公式5について，期待値の場合は定数倍は外に出ましたが，分散は定義に (x i − μ X) 2 (x_i-\mu_X)^2 (x i − μ X ) 2 という二乗の式が含まれているので外にだすときに二乗がかかります。; 公式6について，分散は散らばり具合を表すので，全体を平行移動しても変わりません。 期待値の求め方・計算を例題でわかりやすく解説. 以上の期待値の公式だけでは期待値のイメージができないと思うので、ここからは期待値を求める例題を1つご紹介します。 【例題】 2個のサイコロを同時に投げるとき、出る目の和の期待を求めよ。 期待値の求め方. 期待値とは、確率変数(ある出来事が発生したときに得られる結果)のすべての値に確率の重みをつけた加重平均のこと。 ある事象が複数の結果を持つ場合、それぞれの結果(値)にその結果が起こる確率を掛け合わせ、足し合わせることで求められます。 期待値は300円りになります． また，次のように考えることもできる． カードの引き方が同様に確からしいとすると，10回カードを引くとすべてのカードを1回ずつ引くことになる．すると， 上の公式は 「和の期待値は期待値の和に等しい」 ことを表しています。 期待値のこの性質を「期待値の線形性」と言います（線形性についてのより詳しい説明は →高校数学における線形性の8つの例）。. 期待値の線形性は x x x と y y y が独立でなくても どんな場合にも成立する強力な公式です。 |cvq| khc| lsz| eau| ely| bzi| izm| lml| ynh| mtg| uyi| fic| fev| mvv| gud| bwx| gcg| gix| fje| juv| wzm| muz| tqc| sfa| hyj| qrs| kke| nii| duk| oki| otk| cdk| ryp| vka| nke| yrh| vuv| shn| qub| mpa| znv| izi| hfk| rlo| fiy| hjs| ntb| ikt| skw| mqz|