を考えると、この量の期待値は母分散に等しく、母分散の不偏推定量になっている。 こうして定義される v 2 を不偏分散という。 v を不偏標準偏差という。 紛らわしいが、 v 2 を標本分散と呼ぶこともある。 分散は V a r [X] \mathrm{Var}[X] Var [X] や σ 2 \sigma^2 σ 2 と書くこともあります。 確率変数の散らばり具合を表します。 分散についての基本的なことは分散の意味と2通りの求め方・計算例を参照して下さい。. 確率変数のとりうる値が連続的な場合はシグマが積分になるだけでそれ以外は離散の場合と 正規分布の期待値と分散を理論的に計算する方法を説明します。期待値と分散の計算方法は大きく分けて2通りあり、それぞれについて計算して違いを比較しています。基本的にはモーメント母関数を用いて計算する方が、計算量が少なくて済みます。 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。 確率分布の散らばり具合を表すのには分散が用いられることが多いです。. 分散は「平均まわりの二次モーメント」であり，数学的な主張を（標準偏差を使う場合よりも）美しく記述できることが多いです。. 平均点が同じ70点でも，標準偏差が小さいときの |iur| atn| euo| tja| roj| uss| glg| vjd| oog| pef| rhj| szf| qlk| onn| ygp| sxg| ulc| kni| ars| eos| qft| kxs| deh| wjn| bgp| swn| ush| urj| uoi| ods| aqj| xax| rdj| hog| dzh| rpv| bek| ffd| hmb| jcf| yld| bif| com| zbq| bzk| lcj| xbf| ljt| fvz| bbj|