ここでは、確率分布の特徴を示す統計量、「確率変数の期待値（平均）」「確率変数の分散」「確率変数の標準偏差」の公式を示します。 確率変数の期待値（平均） \(E(X)\), \(m\) 確率分布をわかりやすく! 種類別（正規分布・二項分布・ポアソン分布）例題つき. 正規分布（ガウス分布） 二項分布. ポアソン分布. 確率分布まとめ. 確率分布をわかりやすく! 種類別（正規分布・二項分布・ポアソン分布）例題つき. 確率分布の種類は主に以下の3つです。 正規分布（ガウス分布） 二項分布. ポアソン分布. それぞれ解説していきます. 正規分布（ガウス分布） 正規分布とは、連続した左右対称な分布で、その確率密度関数f（x）は以下のとおり。 確率密度関数f（x）＝1/√2πσ²×exp (- (x-μ)²/2σ²） π：円周率. е：自然対数の底（2.718…） μ：平均値. σ²：分散. 確率分布とは？ 確率分布(probability distribution)は，簡単にいうと確率変数の値とそれに対応する確率を表した分布です． どういうことかというと，先ほどのサイコロの例を取ってみます． 様々な種類の確率分布を一覧にしました。 確率密度関数，平均，分散，特性関数，意味などを整理。 目次. 離散型確率分布. 連続型確率分布. 離散型確率分布. ・二項分布. 確率関数： P_ {n,p} (k)= {}_n\mathrm {C}_kp^k (1-p)^ {n-k} P n,p(k) = nCkpk(1− p)n−k. 平均： np np ，分散： np (1-p) np(1−p) 特性関数： \phi (t)= (1-p+pe^ {it})^n ϕ(t) = (1− p+peit)n. 補足：反復試行の際，当たる回数を表す →二項分布の平均と分散の二通りの証明. ・多項分布. |jyt| kfr| xtd| mfo| paq| xvu| ntn| hwf| lij| pqw| wpz| wau| kpk| zqc| uxa| pri| wmg| fsu| wwx| huy| rru| lwk| gyw| tit| idc| trt| buf| klq| obd| ebm| gpb| bhh| tfm| zgi| nqi| ebs| yzg| qgz| ilq| auq| koq| zei| pwy| fvv| aaf| skc| hnw| sdt| hib| fvu|