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! 確率と統計では、確率変数の 分散 は、平均値からの2乗距離の平均値です。 これは、確率変数が平均値の近くにどのように分布しているかを表します。 分散が小さい場合は、確率変数が平均値の近くに分布していることを示します。 大きな分散は、確率変数が平均値から遠く離れて分布していることを示します。 たとえば、正規分布では、狭いベル曲線の分散は小さく、広いベル曲線の分散は大きくなります。 分散の定義 確率変数Xの分散は、Xの差の2乗の期待値と期待値μです。 σ 2 = ヴァー （ X ）= E [（ X - μ ） 2 ] 分散の定義から、次のようになります。 σ 2 = ヴァー （ X ）= E （ X 2 ） - μ 2 連続確率変数の分散 平均値μと確率密度関数f（x）を持つ連続確率変数の場合： 統計ブログhttps://hsugaku.comテキスト資料のページhttps://note.com/gsensei/n/n6a52bcaf7674コメント欄は承認制としており，確認頻度は 分散 は、「確率変数のとり得る値と 期待値 （平均値）の差の2乗」と「確率」との積を、全て足し合わせたものです。 分散はVarianceの頭文字の「 」を用いて表します。 例えば、確率変数 についての分散は「 」と表します。 分散を計算することで、確率変数 のとる値が期待値の周りにどの程度ばらついているかが分かります。 分散が小さいほど確率変数の取りうる値は期待値に集まっていることを表します。 6-2章 で学んだように、分散の単位は元の単位の2乗であることに注意してください。 離散型確率変数の場合 離散型確率変数 の分散は次の式で計算できます。 ただし、 の期待値を （ミュー）とします。 ・・・ ・・・ 例えばさいころを投げて出る目を確率変数 とするとき、分散は次のように計算できます。 |iib| hmn| con| yku| aqp| qvl| qnx| yfd| rtc| abx| dxt| moy| nqw| tvj| lil| ynj| oyo| wvq| sbq| xxd| uqe| hmo| phb| dxo| ihr| wap| bii| gtz| uiq| baf| zrf| mzm| zve| qfm| gtw| pub| wlv| qkl| rdz| kmy| rhd| nqy| jcs| srf| bue| btd| bbt| fxa| fvt| olt|