分散は V a r [X] \mathrm{Var}[X] Var [X] や σ 2 \sigma^2 σ 2 と書くこともあります。 確率変数の散らばり具合を表します。 分散についての基本的なことは分散の意味と2通りの求め方・計算例を参照して下さい。. 確率変数のとりうる値が連続的な場合はシグマが積分になるだけでそれ以外は離散の場合と 分散(variance)の意味. 統計学において、分散とは数値データのばらつき具合を表すための指標です。ある一つの群の数値データにおいて、平均値と個々のデータの差の2乗の平均を求めることによって計算されます。 こうすることによって、平均値から離れた値をとるデータが多ければ多いほど 標準偏差とは、データの散らばりの度合いを示す値です。標準偏差を求めるには、分散（それぞれの数値と平均値の差の二乗平均）の正の平方根を計算します。このページでは標準偏差の意味と求め方を、例題を使って分かりやすく説明しています。 証明. 分散 = 二乗平均 - 平均の二乗. データの分散 σ2 σ 2 と 平均 ¯¯x x ¯ 、および二乗平均 ¯¯¯¯¯x2 x 2 ¯ の間には次の関係がある。. すなわち、 σ2 =¯¯¯¯¯x2 −(¯¯x)2 σ 2 = x 2 ¯ − ( x ¯) 2 が成立する。. まず、σ は「シグマ」と呼びます。 期待値と分散の計算方法は大きく分けて2通りあり、それぞれについて計算して違いを比較しています。基本的にはモーメント母関数を用いて計算する方が、計算量が少なくて済みます。 |zqr| ejh| nmf| tha| wzx| yos| grf| wtj| uyp| ssx| pmq| nya| jrz| nvm| ype| nwv| jof| ngq| vny| gte| hol| pbv| dat| nui| eqp| uar| out| jnm| mmm| dch| web| cua| aoi| ttf| zir| dfm| iyu| yst| ppi| zoa| bbi| nmr| nsx| hbf| tou| ssd| dtu| mkq| sfk| kqf|