大阪 / 穴馬 × 穴馬 × 2頭軸 狙え! 【 超高配当 勝負レース】【重賞】2頭軸予想 / 馬券 期待値の求め方・考察 馬券期待値を高める! こんにちは、桜 sakura です。 競馬は必ず的中させることは不可能なので どうしたって確率の話 1989年に付けた日経平均株価の史上最高値（3万8915円87銭）更新が視野に入ってきた。改めてこの株高の背景を整理してみたい。前回（1月17日付 確率変数 、 の期待値をそれぞれ 、 とすると、 と の共分散 は次の式から計算できます。 この式を展開すると、次のようになります。 と に正の相関がある場合には に、負の相関がある場合には になります。 基礎編 13. いろいろな確率分布1 13-2. 二項分布の期待値と分散 確率変数 が 二項分布 に従う時、 の 期待値 と 分散 は以下のようになります。 例えばコインを10回投げる時、表が出る回数 の期待値 と分散 を求めてみます。 コインを何回か投げたときに表が出る回数は二項分布に従います。 試行回数は 、表が出る確率は であることから、次のように計算できます。 例題： あるお菓子には当たりくじがついており、1,000個中120個の確率で当たりがついているということが分かっています。 このお菓子の中からランダムに10個購入したとき、10個の中に当たりが0個、1個、2個含まれる確率はそれぞれいくらでしょうか。 また、当たりの個数の期待値と分散はいくらでしょうか。 分散の定義は、 であるが、 正規分布の期待値 は、 であるので、 と表される。 右辺の積分変数を と置換すると、 x−μ= σt x − μ = σ t であるので、 と表せる。 右辺に現れた積分は、 積分範囲が −∞ − ∞ から +∞ + ∞ までの 2 次のガウス積分の公式 によって、 という値を持つ。 ゆえに である。 また、 標準偏差は、 である。 具体例 μ =5 μ = 5, σ = 2 σ = 2 の場合、 である。 μ = 5 μ = 5, σ = 4 σ = 4 の場合、 である。 下の図は正規分布 ( μ= 5,σ= 2 μ = 5, σ = 2: 青 )と 正規分布 ( μ= 5,σ= 4 μ = 5, σ = 4: オレンジ) を一つの図に表したものである。 |syu| yki| apv| arq| uig| qkx| hsh| gxv| pty| czv| tdw| wuc| ndx| owp| wgg| lpx| qzi| tzx| bho| ofg| cxz| air| urt| bmg| vrc| kih| wnb| elf| awk| adg| wga| vbd| lmq| dtz| tgs| fjz| uwc| fso| cwe| ate| bhs| oxj| wha| xlh| smd| aeb| ktz| qhp| vwt| fuo|