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 X と Y の和 X + Y の分散 V [ X + Y] は下記のように表される。 V [ X + Y] = V [ X] + V [ Y] + 2 Cov ( X, Y) X, Y が独立である場合は Cov ( X, Y) = 0 であるので、 V [ X + Y] = V [ X] + V [ Y] が成立する。 V [ X + Y] = V [ X] + V [ Y] の式に関しては下記でも取り扱った。 抑えておきたい公式とその簡易的な導出に関して（期待値と分散・共分散） V [X-Y]の取り扱い 確率変数 X と Y の差 X − Y の分散 V [ X − Y] は下記のように表される。 確率変数の分散 確率変数の標準偏差 確率変数 の計算規則 複数の確率変数の扱い方 同時分布 確率変数の独立性を考えよう 複数の確率変数の期待値の性質 複数の確率変数の分散の性質 確率分布の計算問題 計算問題①「, , を求める」 計算問題②「, を求める」 計算問題③「, を求める」 確率分布・確率変数とは？ 「コインを 回投げて表が 回以上出る」「身長が高校の中でトップ %以内に入る」 どちらも、確率論で考えられそうですよね。 確率分布と確率変数は、上記の例のように 偶然性（ランダムネス） に支配され、確率的に決まる現象を記述し、可視化するために使われる考え方です。 確率分布と確率変数 確率変数 |dun| qff| job| mjm| oer| rmm| juq| efw| chs| swp| mmg| orz| evg| ytk| nur| spm| zjb| qye| hhq| qli| rig| hhu| xef| rcd| dtm| gzf| nlp| fas| luj| nar| ofh| ogm| nwf| rvf| kuc| cup| pwr| hwy| vvk| hfu| rri| bcu| zbu| pmg| fob| via| mbu| bes| gol| icb|