教科書の連続型確率変数の期待値と分散の内容　めちゃくちゃ簡単に書きすぎ なぜそうなるか　せめて簡単な説明書けよ

おつかれさまです。 今日は、確率変数の変換に関するプログラムを作成する記事を note にアップしました。 実際にプログラムを書いて実行して、変換された確率変数の期待値や分散について理解を深めていってください。 #大学入試 #学び直し数学 note.com/mathprogrammin…

Image Creatorが描いた世界 予告 ブログ「のんびり統計」とともに 記事「確率変数の期待値と分散」 【URL】note.com/e_dao/n/na2ad5… 標準正規分布に従う確率変数の期待値と分散をシミュレーション！ 次回はシミュレーションで確率分布を模倣します。 #のんびり統計 #数値シミュレーション #Python pic.twitter.com/65phqtvFul

返信先:@hanoha_00確率変数の分散もやばいです

Image Creatorが描いた世界 花配り ブログ「のんびり統計」でのんびり 記事「確率変数の期待値と分散」 【URL】note.com/e_dao/n/na2ad5… 以下のシミュレーションを実践！ ・標準正規分布に従う確率変数の期待値と分散 ・正規分布の再生性 #のんびり統計 #数値シミュレーション #Python pic.twitter.com/4UEV5BwRDe

【数学B｜確率変数と確率分布の基本】期待値・分散・標準偏差｜統計的な推測１／７ akiyamath.com/2023/09/tokeit…

Image Creatorが描いた世界 入ってみた ブログ「のんびり統計」でフリーダム 記事「確率変数の期待値と分散」 【URL】note.com/e_dao/n/na2ad5… 以下のシミュレーションを実践！ ・標準正規分布に従う確率変数の期待値と分散 ・正規分布の再生性 #のんびり統計 #数値シミュレーション #Python pic.twitter.com/nQvpfo3zpp

ども！講師のRです今回は確率変数part20(連続型の期待値と分散)です！ 離散型と全くと言っていいほど同じなので、完全に結びつけて覚えちゃってオッケーです🙆 折り返し地点に到達したかな、、 このシリーズ、年内に完結出来るかな、、頑張ります笑 pic.twitter.com/vTmQV2TYqp

【数値シミュレーションで読み解く統計のしくみを寄り道写経】 新記事です！ 第３章3.2節「確率変数の期待値と分散」 ①標準正規分布に従う確率変数の期待値と分散と、②正規分布の正規性をシミュレーションで確かめます！ #のんびり統計 #統計 #Python note.com/e_dao/n/na2ad5…

返信先:@Canbe_BBLXがN(μ,σ)に従う = 確率変数Xの期待値がμ → E[X] = μ E[Z]は変数変換したあとの確率変数Zの期待値 V[X]は確率変数Xの分散 (平均と期待値はほぼ同義的に用いられるが、分布には平均、確率変数には期待値が用いられやすい) なので、標準化云々の話もそう

おはようございます。 今日は、確率変数の期待値と分散を計算するプログラムを作成する記事を note にアップしました。 実際にプログラムを書いて実行して、確率変数の期待値と分散について理解を深めていってください。 #大学入試 #学び直し数学 note.com/mathprogrammin…

Image Creatorが描いた世界 おいしいよ ブログ「のんびり統計」でほっこり 記事「乱数生成シミュレーションの基礎」 確率変数と確率分布 【URL】note.com/e_dao/n/n98705… 確率分布から乱数生成する基礎づくり！ 次回は「確率変数の期待値と分散」です #のんびり統計 #数値シミュレーション #Python pic.twitter.com/HdlEZwFR07

確率変数の和の分散と共分散の応用例としては中々に面白い。 pic.twitter.com/SWbv6chM02

連続確率変数の期待値分散訳分からん

返信先:@tuat_haruXは確率変数の値、xは実測値(データ)の値 分散をN-1で割るのは不偏分散(母集団の分散に近しい値)を求めるため

統計検定2級2021年6月実施分3回目の解答。初めての60%超えだがペーパーベーステストの合格基準である70%に届かず。確率変数と累積分布関数、単回帰分析、カイ二乗分布、第1種の過誤の確率、分散分析は重点的に復習。 #天々座しゅう学習日記

条件付き(確率|期待値|分散)は最初はめんどくさいヤツという感じだったけど、今はどちらかというと、動かす確率変数を減らしてくれる仲間的な認識になりつつある

【数学B｜確率変数の和と積の計算】独立性と期待値・分散｜統計的な推測２／７ akiyamath.com/2023/09/tokeit…

二項分布の期待値と分散は ①確率変数の和にする方法 ②普通に求める方法 ③(px+q)^n を二項定理で展開して微分する方法 ④積率母関数を使う方法 あると現在認知してますが(昔の私の方が詳しかったと思いますが)、他にありますかね？

数学の教科書、直前の問題文で分散はV(X)で表すことが多い、とか確率変数がxをとる確率をP(x)とすることが多いとか書いてあるのはいいんだけど、章末問題にこのデータのV(X)を求めよみたいに書くのやめて欲しい。あと公式に使う変数全部書いて欲しい遡って確認するの面倒

有識者の方に伺いたいんですが、確率変数の期待値、分散をE(X)、V(X)と書く流儀とE[X]、V[X]と書く流儀があると思うんですがどっちの方が今後良いかってありますかね？（どっちでもよかったらそれはそれでいいかな）

あと計算が破綻する場合、条件付き期待値・分散の公式などの数理統計分野の公式などに気がついてない場合が多い。 統計検定１級の問題で、計算が破綻しそうな時は要注意。無理に確率変数を合成しようとしたり、難しいΣ計算やろうとしたりはご法度かもしれんな。

à、サイトには平均μ、分散σ^2の連続型確率変数の確率密度関数すべてって書いてあるけど離散型を切れる理由isなに pic.twitter.com/31xfnS3ebd

大数の弱法則の証明で分散つかって証明するけど、これより強い大数の強法則は期待値だけでいいの？みたいな質問がせっかくあったのに、条件スパッといえず、はずい思いをした。IIDなら確率変数の絶対値の期待値が有限であることが必要十分条件でした。参考図書の「統計学への確率論、その先へ」に証明… pic.twitter.com/kfmo9cQkMP

返信先:@naru8604確率変数の期待値分散計算しろとか分布どれつかう？とかじゃね

本日もお疲れさまでした 今回はデータの分析からですね 離散型確率変数における分散では pₖ = p(xₖ) = 1/n (1≤k≤n) とすることで, 今回の式に一致しますね x.com/WirelesLANcabl… x.com/account_formul…