ウェブ2023年2月4日 · 公式. V [X+Y]の取り扱い. 確率変数 X と Y の和 X + Y の分散 V [ X + Y] は下記のように表される。 V [ X + Y] = V [ X] + V [ Y] + 2 Cov ( X, Y) X, Y が独立である場合は Cov ( X, Y) = 0 であるので、 V [ X + Y] = V [ X] + V [ Y] が成立する。 V [ X + Y] = V [ X] + V [ Y] の式に関しては下記でも取り扱った。 抑えておきたい公式とその簡易的な …
ウェブ2021年3月7日 · 期待値の定義. 以下の式で定義される E [X] E [X] を期待値と言う: E [X]=\displaystyle\sum_ {i=1}^np_ix_i E [X] = i=1∑n pixi. 期待値(平均)は \mu_X μX や \mu μ と書くこともあります。 分散の定義. 以下の式で定義される V [X] V [X] を分散と言う: V [X]=E [ (X-\mu_X)^2]=\displaystyle\sum_ {i=1}^np_i (x_i-\mu_x)^2 V [X] = E [ …
ウェブ2018年8月1日 · n [ h f B X N yHDD / HD z Ƃ́A R s [ ^ Ȃǂ̑ \\ I ȃX g [ W( O L u) ̈ ŁA čd ~ ( f B X N) ̕\\ ʂɓh z ̂̎ Ԃ ω ăf [ ^ L ^ ́B 䂠 ̗e ʂ 傫 e ʂ ̒P ߁A p \\ R Ȃǂɓ X g [ W Ƃ ĕW I ȑ ݂ƂȂ Ă B