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応用分野: 標本の平均と分散の期待値E(aX)=aE(X)E(aX)とE(bY)の和V(aX)=a^2E(X)XとYが独立な確率変数の場合:E(X,Y)=0V(X)=E(X^2)-{E(X)}^2E(aX)とE(bY)の和V(X+Y)=V(X)+2C(X,Y)+V(Y)V(aX+bY)=a^2V(X)+2abC(X,Y)+b^2V(Y)C(X+Y)=E(XY)−E(X)E(Y)C(aX+bY)=abC((X,Y)続きを見る

EXVXCX,Yの計算則

■確率変数 X について

  • E aX =aE X   証明
  • V aX = a 2 V X   証明
  • V X =E X 2 E X 2   証明

■2つの確率変数 X Y について

  • E X+Y =E X +E Y   証明
  • E aX+bY =aE X +bE Y   証明
  • V X+Y =V X +2C X,Y +V Y   証明
  • V aX+bY = a 2 V X +2abC X,Y + b 2 V Y   証明
  • C X,Y =E XY E X E Y   証明
  • C aX,bY =abC X,Y   証明

X Yが独立な確率変数の場合

  • E XY =E X E Y   証明
  • C X,Y =0   証明
  • V aX+bY = a 2 V X + b 2 V Y   証明

 

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最終更新日: 2025年4月25日

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