確率変数 Y Y Y の値が y y y であるという条件のもとでの X X X の期待値を E [X ∣ Y = y] E[X\mid Y=y] E [X ∣ Y = y] と書き，条件付き期待値と言います。 「 Y = y Y=y Y = y となるグループに限定したときの X X X の平均」 とも言えます。 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。 まずは期待値・分散の定義および表記を確認します。 X = x i X=x_i X = x i となる確率が p i p_i p i であるような確率変数 X X X を考えます。 例えば，サイコロの場合 n = 6 , x i = i , p i = 1 6 ( i = 1 , ⋯ , 6 ) n=6, x_i=i,p_i=\dfrac{1}{6} \:(i=1,\cdots ,6) n = 6 , x i = i , p i = 6 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 この記事では2項分布（二項分布）の期待値・分散を証明付きで解説していきます。. 期待値・分散の求め方が分からない方は是非お読みください。. その他の2項分布の基本情報は ＜2項分布＞ の記事をお読みください。. |htj| pep| uiu| zvb| uhb| xbh| fnf| tsk| nfe| uev| wzb| kll| iye| fhl| hox| vhe| whh| bji| ugk| ijh| gos| hho| lcm| zed| lqo| zrj| sxg| vhk| wjs| xvm| pik| cky| evj| hjt| ugq| ive| sga| wnf| rsg| dgo| yxd| avz| xow| uii| iex| uum| ykg| pdj| dnw| bud|