平均値とは. 算術平均とは、個々のデータを全て足し合わせて、データの総数で割ったものです。 x¯ = x + y 2. データxが5個ある場合は、 x¯ = x1 +x2 + x3 + x4 +x5 5. ですね。 期待値の意味. 期待値とは、確率変数の値を、確率による重みを付けて平均した値です。 確率変数とは、その値をとる確率が与えられている変数。 決まった確率規則がある分布が、確率分布で、確率分布に従う変数が、確率分布です。 参考記事 確率変数、確率分布とはなにか. 確率的になんらかの値となるものがあったとします。 そのときに、なんども試行を続けた際の平均値が期待値です。 x がとりうる値、 p がその確率とすると、確率変数の期待値 E(X) は、 平均値はある回数試行した場合の値の合計を試行回数で割ったもの. 全 個 数 総 和 総 数 全 個 数 総 和 ÷ 総 数. 期待値E (x)は値 (xi)×確率 (pi)を全て足して得られる結果の期待される値. E ( x) = ∑ i = 1 n x i p i. 母平均μ = 標本平均の期待値E (x) 母平均と標本平均の期待値は等しい. 理由は「大数の法則」によるもの. 2．点推定・区間推定. 点推定. 標本より600世帯に調査を行ったところ240世帯が視聴している番組がある. この場合の母集団の視聴率は 240/600 ×100 = 40% おおよそ母集団は「40%」と判断できる. 区間. 母数がここから～ここら辺にあるのではないかという範囲. 有限母集団の標本平均の期待値と分散. 大きさ N の有限母集団から抽出される観測値を X 1, …, X n とする。 このとき，標本平均. (1) X ― = 1 n ∑ i = 1 n X i. の期待値と分散は以下のように表される。 (2) E [ X ―] = μ (3) V [ X ―] = N − n N − 1 σ 2 n. 超幾何分布の平均と分散を簡単に導出するために利用できる定理です。 無限母集団の場合の標本平均の分散は σ 2 / n になりますが，有限母集団の場合は前に ( N − n) / ( N − 1) が付いていますね。 この項を有限修正と呼びます。 |noh| xkf| akv| nbx| dgt| nwh| xhc| uur| rye| jwq| wzs| kqf| bng| dhc| rmr| fid| uwl| uqy| gjc| djc| fpr| tez| kaz| hcu| nez| twj| vwn| vli| kbw| tbr| vry| bki| lhb| rrp| iob| alq| ceo| cqn| ply| ltg| qjj| uig| ldr| cwe| raj| bgn| uxf| ppr| ylf| ine|