| sys.pdf sys.txt 記事一覧 |
 確率の性質 [1-27] |
#14: 確率変数
n を決めたとき y(nτ) も分かるのであれば y を送信／記録する必要はありません．y(nτ) の値（整数）が未知のとき，これを確率変数 Y として，Y ＝ k である確率を pk で表わし，
0 ≦ pk ≦ 1, Σk pk ＝ 1
であるとします．なお，x(t) についても，実数値をとる確率変数 X を考えることができます．このときは，通常 Pr{X ＝ a} ＝ 0 なので X ≦ a である確率 Pr{X ≦ a} で考えます．
発展： 順序をつけられない集合 Ω の部分集合 A に対する確率 Pr{A} を考えることもできます．このとき Pr{φ} ＝ 0（φは空集合），Pr{Ω} ＝ 1 であり，かつA ∩ B ＝ φ ならば Pr{A ∪ B} ＝ Pr{A} ＋ Pr{B} であることが必要です．
[1-23] 確率論 - Wikipedia
http://ja.wikipedia.org/wiki/%E7%A2%BA%E7%8E%87%E8%AB%96
[1-24] 確率分布 - Wikipedia
http://ja.wikipedia.org/wiki/%E7%A2%BA%E7%8E%87%E5%88%86%E5%B8%83
[1-25] 確率変数とは - 数学 - 教えて！goo
http://oshiete.goo.ne.jp/qa/1443668.html
-------------------------
[1-26] 確率空間 - Wikipedia
http://ja.wikipedia.org/wiki/%E7%A2%BA%E7%8E%87%E7%A9%BA%E9%96%93
[1-27] 目 次 1 確率空間
http://www2b.comm.eng.osaka-u.ac.jp/~takine/tmp/math.pdf
全27頁の本格的な講義資料です．（１．確率空間は pp.1-11; ２．期待値は pp.12-16）
#15: 期待値と分散
確率変数 Y の値 k と Y ＝ k である確率 pk の総和を Y の期待値といい E[Y] で表わします．すなわち
E[Y] ＝ Σk pk k
です．Pr{X ≦ a} のときは f(u) ＝ Pr{X ≦ u} である f（確率分布関数）の導関数 f '（確率密度関数）を用いて
E[X] ＝ ∫R u f '(u) du
と定めます．また，(Y - E[Y])2 の期待値を Y の分散といいます．
[1-28] 期待値 - Wikipedia
http://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%9C%9F%E5%BE%85%E5%80%A4
[1-29] 分散 - Wikipedia
http://ja.wikipedia.org/wiki/%E5%88%86%E6%95%A3
[1-30] 期待値の求め方（期待値の定義）
http://w3e.kanazawa-it.ac.jp/math/category/kakuritu/kakuritu/henkan-tex.cgi?target=/math/category/kakuritu/kakuritu/kitaiti-no-teigi.html
[1-31] 平均と偏差、分散、相関
http://www.takenet.or.jp/~hayakawa/u-tan1-1.htm
-------------------------
[1-32] 一様分布 - Wikipedia
http://ja.wikipedia.org/wiki/%E4%B8%80%E6%A7%98%E5%88%86%E5%B8%83
[1-33] 連続一様分布 - Wikipedia
http://ja.wikipedia.org/wiki/%E9%80%A3%E7%B6%9A%E4%B8%80%E6%A7%98%E5%88%86%E5%B8%83
[1-34] 正規分布 - Wikipedia
http://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%AD%A3%E8%A6%8F%E5%88%86%E5%B8%83
[1-35] チョコっと正規分布
http://www.kwansei.ac.jp/hs/z90010/sugakuc/toukei/seiki/seiki.htm