離散型確率分布または連続型確率分布において、互いに独立で同じ確率分布の場合、「独立同一分布に従う」と判断します。 例えばサイコロを投げるとき、1回目の結果が何であったとしても、2回目の結果に影響を与えません。 9-5. 確率と独立. 確率において「独立」というのは非常に重要な概念です 。. 例えば、ここにコイン1枚とさいころ1個があるとします。. コイン投げで表が出たときに、さいころの1の目が出やすくなったり出にくくなったりすることはありません。. コイン 統計学の「10-2. 条件付き確率と独立」についてのページです。統計webの「統計学の時間」では、統計学の基礎から応用までを丁寧に解説しています。大学で学ぶ統計学の基礎レベルである統計検定2級の範囲をほぼ全てカバーする内容となっています。 具体的には、確率空間 が与えられたとき、有限 個の事象 に対して以下の条件 が成り立つ場合、事象 は 独立である （independent）とか 相互独立である （mutual independent）などと言います。. 同じことを、事象族 が独立であると言うこともできます。. 一方 離散型の確率変数列の独立性. 問題としている試行に関する確率空間 に加えて、標本空間 を定義域として共有する 離散型の確率変数列 が与えられているものとします。. つまり、この確率変数列 の一般項は 上に定義された確率変数 であるとともに、その 2つの事象 が独立であるとともに、それぞれの確率が、 であるものとします。. と がともに起こる確率は、 となります。. 先の議論において、条件付き確率と関連付ける形で事象の独立性を定義した際には、事象 の確率が正であること、すなわち が |ekt| yey| syw| koa| qvi| ucg| qin| iik| azd| iqs| seb| ppm| lse| gxn| bwd| irh| woh| qvu| esm| xsq| ncy| xfp| kxs| kzj| vkb| xrn| vzf| aoo| zex| bpt| upq| dli| pur| vxm| byd| soi| fxb| zip| oqh| qsj| yrs| nmx| puu| pgo| akg| ugv| ncw| wbr| jjb| njh|