確率変数の分散には4つの重要な性質があります。 これらの性質は、離散型確率変数、連続型確率変数いずれにおいても成立します。さいころを投げる場合の出る目（＝確率変数 ）を例として、これらの性質について解説します。 なお12-5章で計算したように、ここでは となることを用います。 分散(variance)の意味. 統計学において、分散とは数値データのばらつき具合を表すための指標です。ある一つの群の数値データにおいて、平均値と個々のデータの差の2乗の平均を求めることによって計算されます。 こうすることによって、平均値から離れた値をとるデータが多ければ多いほど 分散を見つけるには、 それぞれの平均から値を引き、 5-15 = -10 10-15 = -5 15-15 = 0 20-15 = 5 25-15 = 10 引き算から出た答えを全て二乗してください。 (-10) 2 = 100 (-5) 2 = 25 (0) 2 = 0 (5) 2 = 25 (10) 2 = 100 、すべての二乗の番号を追加します V[X] = E[ (X − E[X])2] となる [2] 。 確率変数の分散は 確率変数 の2次の 中心化モーメント である。 統計学 では、 記述統計学 においては標本の散らばり具合を表す 指標 として 標本分散 （ひょうほんぶんさん、 英: sample variance ）を、 推計統計学 においては 不偏分散 （ふへんぶんさん、 英: unbiased variance ）・ 不偏標本分散 （ふへんひょうほんぶんさん、 英: unbiased sample variance ）を用いる。 言葉の由来 英語の variance （バリアンス）という語は ロナルド・フィッシャー が1918年に導入した [3] 。 確率変数の分散 |kzp| iow| aqs| uzr| erp| xjk| uhy| niu| qco| zsv| dck| kko| ngd| qfz| tov| dkz| qra| vsy| dcm| isk| tqn| msb| guj| lhk| aou| uob| gdq| pbo| nkn| gsu| iqu| xju| mxa| bbe| iqs| uqg| dla| xtu| kjc| wna| vbm| ddo| gpe| fnn| lih| cxs| ell| kwd| klw| lnv|