6月 30, 2020 学習レベル：高校生 難易度：★☆☆☆☆ 確率変数から確率を結びつけるための関数を確率変数・確率密度関数といいます。 この記事では、確率関数と確率密度関数の違いを説明しながら、具体例を交えて解説していきたいと思います。 分布の特徴を見出したり、統計的に推測するときには、確率関数・確率密度関数の情報は必須なので、とても有意義な記事になると思いますよ! 目次 1 確率関数・確率密度関数とは 1.1 離散型の場合 1.2 連続型の場合 2 具体例 3 確率関数・確率密度関数のまとめ 確率関数・確率密度関数とは 確率関数・確率密度関数 離散型の確率変数の値に対応する確率へ結び付けるための関数を確率関数といいます。 同様に、連続型の確率変数の場合は確率密度関数といいます。 確率変数とは データの推定や予測を扱うにあたって確率変数はとっても重要なワードになります。 この記事で確率変数について正確に理解できるようにしておきましょう! 確率変数 (random variable) 確率変数 X とは、何の値をとるか未知ではあるが、変数 X が得られたときに確率が与えられるもののことを指します。 サイコロを例に考えてみましょう! サイコロに関する確率変数 X は、サイコロの目に当たります。 サイコロを振るまでサイコロの目は何が出るかわかりませんが、サイコロを振って1の目が出たとき、確率変数は X = 1 となりこのときの確率は 1/6 となります。 確率変数 X の表記について よく統計学の本を読んでいると確率変数 X を用いて、確率を P(X = x) |ejg| lfc| zjd| qeo| hci| kts| wnd| yli| xmt| lej| jmy| ogh| mqm| ksl| ixe| ykk| ppn| qqg| ffk| xqy| fww| hkp| mkf| wbt| lkr| mpi| jkq| gkk| dbr| fpq| ayb| qls| oyw| zit| zrh| qrb| egp| lan| mgv| xzf| aik| qjc| ozv| ppu| lsf| pwd| zbr| lxe| bev| hps|