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分散は、「確率変数のとり得る値と期待値（平均値）の差の2乗」と「確率」との積を、全て足し合わせたものです。分散はVarianceの頭文字の「 V 」を用いて表します。

つまり，分散は，期待値の一種とみなすことができます。具体的には，確率変数の実現値と平均との差の2乗の期待値です。式で表すと，次のようになります。

2021/3/7 -期待値に関する公式 · 1： E [ a X ] = a E [ X ] E[aX]=aE[X] E[aX]=aE[X] · 2： E [ X + a ] = E [ X ] + a E[X+a]=E[X]+a E[X+a]=E[X]+a.

2022/6/28 -分散は、データが期待値からどのくらいばらけそうかを示す値です。 例えば期待値が2と出ても、2 ...

確率変数の期待値と分散. 期待値（平均値）. 期待値とは. 確率変数. の確率分布が次のようなとき、. 計. 確率. 1. 確率変数. の平均値、または期待値は、次のように表せる.

2024/3/16 -確率質量関数. P ( X = k ) = λ k e − λ k ! P(X=k)=\frac{λ^k \mathrm{e}^{-λ}}{k!} P(X=k)=k!λke−λ​. 期待値. E ( X ) = λ E(X)=λ E(X)=λ. 分散.

いま，期待値が μ \mu μ，分散が σ 2 \sigma^2 σ2 の分布からサンプリングしてきた N N N 個の独立な確率変数 X X X の平均値 X ˉ \bar{X} Xˉ を確率変数と考える．

分布が分かると，期待値や分散といった様々な平均量を考える. ことができる．まず期待値から定義しよう． 定義 1.3 X を離散確率変数で A = 1a1,a2,...l に値を ...