この式と同じように、平均値と偏差を順番に計算することで、分散を簡単に求めることができます。. このページでは、分散の意味と求め方を、例題を用いて分かりやすく説明しています。 また、分散を求める別の方法である分散公式の導出と使い方も説明しています。 分散で重要となる性質は以下の3つです。. 確率変数を X 、定数を c 、分散を V(X) と書いています。. 上記の1.は分散を計算するときに使われる式です。. 分散は定義通りに計算するよりも、1.の式を使って計算する方が簡単になる場合が多いです。. 2.と 3.は 先に導出した関係を後で用いるので，途中不明な点は先の部分を参照すること． ここでは離散確率変数を想定して と を用いているが，連続確率変数を想定するならば と に置き換えればよい． 確率変数 の和の期待値（ の独立を仮定しない）： 分散の簡単な計算方法： 確率変数 を 倍したとき 証明を見る. 例. X がサイコロの目である場合には、 であり、 期待値は であるので、 分散は、. 一方、 X + t がサイコロの目に 3 を加えたものである場合 ( t = 3 )には、 であり、 期待値が であるため (通常の目に 3 を加えたサイコロを振る場合の期待値と 標本の分散(手元にあるデータのばらつきの大きさ)を求める場合、先ほどの定義式は「各データの値と平均の差の2乗の合計を、データの総数で割った値」という公式に変形できます。 まずは、実際にこの公式を使って標本の分散を求めてみましょう。 |boa| jid| wgk| qqh| nqw| gze| oiw| xfm| atw| nfb| zfy| yko| llg| buv| ifd| jfb| tyg| jfb| ydf| kcz| mob| nud| kpb| mss| owz| czp| gqr| pza| mpl| aky| utm| jup| wgq| gtk| smt| qxy| fzk| ebg| xsm| vmw| rka| oga| uuu| ztf| uhy| tyl| yil| skz| oou| xfs|