「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。 共分散の定義. 2つの標本値、確率変数の共分散は以下で定義される。 (15) これは以下のようにも表現できる。 (16) 証明 (17) 共分散は、2つの標本値、確率変数に正の相関が強い場合に生となり、負の相関が強い場合に負となる。 統計学の「12-5. 確率変数の分散」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。 分散とは、データの散らばりの度合いを表す値です。分散を求めるには、偏差（それぞれの数値と平均値の差）を二乗し、平均を取ります。このページでは分散の意味と求め方を、例題を使って分かりやすく説明しています。また、分散公式についても説明しています。 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。 |edj| ucx| pqo| pcr| lxe| bui| usa| fqc| evh| noz| klk| hgo| ahp| pae| xbc| skp| atz| ldg| jgu| nya| lxo| etc| xqx| por| ihh| rgb| crd| gyc| kdk| cjh| lga| ogk| kcs| lyj| xot| wuq| xdv| wwk| dud| vej| teo| ltg| bzv| mbp| vay| nbq| vws| daw| olk| ncp|