確率変数

それぞれの標本点に対して実数を1つずつ割り当てる写像を確率変数と呼びます。確率変数の概念を定義するとともに、その性質を解説します。

学習内容

確率変数

それぞれの標本点に実数を1つずつ定める写像を確率変数と呼びます。

確率変数の定義

標本点に対して実数を1つずつ割り当てる写像を確率変数と呼びます。確率論の公理と整合的な形で確率変数の概念を定義します。

確率変数の分布関数

それぞれの実数に対して、確率変数がその実数以下の値をとる確率を特定する関数を分布関数と呼びます。分布関数の概念を定義するとともに、その基本的な性質について解説します。

指示関数(指示確率変数)

可測な事象が与えられれば、その事象が起こる場合には1を返し、その事象が起こらない場合には0を返す確率変数が定義可能です。これを指示関数(指示確率変数)と呼びます。指示関数を用いれば集合演算を数値演算に置き換えて考えることができます。

確率変数と連続関数の合成関数は確率変数

確率変数とボレル可測関数の合成関数は確率変数です。連続関数はボレル可測関数であるため、確率変数と連続関数の合成関数もまた確率変数です。

定値写像(定数関数)は確率変数

定置写像であるような実数値写像は確率変数です。また、定置写像であるような拡大実数値写像は拡大実数値確率変数です。

確率変数の定数倍は確率変数

確率変数の定数倍として定義される写像もまた確率変数になることが保証されます。拡大実数値確率変数についても同様です。

確率変数どうしの和は確率変数

確率変数どうしの和として定義される写像もまた確率変数になることが保証されます。また、拡大実数値確率変数どうしの和が定義可能である場合には、それもまた拡大実数値確率変数になります。

確率変数どうしの差は確率変数

確率変数どうしの差として定義される写像もまた確率変数になることが保証されます。また、拡大実数値確率変数どうしの差が定義可能である場合には、それもまた拡大実数値確率変数になります。

確率変数どうしの積は確率変数

確率変数どうしの積として定義される写像もまた確率変数になることが保証されます。また、拡大実数値確率変数どうしの積が定義可能である場合には、それもまた拡大実数値確率変数になります。

確率変数どうしの商は確率変数

確率変数どうしの商が定義可能であるならば、それもまた確率変数になります。また、拡大実数値確率変数どうしの商が定義可能である場合には、それもまた拡大実数値確率変数になります。

確率変数どうしの最大値と最小値は確率変数

有限個の確率変数の実現値の最大値や最小値を値として定める写像は確率変数です。また、有限個の拡大実数値確率変数の実現値の最大値や最小値を値として定める写像は拡大実数値確率変数です。

確率変数の絶対値は確率変数

確率変数のもとでの実現値の絶対値を与える写像は確率変数です。また、拡大実数値確率変数のもとでの実現値の絶対値を与える写像は拡大実数値確率変数です。

確率変数どうしの上限と下限は確率変数

確率変数族の実現値の上限や下限を与える写像は拡大実数値確率変数です。特に、すべての確率変数族の要素であるすべての確率変数が有界である場合、それらの実現値の上限や下限を与える写像は確率変数です。

確率変数列の上極限・下極限・極限は確率変数

確率変数列の実現値の上極限や下極限や極限を与える写像は確率変数です。また、拡大実数値確率変数の実現値の上極限や下極限や極限を与える写像もまた拡大実数値確率変数です。

確率変数のメディアン

確率変数がとり得る値を小さい順に並べたとき、データをちょうど2分する値をメディアンと呼びます。

確率ベクトル

それぞれの標本点にn次元ベクトルを1つずつ定める写像を確率ベクトルと呼びます。

同時確率変数の定義

標本点に対して2次元ベクトルを1つずつ割り当てる写像を同時確率変数と呼びます。確率論の公理と整合的な形で同時確率変数の概念を定義します。

同時確率変数の同時分布関数

同時確率変数の同時分布関数とは、同時確率変数があるベクトル以下の値をとる確率を与えることを通じて同時確率分布を記述する関数です。

確率ベクトルの定義

標本点に対してn次元ベクトルを1つずつ割り当てる写像を確率ベクトルと呼びます。確率論の公理と整合的な形で確率ベクトルの概念を定義します。

確率ベクトルの同時分布関数

確率ベクトルの同時分布関数とは、確率ベクトルがあるベクトル以下の値をとる確率を与えることを通じて同時確率分布を記述する関数です。

確率ベクトルと連続関数の合成関数は確率変数

確率ベクトルと多変数ボレル可測関数の合成関数は確率変数です。連続関数はボレル可測関数であるため、確率ベクトルと多変数連続関数の合成関数もまた確率変数です。

確率ベクトルと連続なベクトル値関数の合成関数は確率ベクトル

確率ベクトルと多変数ボレル可測ベクトル値関数の合成関数は確率ベクトルです。連続関数はボレル可測関数であるため、確率ベクトルと多変数の連続なベクトル値関数の合成関数もまた確率ベクトルです。

確率変数の独立性

確率変数どうしが独立であることの意味を定義します。

確認テスト

確率変数に関する確認テストです。

学習ガイド

大学の数学カリキュラムとWIISのカリキュラムは何が違うのか

多くの大学では入学後すぐに微分積分学や線形代数学を学び、その後に実数論や位相空間論などの理論的な科目へ進みます。一方、WIISでは論理学・集合論の後に実数論を学び、その上で微分積分学へ進むカリキュラムを採用しています。本記事では、それぞれの考え方とWIISの学習順序のメリットについて解説します。

最新の議論

関連分野

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論理学は、数学における証明や推論の基礎となる分野です。命題論理や述語論理を通じて、論理式、真理値、量化記号、証明の考え方を体系的に解説します。大学数学や理論的な学問を学ぶための出発点となる教材を提供しています。

集合論

集合論は現代数学の共通言語です。集合、写像、関係、濃度、順序関係を中心に、数学のさまざまな分野を理解するための基礎概念を体系的に解説します。実数論、線形代数学、位相空間論などへ進むための土台を築きます。

実数論

実数論では、実数の連続性や極限の概念を基礎から学びます。実数の定義、数列、関数、級数、関数列、数直線の位相、拡大実数系を通じて、解析学の理論的基盤を体系的に理解することを目指します。

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ユークリッド空間は、現代数学における解析学と幾何学の出発点です。点列、位相、ベクトル値関数、多変数関数を通じて、高次元空間における極限・連続性・収束の概念を学びます。位相空間論や最適化理論へ進むための重要な基礎を体系的に解説します。

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確率

公理主義的な確率論について解説します。具体的には、確率空間や確率関数などの概念を定義した上で、確率空間の公理をもとに、確率空間が満たす基本的な性質を証明します。

離散型の確率分布

確率に関して定量的な分析を行うために確率変数を用いて標本点を数値化します。特に、試行において起こり得る結果が有限個ないし可算個である場合には離散型の確率変数を利用します。

連続型の確率分布

確率に関して定量的な分析を行うために確率変数を用いて標本点を数値化します。特に、試行において起こり得る結果が非可算個である場合には連続型の確率変数を利用します。

代表的な確率分布

代表的な確率分布を紹介するとともに、その性質を解説します。

漸近理論

漸近理論は、標本数が大きくなったときに確率変数や統計量がどのような性質を示すのかを研究する確率論・統計学の分野です。大数の法則や中心極限定理、確率収束、分布収束などの基本概念を通じて、大標本における確率現象の振る舞いを体系的に学びます。

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