2つの確率変数の和

Rで学ぶ確率の基礎

David Robinson

Chief Data Scientist, DataCamp

2つの確率変数の和

$$X \sim \text{Binom}(10, .5)$$

$$Y \sim \text{Binom}(100, .2)$$

$$Z \sim X + Y$$

Rで学ぶ確率の基礎

シミュレーション:X + Y の期待値

X <- rbinom(100000, 10, .5)
mean(X)
# [1] 5.00938
Y <- rbinom(100000, 100, .2)
mean(Y)
# [1] 19.99422
Z <- X + Y
mean(Z)
# [1] 25.0036

$$E[X+Y]=E[X]+E[Y]$$

Rで学ぶ確率の基礎

シミュレーション:X + Y の分散

X <- rbinom(100000, 10, .5)
var(X)
# [1] 2.500895
Y <- rbinom(100000, 100, .2)
var(Y)
# [1] 16.06289
Z <- X + Y
var(Z)
# [1] 18.58055

$$\text{Var}[X+Y]=\text{Var}[X]+\text{Var}[Y]$$

Rで学ぶ確率の基礎

確率変数の結合に関する法則

$$E[X+Y]=E[X]+E[Y]$$

$$\text{ (XとYが独立でない場合も成立)}$$

$$\text{Var}[X+Y]=\text{Var}[X]+\text{Var}[Y]$$

$$\text{ (XとYが独立の場合のみ成立)}$$

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