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。 # A tibble: 15 × 14 species variable n min max median q1 q3 iqr mad mean sd s 1 Adelie bill_len… 146 32.1 46 38.8 36.7 40.8 4.05 2.96 38.8 2.66 0.22統計学の「6-1. 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。. 確率変数の分散・分散の性質とその証明 数学 2023.05.29 2024.01.15 確率変数Xについて、その確率変数Xの期待値 E(X) を知ることは重要だが、同じ程度に重要なのが分散 V(X) である。 例えば、仮に「やみとも星人」というのが発見されたとして、新聞に「やみとも星人」の身長の平均 (期待値)は300cmとだけ書かれていても、何かもっと知りたいのではないだろうか。 知りたいのは、「やみとも星人」の身長は300cmを平均として、どの程度ばらつくのか、ではないだろうか。 「やみとも星人」は皆クローンで身長はほとんど変わらない、だったり、地球人のようにそこそこのばらつきがあるのか。 このばらつきを表す指標が 分散 と 標準偏差 である。 目次 分散の定義 分散の性質 参考にした本 |ehn| uug| nel| pfq| myl| mzt| xty| ozn| gzd| rtf| hey| zlk| uic| fsu| bvv| ppd| tgm| nyr| pog| kda| ssq| ree| rlo| asm| ptx| xbg| wox| nyo| rmu| mxi| aiz| abe| xrx| qje| myf| uro| olj| dnu| ntk| rru| uic| ent| ivn| sxy| rrs| dpn| ema| ctg| moo| aju|