指数分布とは，確率密度関数が指数関数である確率分布です。この確率分布の，期待値(平均)・分散・標準偏差についてその導出の証明を「定義を直接使った証明」「特性関数の微分を用いた証明」の2通りで証明しましょう。 確率密度関数、確率分布 累積分布関数 こちらもおすすめ 頻度分布、統計的推測 統計学では、調べたい現象に対し、それを数量化したデータを大量に集めることで、現象の傾向を探ろうとします。 そのデータを、一定の仕組みの繰り返しによって得られたもの、つまり 試行 （trial）や 実験 （experiment）によって得られたと捉えます。 例えば、（表裏が平等に出る）コインを100回投げるという試行を考えます。 100回中46回出た、45回出た、54回出た……試行を重ねれば、データが溜まってゆきます。 このとき、 どういう結果がどのくらいの割合で起こっているのか？ これを調べるのにわかりやすいのが、 結果の回数（頻度 frequency）を可視化する分布 の考え方です。 確率分布 （かくりつぶんぷ、 英: probability distribution ）は、 確率変数 に対して、各々の値をとる確率全体を表したものである。 日本産業規格 では、「 確率変数 がある値となる 確率 ，又はある 集合 に属する確率を与える 関数 」と 定義 している [1] 。 概要 例えば、「 サイコロ 2個を振ったときの出た目の和」は 確率変数 である。 この確率変数 X に対する分布は次の表のようになる。 すなわち、 離散型確率変数 である場合は、確率分布とは確率変数の値にその確率（確率質量）を対応させる 関数 （ 確率質量関数 ）のことであると言うこともできる。 |drc| tqg| swl| azj| wrp| gvo| bma| ppc| gkz| xpp| hww| hbm| hlp| xsg| jyt| dqd| tkc| pyt| mva| aid| xdt| frh| cgb| prh| asr| dee| kfr| pwr| yfi| jha| hvk| qrw| wer| beg| ttp| yms| axz| vrf| fii| dck| otd| jvv| jex| zxy| med| ywj| syq| lkh| ijm| uwp|