■確率変数の変換 【以下の内容の要約】 確率変数の1次式で表わされる変数の期待値,分散,標準偏差は,元の確率変数の期待値,分散,標準偏差で表わすことができる.さらに,計算が簡単になるような変換で期待値,分散,標準偏差を求めてから,元の変数に戻すこともできる. ○ X, Y が確率変数,a,b が定数のとき V(aX + b) = a2 V(X) ・・・(2) (※ b は無関係) σ(aX + b) = |a|σ(X) ・・・(3) (※ b は無関係) E(aX + bY) = aE(X) + bE(Y) ・・・(4) V(aX + bY) = a2V(X) + b2V(Y) ・・・(6) |
【 解説 】 (1)←
x1p1 + x2p2 + … + xnpn = E(X), p1 + p2 + … + pn = 1 のとき E(aX + b) = ( ax1 + b )p1 + ( ax2 + b )p2 + … + ( axn + b )pn = ax1p1 + bp1 + ax2p2 + bp2 + … + axnpn + bpn = a(x1p1 + x2p2 + … + xnpn) + b( p1 + p2 + … + pn ) = aE(X) + b (2)←
{ ( x1 - E(X))2 + ( x2 - E(X))2 + … +( xn - E(X))2 } = V(X) のとき
V(aX + b) = { ( ax1 + b - aE(X) - b)2 + ( ax2 + b - aE(X) - b)2 + … + ( axn + b - aE(X) - b)2
= { a2( x1 - E(X))2 + a2( x2 - E(X))2 + … + a2( xn - E(X))2
=a2 V(X)
(3)← σ(X) = のとき σ(aX + b) = = = |a|σ(X) (4)(5)(6)略 |
【 簡単な例 】 【例1】 2つの変数の組合わせごとに確率を考える(同時確率分布,結合確率分布)よりも,変数ごとに分けて考える方が簡単になる. 2個のさいころを同時に投げたとき出る目の和の期待値,分散を求めたいとき 計算1のように直接求めれば, のような複雑な計算になるが, 計算2から を組み合わせると のように,より簡単な計算で求まる. |
計算1 計算2 |
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【例2】 仮平均を使った簡単な整数計算に直せる. 右のような度数分布表から期待値,分散を求めたいとき, 計算1は定義に従って計算する方法 計算2 は (分散)=(X2の平均)-(Xの平均)2 で計算する方法 計算3 は 仮平均 x0 = 155,階級幅 c = 10 として変数変換を行う方法 (手計算としては計算3 が最も楽) ■計算3の根拠■ Y = aX + b で変数変換したとき E(Y) = aE(X) + b ・・・(1) V(Y) = a2 V(X) ・・・(2) で期待値,標準偏差が求められる. 右の計算3において,仮平均 155,階級幅 10 とおくと X = 10 u + 155 (u = 0,±1,±2,・・・) となるから,簡単な整数 u で期待値,分散を求めておくと (1)により E(X) = 10E(u) + 155 (2)により V(X) = 102 V(u) となって,元の変数 X の期待値,分散が求まる. ■計算3の実際■ ○ どの階級値を仮平均に選んでもよいが,計算を楽にするためには ア) 「度数の大きな階級の階級値を仮平均とする」→「計算上0を掛けるので有利」, イ) 「真ん中あたりの階級の階級値を仮平均とする」→±1,±2,・・・などの数字が小さくなるので計算が楽 のいずれかを考える. ○ u の値は,仮平均の階級を0として整数値を順に書き込むだけ (※ 平均は,仮平均から少しはずれるのは普通) ○ u の期待値,分散の計算も (分散)=(X2の平均)-(Xの平均)2 で計算するのが楽 |
計算1
V(X)=3495.8÷24=145.7 計算2
V(X)=E(X2)-E(X)2=583200÷24 - 155.42 = 145.7 計算3
V(u) = E(u2)-E(u)2 = 35÷24 - 0.0422 = 1.457 E(X) = 155.0 + 10×0.042=155.4 V(X) = 102×1.457=145.7 |
(4) 次の表は,度数分布表から仮平均を用いて期待値と分散を求めるものである.空欄を埋めよ.
E(u) = V(u) = E(X) = V(X) = |