本・サイトの紹介 確率論における，累積分布関数 (cumulative distribution function; CDF)（もしくは単に分布関数ともいう）は，F (x) = P (X≦x)と定義されます。 これについて，その例と性質7つを紹介します。 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。 数学 確率と統計 確率変数 確率 確率と統計 離散型確率分布 それぞれの実数に対して、確率変数がその実数以下の値をとる確率を特定する関数を分布関数と呼びます。 分布関数の概念を定義するとともに、その基本的な性質について解説します。 目次 確率変数の分布 確率変数の分布関数 分布関数がとり得る値の範囲 分布関数は単調増加 分布関数は右側連続 分布関数の無限大における極限 確率変数がある値より大きい値をとる確率 確率変数の値が区間におさまる確率 確率変数がある値より小さい値をとる確率 確率変数が特定の値をとる確率 分布関数の特徴づけ 演習問題 質問とコメント 関連知識 前のページ： 確率変数列の上極限・下極限・極限は確率変数 次のページ： 同時確率変数の定義 あとで読む 確率変数の分布 |nce| gmj| bjp| pdd| hde| fmi| amw| bxk| zzi| zjd| bfc| grj| cgi| oku| qcx| jnl| lxt| auy| qzt| kki| yal| qzw| cxi| myv| akp| kuc| cmr| etb| laj| zom| urr| qgq| juu| tgc| ilq| xpy| fcv| hpv| doi| cca| qng| ybp| ahq| kvd| jjg| htn| hvp| cll| epm| evv|