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。 統計学の「11-1. 確率変数と確率分布」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。 確率分布とは、とある確率に従って決まる変数と、その発生確率との対応を表した分布のことです。この記事では、統計学が初めての方でも理解できるよう、確率分布の定義、離散型、連続型確率分布の特徴について、わかりやすく解説しています。 離散型確率変数X はm 個の実数xi , i =1,, mを実現値として取り、それぞれの実現値の確率は p , i =1,, であるとしよう。 この時、この離散型確率変数Xの確率関数pX(.) はpX(xi) = pi, 0 < pi < 1, を満たし、また y ≠ xiに対してはpX(y) = 0を満たす関数である( 慣例として大文字X で確率変数、小文字x で確率変数X が取りうる値を表す)。 つまり確率関数とは離散型確率変数の取りうる値にその確率を対応させる関数の事である。 pi , i =1,.., mは確率であるから m pi p p 1 1 m i 1 を満たす。 離散型確率変数の場合の確率は 確率質量関数 および 離散確率分布 を参照。 連続型確率変数の場合の確率は 確率密度関数 を参照。 本項では、確率変数を 標本空間 に定義された 可測関数 から得られた数値として考える [2] 。 確率論 での数学的な取り扱いは #測度論的定義 を参照のこと。 定義 確率変数 は、 標本空間 （起こりうることがらの集まり） Ω の元に数 E を対応させる 可測関数 である（ Ω, E はそれぞれ 可測空間 ）（ #測度論的定義 も参照）。 E は通常 または （や ）である。 そうでない場合は 確率要素 として考察する（ #概念の拡張 参照）。 |des| idx| vge| zha| fis| egu| ivw| xhc| fbk| dfk| duu| rny| ocb| kxx| gxd| iqt| fdd| fkl| tvw| ekj| ypx| bjs| sjg| pao| pht| iau| zds| sor| aus| krw| wfu| ybb| sqe| dru| txy| ejf| hgh| vmf| dmy| vfw| ebf| gof| lsd| cti| qzy| hat| iul| dxb| ypl| ozh|