統計学 第3回 西山 第2回のまとめ 確率分布=決まっている分布の形 期待値とは平均計算 平均=合計÷個数から卒業! 平均=割合×値の合計 同じ平均値でも 同じ分散や標準偏差でも XとEX S とV X 2 SとSDX 練習問題【1】 表の出る確率が0.4であるコインを使って、 賭け金を1000円にしてすると、どうなる? 平均 利得 -1000 1000 -200 偏差 二乗偏差 確率 -800 640000 0.6 1200 1440000 0.4 0 960000 ↓ 分散= 960000 標準偏差= 979.7959 利得 -1000 1000 確率 0.6 0.4 E X 0.6 1000 0.4 1000 200 V X 0.6 {1000 (200 )}2 0.4 {1000 (200 )}2 960000 SD X 960000 979.8 練習問題【2】 変数Xの分布は以下に示すとおりである。設問に答えなさい。 値(X) 0 1 確率(P) 0.3 0.7 1. Xの確率分布図を描きなさい 2. Xの平均値E[X]と分散V[X]、標準偏差SD[X]を 求めなさい 練習問題【2】の解答 確率分布図を描くのは非常に容易なので省略。横 軸をX、縦軸をPとして棒グラフを描けばよい まず平均値は E X 0.3 0 0.7 1 0.7 分散は公式を使う E X 2 0.3 0 2 0.7 12 0.7 V X E X 2 EX 0.7 0.7 2 0.7 0.3 2 SDX 0.21 0.46 練習問題【3】 (1)さいころを6回振ったところ、 1、2、6、6、1、2 となった。平均と分散、標準偏差を求めなさい。平均計算=値×割合 の合計、によっても同じ平均値と標準偏差が得られることを確かめなさ い。 (2)正しいサイコロを振るときに出る目の数をXと置く。E[X]とV[X]、 SD[X]を求めなさい。 こうすればできます 平均=値×割合の合計 割合は確率的に考える時 と、実際のデータを見る 時とで違いますね。まず 確率的にいきましょう。実 際のデータでは? 値 割合 1 1/6 2/6 2 1/6 2/6 3 1/6 4 1/6 5 1/6 6 1/6 2/6 確率的な計算は教科 書69~70ページを見 てください 練習問題【3】の 解答 EX 3.5 確率的には V X 2.92 SDX 1.71 データの平均 X 1 2 2 2 18 2 6 3 6 6 6 6 S 2 1 3 2 データの分散 S 2.16 2 2 2 28 2 2 2 3 6 3 4.67 6 6 6 6 第3回目の目標 1. 2. 3. EとVの基本公式 平均値の性質 分散や標準偏差の性質 教科書: 第2章の頁73~75 ゲタの公式―平均値 変数Xにゲタをはかせれば平均も同様にゲタをはく EaX b aE X b 例: 正しいサイコロを振って出る目の数を2倍した値 の平均値を求めなさい. 上の式が常に成り立つことを示しなさい. 公式は常に成り立ちます 値 確率 X1 P1 X2 P2 : : Xn Pn 期待値の定義か ら結論が得られま す EaX b aE X b ゲタの公式―ばらつき 一定の数を足しても、ばらつきは変わらない.一定の数を掛けると、同 じだけばらつきも変わる.なお、ばらつきとは標準偏差のこと. V aX b a V X 2 SDaX b a SDX 例: 正しいサイコロを振って出る目に2を加えた値を考える。 この値の分散・標準偏差はいくらか? 上の式を証明しなさい. 合計の公式―平均 合計の平均は平均の合計である. EX Y EX EY 例: 二つの正しいサイコロを振ったときの目の数の和は 平均いくらか? データについて同じ問題を考えよ. 合計の公式―ばらつき ≪合計の分散は分散の合計≫になるとは限らない! 一般には、合計の分散がどうなるか分からない. 英語 高い 普通 低い 数学 高い 普通 低い 合計点 極めて高い 普通 極めて低い 分散上昇 XとYが独立なら、 英語 高い 普通 低い 数学 低い 普通 高い 合計点 普通 普通 普通 分散縮小 V X Y V X V Y 分散=二乗の平均-平均の二乗 この公式も頻繁に利用します. EX V X E X 2 2 もちろんデータについても同じ関係があります. N 1 2 2 2 S X X N i 1 問題: 1. 「分散=二乗偏差の期待(平均)値」を式で表現しなさい. 2. 上の公式(水色部分)を証明しなさい.
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