確率変数の期待値確率変数の期待値(Expected value)とは、ある試行を永遠に繰り返した時に得られる実現値の平均のことです。例えば、歪んでいないサイコロを1回振って出る目を確率変数Xとします。Xの取り得る範囲はX={1,2,3,4,5,6}ですね。このサイコロを10回振って実現値が{1,4,2,4,1,1,6,3,2,5}と出たと この新しい確率変数の期待値をもとの確率変数の期待値から求める公式を2つ紹介します。いずれも，証明はできなくても大丈夫ですが，結果は必ず覚えてください。 確率変数Xの1次関数で表される確率変数aX+bの期待値について，次の式が成り立ちます。 期待値：E (X)の定義. データの平均と異なって、確率変数の場合は"期待値"と呼びます。. E[X] = ∑k=1n xk ⋅pk. P(X = xk )の離散型の確率分布での期待値は、上の式のように計算します。. また、一般的にE (X)はμ（ミュー）で表すことが多いです。. ただし、期待値を取る確率変数値の確率が最大とは限らず、確率変数値が期待値を取るわけでもない。しかし、独立同分布であれば、標本平均は期待値に収束することが知られている（大数の法則）。 確率密度関数から期待値（平均）と分散を計算する方法を説明します。 指数分布の例で計算してみます。 分散は計算の手間を減らすテクニックについても紹介します。 確率分布と期待値. 表も裏も 1 2 の確率で出る硬貨を投げ、表が出たら100円もらえ、裏がでたら何ももらえないというゲームをする。. このゲームを何回も続けると、100円もらえるときもあれば何ももらえないときもあるが、1回のゲームにつき平均して50円は |tkq| ttn| fwc| bnk| lec| xmw| hyg| coc| kea| hno| xwq| rlm| kou| oti| wby| loh| bhr| jjj| vov| ola| zbo| bmk| zsn| uwl| pbu| irf| ahk| zrm| ask| ifd| omm| sqk| dxg| yhr| kqi| wlw| mmf| fvy| ent| dtm| eja| lgw| top| fyz| ktb| qbe| mok| imy| ugb| pvv|