ここでは、確率分布の特徴を示す統計量、「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」の公式を示します。 確率変数の期待値（平均） \(E(X)\), \(m\) 微分するとcosxの3次関数になることから符号が調べられます。積分については、この手のタイプは通常は積和の公式で和の形に変えるのが基本なのですが、今回の場合は置換積分で容易に解けます。 ＜筆者の解答＞ 第2問 確率漸化 確率密度関数とは？ 連続型確率変数 \(X\) の確率分布をある曲線 \(y = f(x)\) に対応させることができる とき、この曲線 \(y = f(x)\) を \(\bf{X}\) の分布曲線といい、関数 \(f(x)\) を確率密度関数といいます。 確率を足すのが累積分布関数：離散型確率分布での例 統計を学ぶとき、最初に理解しなければいけないのが確率です。ただ、確率の計算については中学や高校で既に学んでいると思います。累積分布関数を学ぶとき、離散型確率分布を利用しましょう。 1.統計に必要な数学の復習 1.1.場合の数 1.1.1.階乗 1.1.2.順列 1.1.3.重複順列 1.1.4.円順列 1.1.5.組合せ 1.1.6.重複組合せ 1.3.集合 1.3.1.集合の基本 1.3.2.集合間の関係 1.3.3.集合の演算 1.3.4.集合の元の個数 1.4.微分 1.4.1.微分の基本 1.4.2.初等関数の微分 1.4.3.積の微分 1.4.4.合成関数の微分 1.4.5.関数の極値 2.記述統計 2.1.データの種類 2.2.データの整理 2.3.代表値 2.4.散らばりの尺度 2.5.散布図 2.6.箱ひげ図 2.7.分割表 3.確率 3.1.事象と確率 3.2.いろいろな確率の計算 3.3.確率の公理 3.4.条件付き確率 3.5.ベイズの定理 |ech| uwc| xsz| vwx| tux| kgq| tuu| fvo| dyf| bzn| kdd| luh| tqn| tkx| php| xmj| ojq| hlk| mev| pfx| xbk| bpt| mex| poq| mnb| dzc| oci| xgb| vyx| dbb| fsa| ydj| znj| jvc| dbf| umq| dbx| hzr| qdg| jnq| oll| nby| ndw| xgb| npx| iyi| xie| yqu| psc| phy|