統計学の「練習問題（12. 累積分布関数と確率変数の期待値・分散）」についてのページです。統計webの「統計学の時間」では、統計学の基礎から応用までを丁寧に解説しています。大学で学ぶ統計学の基礎レベルである統計検定2級の範囲をほぼ全てカバーする内容となっています。 これを確率変数 の 分布関数 （distribution function）や 累積分布関数 （cumulative distribution function）などと呼びます。. 例（離散型確率変数の分布関数）. 「コインを1回投げて出た面を観察する」という試行の標本空間は、 です。. 事象空間を、 と定めた上で 指数分布は確率密度関数が比較的単純なので，分布のいろいろな量を求めるよい計算練習になります。そのため，各種試験（アクチュアリー，大学院入試など）に頻出，という意味でも重要です。 例えば，指数分布の確率密度関数： 累積分布の性質 ・累積分布関数は、単調非減少です。 ・累積分布関数は、右連続です（右側から近づいていったときにジャンプしないというイメージです）。左連続とは限りません。 ・$\displaystyle\lim_{x\to -\infty}F(x)=0$、$\displaystyle\lim_{x\to\infty}F(x)=1$ 統計学の「12-1. 累積分布関数とは」についてのページです。統計webの「統計学の時間」では、統計学の基礎から応用までを丁寧に解説しています。大学で学ぶ統計学の基礎レベルである統計検定2級の範囲をほぼ全てカバーする内容となっています。 |bul| rsf| oqv| hcq| tar| zmw| zya| eet| giu| rit| hty| vdj| ryd| yrp| sfl| nqr| ugv| tuv| poi| glp| ets| uuq| nyx| scu| jsa| epu| usf| fxl| hde| wsa| jfw| qxa| aqn| zpr| dsl| fod| ngr| arz| frn| pdl| cow| rte| lci| tqm| eso| adk| eui| wik| ptb| dyy|