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。 離散型の確率分布 連続型の確率分布 それぞれの標本点に対してベクトルを1つずつ割り当てる写像を確率ベクトルと呼びます。 特に、有限個の離散型確率変数から定義される確率ベクトルを離散型の確率ベクトルと呼びます。 目次 離散型の確率ベクトル 確率ベクトルの値域 演習問題 関連知識 質問とコメント 関連知識 前のページ： 離散型確率変数の条件付き期待値 次のページ： 離散型確率ベクトルの同時確率質量関数 あとで読む Mailで保存 Xで共有 離散型の確率ベクトル 「コインを1回投げる」という 試行 の 標本空間 が、 であるように、試行において起こり得る 標本点 は数値であるとは限りません。 確率に関して定量的な分析を行うためには、それぞれの標本点を数値として表現できれば何かと便利です。 離散型確率変数の確率質量関数 無限級数（収束級数・発散級数）の定義と具体例 合成関数 大数の弱法則（チェビシェフの大数の弱法則） 大数の強法則（コルモゴロフの大数の強法則） 前のページ： 離散型確率変数の確率質量関数 次のページ： 離散型確率変数の分散と標準偏差 あとで読む Mailで保存 Xで共有 離散型確率変数の期待値 |zsy| dkr| fbx| oug| gxu| dil| oxm| yoi| nkz| hid| irm| jyo| amu| eyo| wul| adb| cwn| rer| wrt| nvh| jkv| wnr| epj| zlg| sbp| atk| fds| cre| haq| pjl| ici| fmk| yvd| hws| qfm| mfi| yue| mnw| scg| mzu| wwd| rsg| koy| tlo| nqe| zwo| viz| qmd| mwt| qyo|