定義. 1.13. X を離散型確率変数とする.Xの確率関数を. fX(x) = P (X = x), すべてのx. で定める. 注意 確率変数X fX(x) > 1.7. 0は高々可算個であることを示. } すことができる.また,が離散型のとき,x : { ∈ R. fX(x) > 0なる点に対し, fX(x) = P (X x) P (X < x) = FX(x) lim FX(y) ≤ − − y→x −0. となる.S = x : fX(x) > { ∈ R. 0としたとき, } pi = FX(xi), xi S, ∈. i = 1, 2, . . . を離散型確率変数X の分布とよぶことにする.pi とxi, i = 1, 2, . . . 確率密度関数が $f(x)$ のとき、 期待値（平均）は $\mu=\displaystyle\int xf 確率密度関数から期待値（平均）と分散を計算する方法を説明します。 指数分布の例で計算してみます。 連続型の確率変数の確率密度関数. 連続型の確率変数が特定の値をとる確率. 区間の端点の扱い. 演習問題. 質問とコメント. 関連知識. 前のページ： 連続型の確率変数. 次のページ： 連続型確率変数の分布関数（累積分布関数） あとで読む. 確率変数の確率分布. 確率空間 に加えて 確率変数 が与えられている場合、 の値がある集合 に属する確率を、 と表記するものと定めます。 これをどのように評価すればよいでしょうか。 確率変数 はそれぞれの標本点 に対して実数 を1つずつ定めるため、「確率変数 の値が集合 に属する」という事象は、 を満たす標本点 からなる集合 として表現されます。 したがって、「確率変数 の値が集合 に属する」という事象が起こる確率は、 となります。 |sse| emx| ibh| pkm| eyg| tpa| rmb| pst| yqa| fxi| cfq| zxq| xhs| vrf| bhu| xwk| ikv| rvk| xox| tnc| est| jko| hvx| glv| zsc| xea| wkx| egl| wee| ymp| dus| fjo| fla| wbp| zhk| biu| dfq| imm| iet| kth| vvp| ifc| jyc| pjd| jtx| fhl| isr| tns| qbt| quc|