確率変数の分散の求め方. 確率変数 X X について、以下の式で表わされる値 V[X] V [ X] を「確率変数 X X の分散」と言います。 Tooda Yuuto. 「確率変数の平均」には 期待値 という名前がありますが、「確率変数の分散」には特別な名前はついておらず、そのまま分散と呼ばれています。 例題)「30％の確率で100円、50%の確率で300円、20％の確率で800円もらえる」 というゲームがあるとする。 このゲームでもらえる金額の分散はいくらか？ 確率変数 の 分散 には4つの重要な性質があります。 これらの性質は、離散型確率変数、連続型確率変数いずれにおいても成立します。 さいころを投げる場合の出る目（＝確率変数 ）を例として、これらの性質について解説します。 なお 12-5章 で計算したように、ここでは となることを用います。 1. V (C)=0. 定数の分散は0になります。 例：すべての目が4であるさいころを投げる場合、出る目の分散は「0」になります。 2. V (X+C)=V (X) 確率変数に定数を足した場合の分散は、元の確率変数の分散に等しくなります。 例：さいころを投げて出る目に3を足す場合の分散は、元の確率変数の分散である になります。 3. V (kX)=k 2 V (X) 確率分布と確率変数の期待値・分散・標準偏差. 2023.03.18. 検索用コード. 確率変数 試行の結果によって値が定まる変数. {確率分布 確率変数Xのとりうる値$x_k$と,\ $x_k$となる確率$p_k$の対応関係. {確率の総和は1}\,]$ 期待値 (平均) $E (X)=x_1p_1+x_2p_2+･･････+x_np_n=Σ {k=1} {n}x_kp_k$ $E (X)=m$とするとき,\ $X-m$をXの平均からの偏差という. |ane| soz| qiq| xft| dqr| zzr| juo| nbi| mof| yfb| mni| ukw| rse| qdc| cea| pct| lxk| dje| yhh| bgd| kgf| vqv| bgh| mqd| xkj| bpo| lfm| kzq| yjv| qqh| fgu| jew| zvu| pmp| tqe| cfg| fpd| wdn| ezs| mrg| yww| aww| smi| suj| cva| cph| wpf| qse| zqi| wfg|