2018年11月18日

確率変数についてまとめてみた /データ分析の解説

確率変数
確率変数(random variable)と言うのは、ある値になる確率が決まっている全ての対象の値のことです。
サイコロで言うと1〜6のこと。
例えば、サイコロを振ってある目がでる確率はそれぞれ1/6と決まっていますよね、そのサイコロの目の全ての値の事です。
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コイン投げの場合は?
コイン投げは表か裏ですよね。変数ですから数値にしなければならないので、例えば、表が出たら“1”、裏が出たら“0”とすれば、それが確率変数になります。それぞれの確率は1/2と決まっています。

この確率変数は大文字のXで表します。
そして、確率によって決まった値のことを実数と言い小文字のxで表します。
つまり、サイコロを振って実際に出た目“6”は実数となります。

離散型と連続型
このサイコロやコインの1、2、3の様な離れている値の場合を離散型確率変数、長さや重さ、時間などの様な連続している値の場合は連続型確率変数と言います。
例えば100mmと200mmの間にはいくつの値があるかと言うと?
無数にあります。なのでピッタリ150mmになる確率は?というと0になってしまうんです。実際は100mmら200mmの間にはもちろんピッタリ150mmというのも存在するわけですけど、確率は0になります。連続型確率変数の場合はある1つの値を取ることはありません。
なので、確率を求めたい時は範囲を指定します。例えば、149.5mmから150.5mmになる確率とか。




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スロットカーって知ってる?
電極の溝(スロット)が走っているコースをコントローラを使ってスピードを調整しながら走らせる模型自動車の事。
リアにモーターを積んでいて前輪の前あたりにコースの溝から受電するブラシが付いています。
何レーンもあるコースでレースをして遊びます。
まぁ、今で言うとミニ四駆ってとこですが、車はスケールモデルでカッコイーんです。
ミニカーとは違う魅力がありますよ。




ラベル:確率変数
posted by haku1569 at 00:03| データ分析の解説 | このブログの読者になる | 更新情報をチェックする
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