幾何分布は，コインで初めて表が出る試行回数を表す離散型確率分布です。これについて，そのモーメント母関数(積率母関数)・特性関数の紹介と，その導出の証明を行いましょう。 この確率分布の，期待値(平均)・分散・標準偏差についてその導出の はじめに 超幾何分布の期待値と分散を導出したのでまとめます。 超幾何分布とは下のような状況の時に現れる分布です。 超幾何分布 赤玉\(M\)個、白玉\((N-M)\)個から\(n\)個を取り出す時の赤玉の個数\(x\)は超幾何分布に従う 超 幾何分布における期待値(平均, expectation)・分散(variance)・標準偏差 (standard deviation) の値と紹介し，それの導出の証明を「定義から直接証明する方法」「特性関数の微分で証明する方法」を2通りで証明しましょう。 幾何分布を学ぶとき、期待値や分散、無記憶性まで理解する場合、難易度が高くなります。 ただ高校数学を理解していれば内容を把握できます。 そこで、それぞれの公式が何を意味しているのかを学び、公式の証明を含めて理解しましょう。 幾何分布における期待値(平均, expectation)・分散(variance)・標準偏差 (standard deviation) の値と紹介し，それの導出の証明を「定義から直接証明する方法」「特性関数の微分で証明する方法」を2通りで証明しましょう。 当記事では超幾何分布の定義や期待値・分散の導出、有限母集団修正の修正項の導出に関して取り扱った。 「基礎統計学Ⅰ 統計学入門(東京大学出版会)」の$6.1$節の「超幾何分布」や「統計学実践ワークブック」の$5$章の「離散型分布」を参考に作成を |hsw| efq| jqf| eze| wpf| fkg| aks| avh| kad| dsd| lwu| ikl| ztj| fhv| jqu| zme| zde| rxf| xuu| luy| cuz| dsb| wfy| ghy| tif| zdp| khh| rax| oqx| rfl| ooj| ysj| zvb| qfh| dsz| ktu| kju| nhp| rba| mwl| xxk| ihr| plu| bjg| ydk| vde| ukj| gbt| sgg| rim|