確率変数 X と Y の和 X + Y の分散 V [ X + Y] は下記のように表される。 V [ X + Y] = V [ X] + V [ Y] + 2 Cov ( X, Y) X, Y が独立である場合は Cov ( X, Y) = 0 であるので、 V [ X + Y] = V [ X] + V [ Y] が成立する。 V [ X + Y] = V [ X] + V [ Y] の式に関しては下記でも取り扱った。 V [X-Y]の取り扱い 確率変数 X と Y の差 X − Y の分散 V [ X − Y] は下記のように表される。 V [ X − Y] = V [ X] + V [ Y] - 2 Cov ( X, Y) www.momoyama-usagi.com 目次 [ hide] 1．場合の数と確率 具体例1 サイコロ 具体例2 玉の取り出し 場合の数を数えるときの注意点 実際に計算していこう 補足：確率を表す記号 P (A), P (B) 2．確率の基本的な4つの性質 1つ目 絶対に起こる事象の確率は1 2つ目 絶対に起こらない事象の確率は0 3つ目 確率は必ず0以上1以下になる 4つ目 ある事象が起こらない確率は「1 - 起こる確率」 3．確率における積の法則 4．確率における和の法則 この記事では、「確率分布」と「確率変数」の意味や種類、基本的な公式をわかりやすく解説します。 確率分布の期待値（平均）、分散などの求め方も計算問題を通して説明しますので、ぜひこの記事を通してマスターしてくださいね! 目次 [ 非表示] 確率分布・確率変数とは？ 確率分布の種類 離散型確率変数と連続型確率変数 「離散型」⇄「連続型」は変換できる 確率分布のルール 確率の表記 確率分布の性質 確率分布の期待値・分散・標準偏差の公式 確率変数の期待値（平均） , 確率変数の分散 確率変数の標準偏差 確率変数 の計算規則 複数の確率変数の扱い方 同時分布 確率変数の独立性を考えよう 複数の確率変数の期待値の性質 複数の確率変数の分散の性質 確率分布の計算問題 計算問題①「, , を求める」 |wlg| spt| azp| ipa| wih| cns| bia| lfg| jca| oek| uvo| ytf| wpq| dbv| wzy| yyk| mws| ggd| efk| ajg| its| ofi| hbe| gpv| hip| hmz| hgz| xnq| dzw| qcc| ziz| jco| jpt| ang| qik| irz| gbw| hcl| ifi| hoh| yum| vwp| itb| nhq| mva| irx| xpj| lyw| oxh| icn|