確率と統計​/二項分布の追加検証 のバックアップ差分(No.4)

Unity学習帳2冊目確率と統計 / 二項分布の追加検証 のバックアップ差分(No.4)
« Prev  Next »
3: 2016-03-26 (土) 00:19:47 osinko ソース 4: 2016-03-26 (土) 01:14:37 osinko ソース
Line 53: Line 53:
(これは表が「3回出る」という事象(部分集合)のみに注目している。他の事象は\({c}_{0}\)や\({c}_{1}\)、\({c}_{2}\)が担当している) (これは表が「3回出る」という事象(部分集合)のみに注目している。他の事象は\({c}_{0}\)や\({c}_{1}\)、\({c}_{2}\)が担当している)
&font(Red,140%){命題に対する真偽を真(3)と偽(0)で表すのが「インディケータ」とするとその真偽の確率を反映した値は期待値とよばれるものになる}; &font(Red,140%){命題に対する真偽を真(3)と偽(0)で表すのが「インディケータ」とするとその真偽の確率を反映した値は期待値とよばれるものになる};
-例えば、この真偽の確率が50%であるならば3×0.5=1.5。期待値1.5となる+例えば、この真の確率が50%であるならば3×0.5=1.5。期待値1.5となる
これを踏まえインディケータ確率変数\({c}_{3}\)の期待値\(E\left[ { c }_{ 3 } \right] \)を求める式を考えると以下のようになる これを踏まえインディケータ確率変数\({c}_{3}\)の期待値\(E\left[ { c }_{ 3 } \right] \)を求める式を考えると以下のようになる
Line 59: Line 59:
\(E\left[ { c }_{ k } \right] ={ c }_{ k }\cdot { Pr\left( X={ c }_{ k } \right)  }+0\cdot { Pr\left( X=0 \right)  }\\ \quad \quad \quad \quad ={ c }_{ k }\cdot { Pr\left( { c }_{ k } \right)  }\) \(E\left[ { c }_{ k } \right] ={ c }_{ k }\cdot { Pr\left( X={ c }_{ k } \right)  }+0\cdot { Pr\left( X=0 \right)  }\\ \quad \quad \quad \quad ={ c }_{ k }\cdot { Pr\left( { c }_{ k } \right)  }\)
-確率分布\(Pr\)関数は入力にインディケータ確率変数を向かい入れているので二項分布の関数にする必要がある。よって式は+&font(Red){確率分布\(Pr\)関数は入力にインディケータ確率変数を向かい入れているので二項分布の関数にする必要がある};
-\({ c }_{ k }\cdot { {P}_{n}\left( k  \right)  }\)  となる。二項分布\({P}_{n}\)の定義は \({ P }_{ n }\left( k \right) =\left( \begin{matrix} n \\ k \end{matrix} \right) { p }^{ k }{ q }^{ n-k }\)  であるから、これを代入すると+よって式は \({ c }_{ k }\cdot { {P}_{n}\left( k  \right)  }\)  となる。二項分布\({P}_{n}\)の定義は \({ P }_{ n }\left( k \right) =\left( \begin{matrix} n \\ k \end{matrix} \right) { p }^{ k }{ q }^{ n-k }\)  であるから、これを代入すると
-\(E\left[ { c }_{ k } \right] ={ c }_{ k }\cdot \left( \begin{matrix} n \\ k \end{matrix} \right) { p }^{ k }{ q }^{ n-k }\) となる+&font(140%){\(E\left[ { c }_{ k } \right] ={ c }_{ k }\cdot \left( \begin{matrix} n \\ k \end{matrix} \right) { p }^{ k }{ q }^{ n-k }\) }; 
 + 
 +この式に実際の値を代入していく。\(n=3\quad ,\quad { c }_{ k }=3\quad ,\quad k=3\quad ,\quad p=\frac { 3 }{ 5 } \quad ,\quad q=\frac { 2 }{ 5 } \) 
 + 
 +\(E\left[ { c }_{ 3 } \right] =3\cdot \left( \begin{matrix} 3 \\ 3 \end{matrix} \right) { \left( \frac { 3 }{ 5 }  \right)  }^{ 3 }{ \left( \frac { 2 }{ 5 }  \right)  }^{ 3-3 }\\ =3\times 1\times \frac { 27 }{ 125 } \times 1\\ =\frac { 81 }{ 125 } \) 
 + 
 +これが確率変数\(X\)の事象(部分集合)\({c}_{3}\)の期待値である。これはあくまで全事象の中の一部分なので全ての起こる事象を足し合わせると「期待値の和」により「表が出る回数の期待値」を漏れなく求める事が出来る
« Prev  Next »


トップ   差分 バックアップ 複製 名前変更 リロード   ページ新規作成 全ページ一覧 単語検索 最新ページの一覧   ヘルプ   最新ページのRSS 1.0 最新ページのRSS 2.0 最新ページのRSS Atom