイブル分布を仮定して,パラメータを推測する
19 2024年度春学期 応用数学(解析) / 関西大学総合情報学部 浅野 晃 ワイブルプロット 14 実務では,たくさんの個体で耐久試験を行い, ワイブル分布を仮定して,パラメータを推測する S(t) =
exp (−(λt)p) より 1 S(t) = exp ((λt)p)
19 2024年度春学期 応用数学(解析) / 関西大学総合情報学部 浅野 晃 ワイブルプロット 14 実務では,たくさんの個体で耐久試験を行い, ワイブル分布を仮定して,パラメータを推測する S(t) =
exp (−(λt)p) より 1 S(t) = exp ((λt)p) log log 1 S(t) = log {log (exp ((λt)p))} 両辺の対数を2回とる
19 2024年度春学期 応用数学(解析) / 関西大学総合情報学部 浅野 晃 ワイブルプロット 14 実務では,たくさんの個体で耐久試験を行い, ワイブル分布を仮定して,パラメータを推測する S(t) =
exp (−(λt)p) より 1 S(t) = exp ((λt)p) log log 1 S(t) = log {log (exp ((λt)p))} 両辺の対数を2回とる = log {(λt)p} = p(log t + log λ)
19 2024年度春学期 応用数学(解析) / 関西大学総合情報学部 浅野 晃 ワイブルプロット 14 実務では,たくさんの個体で耐久試験を行い, ワイブル分布を仮定して,パラメータを推測する S(t) =
exp (−(λt)p) より 1 S(t) = exp ((λt)p) log log 1 S(t) = log {log (exp ((λt)p))} 両辺の対数を2回とる = log {(λt)p} = p(log t + log λ) Y
19 2024年度春学期 応用数学(解析) / 関西大学総合情報学部 浅野 晃 ワイブルプロット 14 実務では,たくさんの個体で耐久試験を行い, ワイブル分布を仮定して,パラメータを推測する S(t) =
exp (−(λt)p) より 1 S(t) = exp ((λt)p) log log 1 S(t) = log {log (exp ((λt)p))} 両辺の対数を2回とる = log {(λt)p} = p(log t + log λ) Y X
19 2024年度春学期 応用数学(解析) / 関西大学総合情報学部 浅野 晃 ワイブルプロット 14 実務では,たくさんの個体で耐久試験を行い, ワイブル分布を仮定して,パラメータを推測する S(t) =
exp (−(λt)p) より 1 S(t) = exp ((λt)p) log log 1 S(t) = log {log (exp ((λt)p))} 両辺の対数を2回とる = log {(λt)p} = p(log t + log λ) Y X Y = p(X + log λ)
19 2024年度春学期 応用数学(解析) / 関西大学総合情報学部 浅野 晃 ワイブルプロット 14 実務では,たくさんの個体で耐久試験を行い, ワイブル分布を仮定して,パラメータを推測する S(t) =
exp (−(λt)p) より 1 S(t) = exp ((λt)p) log log 1 S(t) = log {log (exp ((λt)p))} 両辺の対数を2回とる = log {(λt)p} = p(log t + log λ) Y X Y = p(X + log λ) 時刻を上の X ,その時刻での生存割合を上の Y に変換してプロット →並びを近似する直線の傾きが p
19 2024年度春学期 応用数学(解析) / 関西大学総合情報学部 浅野 晃 指数分布 15 で p = 1 の場合
l(t) = λp(λt)p−1
19 2024年度春学期 応用数学(解析) / 関西大学総合情報学部 浅野 晃 指数分布 15 で p = 1 の場合
l(t) = λp(λt)p−1 ハザード関数は l(t) = λ
19 2024年度春学期 応用数学(解析) / 関西大学総合情報学部 浅野 晃 指数分布 15 で p = 1 の場合
l(t) = λp(λt)p−1 死亡・故障する危険が時刻によらず一定 ハザード関数は l(t) = λ
19 2024年度春学期 応用数学(解析) / 関西大学総合情報学部 浅野 晃 指数分布 15 で p = 1 の場合
l(t) = λp(λt)p−1 死亡・故障する危険が時刻によらず一定 [偶発故障] ハザード関数は l(t) = λ
19 2024年度春学期 応用数学(解析) / 関西大学総合情報学部 浅野 晃 指数分布 15 で p = 1 の場合
l(t) = λp(λt)p−1 死亡・故障する危険が時刻によらず一定 [偶発故障] ハザード関数は l(t) = λ 累積分布関数は F(t) = 1 − e−λt S(t) = e−λt 生存関数は
19 2024年度春学期 応用数学(解析) / 関西大学総合情報学部 浅野 晃 指数分布 15 で p = 1 の場合
l(t) = λp(λt)p−1 死亡・故障する危険が時刻によらず一定 [偶発故障] ハザード関数は l(t) = λ [指数分布] 累積分布関数は F(t) = 1 − e−λt S(t) = e−λt 生存関数は
19 2024年度春学期 応用数学(解析) / 関西大学総合情報学部 浅野 晃 指数分布 15 で p = 1 の場合
l(t) = λp(λt)p−1 死亡・故障する危険が時刻によらず一定 [偶発故障] ハザード関数は l(t) = λ [指数分布] 累積分布関数は F(t) = 1 − e−λt S(t) = e−λt 生存関数は 放射性原子核は,どの時刻においても,その時点で 存在する核のうち一定の割合が崩壊する
19 2024年度春学期 応用数学(解析) / 関西大学総合情報学部 浅野 晃 指数分布 15 で p = 1 の場合
l(t) = λp(λt)p−1 死亡・故障する危険が時刻によらず一定 [偶発故障] ハザード関数は l(t) = λ [指数分布] 累積分布関数は F(t) = 1 − e−λt S(t) = e−λt 生存関数は 放射性原子核は,どの時刻においても,その時点で 存在する核のうち一定の割合が崩壊する ハザード関数が一定で,指数分布にしたがう
19 2024年度春学期 応用数学(解析) / 関西大学総合情報学部 浅野 晃 半減期 16 ある時刻に存在する原子核の数が,その半分になるまでの時間は, どの時刻でも一定
19 2024年度春学期 応用数学(解析) / 関西大学総合情報学部 浅野 晃 半減期 16 ある時刻に存在する原子核の数が,その半分になるまでの時間は, どの時刻でも一定 時刻 に存在する原子核の数が半分になる時刻を とする
t t′
19 2024年度春学期 応用数学(解析) / 関西大学総合情報学部 浅野 晃 半減期 16 ある時刻に存在する原子核の数が,その半分になるまでの時間は, どの時刻でも一定 時刻 に存在する原子核の数が半分になる時刻を とする
t t′ S(t′) = 1 2 S(t)
19 2024年度春学期 応用数学(解析) / 関西大学総合情報学部 浅野 晃 半減期 16 ある時刻に存在する原子核の数が,その半分になるまでの時間は, どの時刻でも一定 指数分布の生存関数 時刻 に存在する原子核の数が半分になる時刻を
とする t t′ S(t′) = 1 2 S(t) S(t) = e−λt
19 2024年度春学期 応用数学(解析) / 関西大学総合情報学部 浅野 晃 半減期 16 ある時刻に存在する原子核の数が,その半分になるまでの時間は, どの時刻でも一定 指数分布の生存関数 時刻 に存在する原子核の数が半分になる時刻を
とする t t′ S(t′) = 1 2 S(t) S(t) = e−λt
19 2024年度春学期 応用数学(解析) / 関西大学総合情報学部 浅野 晃 半減期 16 ある時刻に存在する原子核の数が,その半分になるまでの時間は, どの時刻でも一定 指数分布の生存関数 時刻 に存在する原子核の数が半分になる時刻を
とする t t′ S(t′) = 1 2 S(t) S(t) = e−λt e−λt′ = 1 2 e−λt
19 2024年度春学期 応用数学(解析) / 関西大学総合情報学部 浅野 晃 半減期 16 ある時刻に存在する原子核の数が,その半分になるまでの時間は, どの時刻でも一定 指数分布の生存関数 時刻 に存在する原子核の数が半分になる時刻を
とする t t′ S(t′) = 1 2 S(t) S(t) = e−λt e−λt′ = 1 2 e−λt 対数をとる
19 2024年度春学期 応用数学(解析) / 関西大学総合情報学部 浅野 晃 半減期 16 ある時刻に存在する原子核の数が,その半分になるまでの時間は, どの時刻でも一定 指数分布の生存関数 時刻 に存在する原子核の数が半分になる時刻を
とする t t′ S(t′) = 1 2 S(t) S(t) = e−λt e−λt′ = 1 2 e−λt −λt′ = − log 2 − λt t′ − t = log 2 λ 対数をとる
19 2024年度春学期 応用数学(解析) / 関西大学総合情報学部 浅野 晃 半減期 16 ある時刻に存在する原子核の数が,その半分になるまでの時間は, どの時刻でも一定 原子核の数が半分になるまでの時間 指数分布の生存関数 時刻
に存在する原子核の数が半分になる時刻を とする t t′ S(t′) = 1 2 S(t) S(t) = e−λt e−λt′ = 1 2 e−λt −λt′ = − log 2 − λt t′ − t = log 2 λ 対数をとる
19 2024年度春学期 応用数学(解析) / 関西大学総合情報学部 浅野 晃 半減期 16 ある時刻に存在する原子核の数が,その半分になるまでの時間は, どの時刻でも一定 原子核の数が半分になるまでの時間 指数分布の生存関数 時刻
に存在する原子核の数が半分になる時刻を とする t t′ S(t′) = 1 2 S(t) S(t) = e−λt e−λt′ = 1 2 e−λt −λt′ = − log 2 − λt t′ − t = log 2 λ 対数をとる t によらず一定
19 2024年度春学期 応用数学(解析) / 関西大学総合情報学部 浅野 晃 半減期 16 ある時刻に存在する原子核の数が,その半分になるまでの時間は, どの時刻でも一定 原子核の数が半分になるまでの時間 指数分布の生存関数 時刻
に存在する原子核の数が半分になる時刻を とする t t′ S(t′) = 1 2 S(t) S(t) = e−λt e−λt′ = 1 2 e−λt −λt′ = − log 2 − λt t′ − t = log 2 λ 対数をとる t によらず一定 [半減期]
19 2024年度春学期 応用数学(解析) / 関西大学総合情報学部 浅野 晃 演習問題 17 ある原子核の半減期が2年であるとする 1年以内に崩壊する原子核の割合は?
19 2024年度春学期 応用数学(解析) / 関西大学総合情報学部 浅野 晃 演習問題 17 ある原子核の半減期が2年であるとする 1年以内に崩壊する原子核の割合は? 時間 の単位を「年」とする t
19 2024年度春学期 応用数学(解析) / 関西大学総合情報学部 浅野 晃 演習問題 17 ある原子核の半減期が2年であるとする 1年以内に崩壊する原子核の割合は? 時間 の単位を「年」とする t
指数分布の生存関数を とおくと 半減期 = S(t) = e−λt log 2 λ
19 2024年度春学期 応用数学(解析) / 関西大学総合情報学部 浅野 晃 演習問題 17 ある原子核の半減期が2年であるとする 1年以内に崩壊する原子核の割合は? 時間 の単位を「年」とする t
指数分布の生存関数を とおくと 半減期 = S(t) = e−λt log 2 λ 半減期は2年なので λ = log 2 2
19 2024年度春学期 応用数学(解析) / 関西大学総合情報学部 浅野 晃 演習問題 17 ある原子核の半減期が2年であるとする 1年以内に崩壊する原子核の割合は? 時間 の単位を「年」とする t
指数分布の生存関数を とおくと 半減期 = S(t) = e−λt log 2 λ 半減期は2年なので λ = log 2 2 求めるのは,指数分布の累積分布関数 において の値 F(t) = 1 − e−λt F(1)
19 2024年度春学期 応用数学(解析) / 関西大学総合情報学部 浅野 晃 演習問題 18 ある原子核の半減期が2年であるとする 1年以内に崩壊する原子核の割合は? 半減期は2年なので λ =
log 2 2 求めるのは,指数分布の累積分布関数 において の値 F(t) = 1 − e−λt F(1)
19 2024年度春学期 応用数学(解析) / 関西大学総合情報学部 浅野 晃 演習問題 18 ある原子核の半減期が2年であるとする 1年以内に崩壊する原子核の割合は? 半減期は2年なので λ =
log 2 2 求めるのは,指数分布の累積分布関数 において の値 F(t) = 1 − e−λt F(1) F(1) = 1 − e− log 2 2 ⋅1 = 1 − elog(2− 1 2 ) = 1 − 2−1 2 = 1 − 1 2 ≒ 0.293
19 2024年度春学期 応用数学(解析) / 関西大学総合情報学部 浅野 晃 演習問題 18 ある原子核の半減期が2年であるとする 1年以内に崩壊する原子核の割合は? 半減期は2年なので λ =
log 2 2 求めるのは,指数分布の累積分布関数 において の値 F(t) = 1 − e−λt F(1) F(1) = 1 − e− log 2 2 ⋅1 = 1 − elog(2− 1 2 ) = 1 − 2−1 2 = 1 − 1 2 ≒ 0.293 1個の原子が1年以内に崩壊する確率 0.293
19 2024年度春学期 応用数学(解析) / 関西大学総合情報学部 浅野 晃 演習問題 18 ある原子核の半減期が2年であるとする 1年以内に崩壊する原子核の割合は? 半減期は2年なので λ =
log 2 2 求めるのは,指数分布の累積分布関数 において の値 F(t) = 1 − e−λt F(1) F(1) = 1 − e− log 2 2 ⋅1 = 1 − elog(2− 1 2 ) = 1 − 2−1 2 = 1 − 1 2 ≒ 0.293 1個の原子が1年以内に崩壊する確率 0.293 原子がたくさんあれば,そのうち崩壊する原子の割合が 29.3%
19 2024年度春学期 応用数学(解析) / 関西大学総合情報学部 浅野 晃 今日のまとめ 19 集団中の個体の数が 死亡・故障によって減少して行く この現象を表す 微分方程式 解に仮定を持ち込むことで,
ワイブル分布,指数分布といった 「死亡・故障による現象のモデル」が導かれる