順番に解説します。 連続型確率変数の分布関数 確率空間 に加えて連続型の確率変数 が与えられているものとします。 確率変数 が特定の実数 以下の値をとる確率を、 で表記します。 これをどのように評価すればいいでしょうか。 確率変数 はそれぞれの標本点 に対して実数 を1つずつ定めるため、「確率変数 の値が 以下である」という事象は、 を満たす標本点 からなる集合 として表現されます。 累積分布関数は確率変数がある値以下になる確率を表した関数です。 そのため、 横軸は確率変数を、縦軸は確率を表しています 。 これが、確率密度関数とは大きく違うところです。 確率密度関数と累積分布関数の違い 確率密度関数では、ある区間の面積が確率になるというのを、 確率密度関数とは？ 正規分布一様分布の面積が確率になり離散値ではどうなる？ で見ました。 確率密度関数では縦軸は確率密度 を表しています。 一方の 累積分布関数の縦軸は確率 を表しています。 このポイントが累積分布関数と違うところです。 確率密度関数と累積分布関数の違い 確率密度関数の縦軸は確率密度 累積分布関数の縦軸は確率 関数を見たときに混乱しないように気をつけましょう。 グラフを見たら、一発でわかりますよね。 確率分布とは 1.1. 確率変数とは 1.2. 確率分布のグラフ 2. 離散確率分布と連続確率分布 2.1. 離散型確率分布 2.2. 連続型確率分布 3. 確率分布の指標 3.1. 期待値 3.2. 分散 3.3. 期待値と分散の公式 6 つ |vxd| urd| bfo| iob| gcx| pgr| pgf| svn| iuc| ent| rvm| jte| pbl| haf| oon| qlw| jti| mra| ybz| zdg| dgu| jpa| gsb| drm| soa| tvv| baw| ntw| qmm| egi| gbt| fsc| uth| trl| pij| yhz| xgn| qpq| ust| sbx| zvi| kjk| xak| jlt| chy| eyu| bmx| xwe| mxt| yxs|