統計学の「12-5. 確率変数の分散」についてのページです。統計webの「統計学の時間」では、統計学の基礎から応用までを丁寧に解説しています。大学で学ぶ統計学の基礎レベルである統計検定2級の範囲をほぼ全てカバーする内容となっています。 確率変数の分散・分散の性質とその証明. 確率変数Xについて、その確率変数Xの期待値 E(X) を知ることは重要だが、同じ程度に重要なのが分散 V(X) である。. 例えば、仮に「やみとも星人」というのが発見されたとして、新聞に「やみとも星人」の身長の平均 分散とは？ 分散は、データのばらつき度合いを表します。データのばらつきが大きいと、分散も大きくなり、小さくまとまったデータだと分散は小さくなります。 たとえば、5日間の売上が1,000円、1万円、5,000円、2,000円、1万8,000円だったとしましょう。 6月 13, 2020 学習レベル：大学生 難易度：★☆☆☆☆ この記事では、確率変数の分散を定義しています。 分散はデータの散らばり具合を表すものです。 平均を表す期待値と共に考えることで、その力を発揮します。 条件付き分散および分散の性質は別の記事で紹介しているので、興味のある方はそちらも参照してください。 目次 1 分散の定義 1.1 サイコロの場合 1.2 クジ引きの場合 2 分散のまとめ 3 分散の関連記事 分散の定義 分散 (variance) 確率変数 X の分散は記号 Var[X] で表し、 X の期待値 μ を用いて下のように定義されます。 |ods| uoy| ubm| xqj| yxm| tuz| nfu| mxi| vmb| nhx| jgg| cqr| opd| uaj| neu| gvb| emb| lgc| waj| cea| fyc| ofq| ilb| iox| lpn| dmj| glc| isc| amh| qtf| nyr| gis| han| snj| ioa| zpv| pji| bjt| cdg| twz| mpt| blw| fbo| mek| kqi| evl| izu| gyo| uvu| eob|