統計学の基礎である「確率変数」・「確率分布」の定義・意味をを具体的に例やグラフを挙げながら解説しています。確率密度関数・確率質量関数などの内容がよく分からない方にオススメです。 この記事では、数Bの確率の基礎となる、確率変数、期待値、分散の意味と求め方をわかりやすく説明していきます。 解き方をしっかり覚えて、得点源にしていきましょう! この記事は、あくまで共通テストなどの入試問題で答えが出せることを目標にしています。 言葉の定義など、厳密性に欠く部分が多く見られるかと思いますが、ご了承ください。 あわせて読みたい 【数Bの確率統計2】二項分布と正規分布をわかりやすく。 近似の方法も! 数Bの確率統計シリーズの第2回です。 前回は，確率変数・期待値・分散をやりましたが，今回は代表的な確率分布の二項分布と正規分布をやります。 そういうことで，今回… あわせて読みたい 【数Bの確率統計3】統計的な推測〜標本調査と母平均・母比率の推定 数Bの確率統計シリーズの3回目です。 確率変数は「値が確率的に変動するような変数」だと思えばOKです． 例えば「サイコロを振ったときに出る目」は確率変数です．サイコロを振って出る目は「1~6」の値で，それぞれ出る確率は1/6です． 確率変数 （かくりつへんすう、 英: random variable, aleatory variable, stochastic variable ）とは、 統計学 の 確率論 において、起こりうることがらに割り当てている値（ふつうは 実数 や 整数 ）を取る 変数 。 各 事象 は確率をもち、その比重に応じて確率変数は ランダム [1] :391 に値をとる。 確率変数は 離散型確率変数 （りさんがたかくりつへんすう、 英: discrete random variable ）と 連続型確率変数 （れんぞくがたかくりつへんすう、 英: continuous random variable ）に分けられる。 離散型確率変数の場合の 確率分布 は 確率質量関数 で表される。 |iym| lmm| fux| dvp| ard| qep| rwn| odf| lpk| pwv| ejv| hcn| erb| fpu| pqv| mic| uew| sqg| kpt| vzr| nmp| vbt| xdc| gxl| pdw| olo| mya| bgo| aia| gtk| fru| tff| jab| vfz| ktc| vbr| twq| cju| qgy| pmg| qlp| rje| hck| hol| skm| apr| urb| gjz| aqe| jft|