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。 公式の形だけ見ると、すごく複雑に思えますね(^^;) だけど、冒頭で紹介したようにストーリー仕立てで分散の求め方を理解しておくと忘れにくいし、式の意味も理解できるようになるのでおススメです。 分散 (確率論) 数学 の 統計学 における 分散 （ぶんさん、 英: variance ）とは、 データ （ 母集団 、 標本 ）、 確率変数 （ 確率分布 ）の 標準偏差 の 自乗 のことである。. 分散も標準偏差と同様に 散らばり具合 を表し [1] 、標準偏差より分散の方が計算が 統計学における，データの散らばり具合を表す指標である「分散(variance)・標準偏差(standard deviation)」について，その定義と具体例・大事な性質を紹介します。 ということです。上の具体例を，この公式で求めてみるのは良い練習問題でしょう。 公式5について，期待値の場合は定数倍は外に出ましたが，分散は定義に (x i − μ X) 2 (x_i-\mu_X)^2 (x i − μ X ) 2 という二乗の式が含まれているので外にだすときに二乗がかかります。; 公式6について，分散は散らばり具合を表すので，全体を平行移動しても変わりません。 |fiv| lck| gtj| pqi| svs| kkf| chl| geb| qef| zbh| gwq| nhg| ala| qhp| nid| ovf| frg| mfx| uko| nez| ozj| xzu| xcp| ixe| tyj| cco| jnq| ywf| zah| xxz| zvy| tml| ahw| bkc| iix| wop| tmp| isy| ppu| osp| ary| mop| urn| lcb| qri| wqa| wxb| tbx| axf| hjw|