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**確率と確率変数 [#t82571ba]
まずは例。
あるテストでスコアが a1,a2,..ai,..aN のいずれかで、aiのスコアのヒトがri 人いるとする。(Σri= n 人とする)。このとき確率変数Xを
あるテストをしたとしよう。スコアが a1,a2,..ai,..aN 点のいずれかで、aiのスコアのヒトがri 人いるとする。(Σri= n 人とする)。このとき確率変数Xを
P(X= ai):= ri/n (i=1,2,...N)
と定義すると X は勝手に選んだ人が何点であるかを表す離散型の確率変数である。
pi:= ri/n と定義すると
P(X= ai):= pi
とかける。
たとえば n=10として
a1=10, r1=3
a2=20, r2=5
a3=30, r3=2
とすると(10点のヒトが3人、20点のヒトが5人、30点のヒトが2人)
P(X=a1)= 3/10, P(X=a2)= 5/10, P(X=a3)= 2/10
となるわけですね。
さてこの場合の平均値は
E[X]= 1/n Σ ai・ri = Σ ai・pi
さてこの場合の平均値(期待値)は 3/10が10点、5/10が20点、2/10が30点なので、平均 E[X] = 10・3/10 + 20・5/10 + 30・2/10 つまり一般的に書くと
E[X] = 1/n Σ ai・ri = Σ ai・pi
となると思います。
そこでちゃんとしたXの平均を以下のように定義します。
Xを離散型確率変数とし、確率分布が
P(X= ai):= pi
とする。このとき
E[X] := Σ ai・pi
をXの平均(期待値)と定義します。
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