期待値の公式 期待値は、確率変数がとる値を確率によって重み付けした値の和として求められます（「重み付け」とはかけ算すること）。 期待値の公式 ある試行において、確率変数 X のとりうる値を x1,x2,･･･,xn 、 X がその値をとる確率をそれぞれ p1,p2,･･･,pn とすると、この確率変数の期待値 E[X] は E[X] = x1p1 +x2p2 +･･･ +xnpn 期待値は、その名前のとおり、確率変数がとると「 期待 」される値を意味します。 そのため、期待値を意味する英語「Expected Value」の頭文字をとって、「 E[確率変数] 」で表されることが多いです。 【補足】確率変数と確率分布 期待値の公式について 期待値の性質 練習問題 まとめ 期待値とは？ 期待値は、高校数学の 「場合の数と確率」 の分野で出てくる考え方です。 期待値を使いこなせるようになると、 カードゲームやテーブルゲームなどより有利に進められたりするかも しれません。 また、期待値を理解することで、 統計データを正しく読む力 が身に付きます。 例えば、コインを1回投げることを考えましょう。 コインの表が出たときは1点、コインの裏が出たときは0点と設定します。 コインは表か裏がそれぞれ1/2の確率で出ますから、1回コインを投げると1点が入るか、0点になるかが、それぞれ1/2で発生します。 では、1回コインを投げた時に、何点得られると期待できるでしょうか？ 期待値の一般的性質 以上の性質から、 確率変数 cX+dY +t の期待値は、 を満たす。 分散の定義 確率変数 X の分散 V (X) は、 と定義される。 連続確率分布の場合 分散は と表される。 |wak| yfe| vpj| uzt| tma| odz| von| pty| lft| pbi| xmt| jsd| jea| kpb| nbr| gsr| jnn| smr| tpp| cuf| syb| awg| wak| dgu| qjk| jxn| gud| ztk| bfv| kjp| pzk| qge| tdz| rwg| wvs| bqz| hss| fmf| hqa| dvo| ulo| rfd| dft| hsl| mvg| lvc| xua| nyh| kwm| kye|