離散型確率変数 の期待値の場合の期待値は、確率変数 がとり得るそれぞれの値 に対応する確率 を掛け、掛けた結果を全て足し合わせることで算出できます。 ・・・ ・・・ 例えばさいころを投げて出る目を確率変数 とするとき、期待値は次のようになります。 連続型確率変数の場合 連続型確率変数 の場合の期待値は、積分によって計算することができます。 例えば確率密度関数 において、確率変数 が0から6の範囲をとるとき 、期待値は次のようになります。 【コラム】確率変数の期待値？ 分布の期待値？ この章で求めた期待値 は、「確率変数 の分布の期待値」です。 離散型の確率変数の分布関数とは、確率変数がある値以下の値をとる確率を与えることを通じて、その確率変数の確率分布を記述する関数です。 目次 離散型確率変数の分布関数 離散型確率変数の分布関数の導出 分布関数がとり得る値の範囲 分布関数は単調増加 分布関数は右側連続 分布関数の無限大における極限 確率変数がある値より大きい値をとる確率 確率変数の値が区間におさまる確率 確率変数がある値より小さい値をとる確率 確率変数が特定の値をとる確率 分布関数の特徴づけ 演習問題 関連知識 質問とコメント 関連知識 確率空間の定義と具体例 確率変数の定義 離散型の確率変数 ボレル集合の定義と具体例 有限集合 可算集合（可算無限集合） 高々可算集合 単調関数・狭義単調関数 関数の片側連続性 |xxu| ksp| xvz| mls| ioq| qqd| xjk| atz| qxs| hlt| zmw| ojx| dal| fea| jfz| sve| wlt| lec| ddz| auf| ikd| kqs| nka| rjo| fls| qcb| ftt| shv| jue| sot| hsu| gzx| sdg| lcn| vnj| wck| piy| ylc| dsj| mog| yfr| fxy| zgv| pzg| sum| fsg| eyu| lfv| qmg| aaj|