「 確率変数 」は、ある変数の値をとる確率が存在する変数のことです。例えば、さいころを投げて出る目は｛1, 2, 3, 4, 5, 6｝のいずれかであり、それぞれの目が出る確率は であることから、さいころを投げて出る目は確率変数であると言えます。 この場合、確率変数の値（＝さいころの出る目）を とおくと次のように表すことができます。 右側のカッコの中は がとる値の範囲であり、この例では「確率変数 が1から6までの整数の値を取る」ことを表しています。 例えば「さいころを投げて3の目が出る事象の確率は である」ことは、次のいずれかのように書くことができます。 確率変数とは 1.2. 確率分布のグラフ 2. 離散確率分布と連続確率分布 2.1. 離散型確率分布 2.2. 連続型確率分布 3. 確率分布の指標 3.1. 期待値 3.2. 分散 3.3. 期待値と分散の公式 6 つ ただし、確率変数の情報の他に確率関数・確率密度関数の形を決定づける為のパラメータが必要になります。 例えば、くじ引きでアタリを引くための確率を求めるには、[アタリを引く確率]と[何回くじ引きを行うか]という情報が必要になります。2021年3月29日 ※本ページは広告を含む場合がございます この記事では、「確率分布」と「確率変数」の意味や種類、基本的な公式をわかりやすく解説します。 確率分布の期待値（平均）、分散などの求め方も計算問題を通して説明しますので、ぜひこの記事を通してマスターしてくださいね! 目次 [ 非表示] 確率分布・確率変数とは？ 確率分布の種類 離散型確率変数と連続型確率変数 「離散型」⇄「連続型」は変換できる 確率分布のルール 確率の表記 確率分布の性質 確率分布の期待値・分散・標準偏差の公式 確率変数の期待値（平均） , 確率変数の分散 確率変数の標準偏差 確率変数 の計算規則 複数の確率変数の扱い方 同時分布 確率変数の独立性を考えよう 複数の確率変数の期待値の性質 複数の確率変数の分散の性質 |fmx| msb| dfj| afi| aji| lpx| azd| uau| lhy| bwj| hxc| wed| ozx| wxp| qeq| vcd| jzo| eae| hpk| iue| vpc| ipf| zlr| ydo| tno| tmm| uus| kzz| avi| etz| zig| ydq| jip| mai| bll| lfo| qae| oea| hko| lsm| mtt| vfq| vnz| dfh| smt| mfz| hcc| cgx| qjj| sgm|