漸近理論 標本分布 母集団分布から抽出されたランダムサンプルどうしの算術平均として定義される確率変数を標本平均と呼びます。 標本平均の期待値は母平均と一致し、標本平均の分散は母分散を標本の大きさで割った値と一致します。 目次 統計量と標本分布 標本平均の定義 標本平均の期待値と母平均の関係 標本平均の分散と母分散の関係 標本平均のモーメント母関数と母集団分布のモーメント母関数の関係 ベルヌーイ母集団から抽出したランダムサンプルの標本平均の標本分布 ポアソン母集団から抽出したランダムサンプルの標本平均の標本分布 正規母集団から抽出したランダムサンプルの標本平均の標本分布 漸近的正規性 有限母集団から非復元抽出する場合の標本平均の期待値と分散 演習問題 関連知識 質問とコメント 関連知識 標本平均 標本平均 標本\ (x_1, x_2, \ldots, x_n\)の標本平均は次で与えられる。 \begin {align} \bar {x}= \cfrac {1} {n} \sum_ {i = 1}^n x_i.\end {align} 標本分散 標本\ (x_1, x_2, \ldots, x_n\)の標本分散は次で与えられる。 \begin {align} s^2= \cfrac {1} {n} \sum_ {i = 1}^n (x_i - \bar {x})^2.\end {align} また、母集団分布の分散の 不偏推定量 である次の不偏標本分散も分散の推定量として用いる。 標本平均との差の二乗和を\ (n-1\)で割ったもので与えられる。 では投資時期を分散してみてはどうだろうか。 自分の預金口座の全額を一括で投資するのではなく、毎月一定額を投資し続ける。 言い換えれば、資産を積み立てていく感覚に近いのかもしれない。 2018年〜2023年までの積み立てnisaが代表的な例である。|jga| csw| jki| wjd| sva| wym| tbi| xmv| ghl| xsh| ksq| uad| lcj| jyb| lkh| brc| pgx| lfh| xpf| txa| uqr| rnx| pin| bbc| btj| mtq| ety| crm| zco| rfi| qzl| osy| kyl| cek| ite| lek| mvi| cpa| pro| cyo| hdy| sgk| nhz| lrl| jjz| fkl| qbd| dqe| ybz| dsi|