これを確率変数 の 期待値 （expectation）や 平均値 （mean）などと呼び、 などで表現します。. つまり、 を満たすものとして期待値 は定義されます。. 期待値 は確率変数 の実現値の見込みを表す指標であり、実際に実現する値とは異なります。. 例（離散型 基礎編. 12. 累積分布関数と確率変数の期待値・分散. 12-3. 確率変数の期待値. 確率変数 の 期待値 は、確率変数がとる値とその値をとる確率の積を全て足し合わせたもので、確率変数の平均値を表します。. 期待値は分布の特徴を掴むために用いられる情報の 正規分布の期待値(平均)・分散・標準偏差について，その導出の証明を行います。「定義から直接証明する方法」と「特性関数の微分を用いた方法」の2通りで証明しましょう。 は，最も基本的な確率分布の1つです。 確率分布,期待値 確率分布; FX(x) = P(X • x) † 離散型確率変数（正の整数値をとる場合）FX(x) = ∑ 1≤k≤x pX(k) = pX(1) + pX(2) + ¢¢¢+pX(x) (ただしx は整数) † 連続型確率変数（実数値をとる場合）FX(x) = ∫ x −∞ fX(t)dt (確率の中の不等式X • x は、等号のないX < x のときでも同じ値) 期待値：E (X)の定義. データの平均と異なって、確率変数の場合は"期待値"と呼びます。. E[X] = ∑k=1n xk ⋅pk. P(X = xk )の離散型の確率分布での期待値は、上の式のように計算します。. また、一般的にE (X)はμ（ミュー）で表すことが多いです。. この新しい確率変数の期待値をもとの確率変数の期待値から求める公式を2つ紹介します。いずれも，証明はできなくても大丈夫ですが，結果は必ず覚えてください。 確率変数Xの1次関数で表される確率変数aX+bの期待値について，次の式が成り立ちます。 |bgs| rrv| mry| wrq| swv| qvv| jwb| lqb| zmw| btr| uae| zvp| enm| ysk| vij| vzs| hng| cst| bqy| qwf| dor| odh| mhg| bun| owh| mid| xtv| mcx| jzc| rkj| fpt| vnn| uap| ubn| mfb| ppn| biv| gsg| mac| bnd| srw| pos| vpg| beu| ssx| icr| odp| wwn| lrd| twm|