皆さん こんにちは、時空 解です。

昨日は夕方にブログを投稿しようと思っていたのですが、書くことが出来ませんでした。
内容がまとまらなかったんですね。( ^^;

表題にも書きました「確率変数と確率分布」のところの分散の式がチンプンカンプン、理解できませんでしたので…。
( "自分のお粗末さにちょっとガッカリ" と言った気分… ＿|￣|○ )
 
上記の基本事項だけ見ていると、$E(X) = m$ と書かれているところが、まずは　？　でして
「分散の式の中にでてくる $m$ に $E(X)$ を代入してもいいのかな？」
なんて思ったりして、いまいち数式に向き合うこと・集中すること…が出来ずにいたんです。

でも、この "基本事項" に続く"解説" をちゃんと読むとね。
なんとか分かってきます。
私、うっかりと "解説" を読み飛ばしてしまっていたんです。( ^^;

基本事項と解説って、内容は同じようなものなのでね。いつも読み飛ばしてしまう癖が付いてしまっているようであります…
(まぁこんな言い訳はともかく)

分散 $V(X)$ を計算するためには、まずは

 確率変数 $X$
 から
「期待値 $E(X)$ (平均値 $m$)」
 を計算します。

 その次にこの
「期待値 $E(X)$ (平均値 $m$)」
 を利用して
確率変数 $Y$ を作ってやるんですね。

確率変数 $Y$ と言うのは
各 $X$ がどれくらい平均からのズレているのか…を表す値なんでしょうが。
これも またもう一つの確率変数 $Y$ であると言うことです。

$(x_1-m)^2$、$(x_2-m)^2$、$(x_3-m)^2$ … $(x_n-m)^2$ 

この $Y$ に確率を掛けて、また期待値を作るんですね。…それを分散 $V(X)$ と呼ぶようですね。

$V(X) = \displaystyle \sum_{ k = 1 }^{ n } (x_k-m)^2 p_k$

…ややこしい。記号も紛らわしい…　( ^^;
今回はここまで整理するのがやっとでした…＿|￣|○

(木曜日と言うことで Netflix で「イカゲーム」見始めちゃいました。時間が無くなりました、すいません ( ^^;  )

では今日も１日の習慣を始めてます。小さな一歩・挑戦を試みています。
(休日は充実した日々によって輝きますよね)