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「サイコロを6回投げたとき、出た目の和をXとする。期待値E(X)と分散V(X)を求めよ。」
期待値E(X)=21になると思います。E(X)²はわかりますが、E(X²)がどうしても出来ません。どうぞ知恵をお貸しください。

A 回答 (9件)

そうですね。



私の回答#3のリンク先に、なぜ、分散がn回倍になるかの解説があります。
ご確認くださいませ。

再掲しておきます。
http://www.ec.kansai-u.ac.jp/user/amatsuo/pdfsta
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この回答へのお礼

解決しました

リンク先の解説読ませていただきました。ありがとうございます。
疑問点がすっきりしました。何度も丁寧に誠意ある回答をいただき、感謝しています。

お礼日時:2022/07/12 15:58

サイコロを1回投げたときの分散を6倍にする方法も忘れないであげてください。

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この回答へのお礼

回答ありがとうございます。皆さんのおかげで解決することができました。

お礼日時:2022/07/13 20:07

#6です。



お礼、ありがとうございました。

私はRという統計ソフトでやりました。
和がある値を取るときの場合の数の計算方法を思いつかなかったので、力づくでやりました。
つまり、出現ケースを全て作って和を計算し、度数表に作り変えました。

ご参考までにRのプログラムを載せておきます。

# サイコロを6回振った時の出目の期待値と分散

x <- c(1:6)
y <- expand.grid(x, x, x, x, x, x) # 6個の目の総当たり表を作る
z <- apply(y, 1, sum) # 行ごとの和を取る

mean(z)
var(z) * (length(z) - 1) / length(z) # var(z)は不偏分散であることに注意


vari <- data.frame(table(z)) # 度数分布を求める
vari$z <- c(6:36) # zがカテゴリ扱いされているため数値で上書き
vari$z.sq <- vari$z^2
vari$dens <- vari$Freq / sum(vari$Freq) # 出現確率を求める

sum(vari$z * vari$dens) # 1乗の平均
sum(vari$z.sq * vari$dens) # 2乗の平均
sum(vari$z.sq * vari$dens) - sum(vari$z * vari$dens)^2 # 分散
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たびたびすみません。



正確な値は17.5でした。

私は不偏分散を求めていました。それは間違いでした。訂正します。
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この回答へのお礼

助かりました

丁寧なかいとうありがとうございます。何度も訂正していただいて、感謝・感謝です。計算がややこしくて、手計算ではだめですね。エクセルに計算させることを思いつきませんでした。本当にありがとうございました。

お礼日時:2022/07/11 10:45

式を間違えていましたね。

すみません。

E(X)=Σ(z×dens)=21
E(X^2)=Σ(z.sq×dens)=458.5

↑これが正しいです。

あと、ちなみにもう少し正確なV(X)の値は、17.50038 です。
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#3です。



参照サイト、平均について書いているかと思ったら、最初は和について書いていましたね。うっかりでした。すみません。

是非、ご検討くださいね。

ちなみにE(x^2)の計算値は、458.5です。計算のための表は添付のとおりです。単純な2乗値に確率を掛けて和を取ります。なんか違うこと書いている人がいますが、勘違いだと思います。

E(X)=Σ(z×Freq)=21
E(X^2)=Σ(z^2×Freq)=458.5

V(X)=458.5-21^2=17.5

この値は、1回振ったときの出目の分散の6倍になっています。参考サイトのとおりです。

  z Freq z.sq      dens
1  6  1  36 2.143347e-05
2  7  6  49 1.286008e-04
3  8  21  64 4.501029e-04
4  9  56  81 1.200274e-03
5 10 126 100 2.700617e-03
6 11 252 121 5.401235e-03
7 12 456 144 9.773663e-03
8 13 756 169 1.620370e-02
9 14 1161 196 2.488426e-02
10 15 1666 225 3.570816e-02
11 16 2247 256 4.816101e-02
12 17 2856 289 6.121399e-02
13 18 3431 324 7.353824e-02
14 19 3906 361 8.371914e-02
15 20 4221 400 9.047068e-02
16 21 4332 441 9.284979e-02
17 22 4221 484 9.047068e-02
18 23 3906 529 8.371914e-02
19 24 3431 576 7.353824e-02
20 25 2856 625 6.121399e-02
21 26 2247 676 4.816101e-02
22 27 1666 729 3.570816e-02
23 28 1161 784 2.488426e-02
24 29 756 841 1.620370e-02
25 30 456 900 9.773663e-03
26 31 252 961 5.401235e-03
27 32 126 1024 2.700617e-03
28 33  56 1089 1.200274e-03
29 34  21 1156 4.501029e-04
30 35  6 1225 1.286008e-04
31 36  1 1296 2.143347e-05
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これって、エクセルとか、プログラム書いてやれって問題ですか?



出た目の和は、6~36になりますが、その出現度数って実際にやってみましたか?

  z Freq
1  6  1
2  7  6
3  8  21
4  9  56
5 10 126
6 11 252
7 12 456
8 13 756
9 14 1161
10 15 1666
11 16 2247
12 17 2856
13 18 3431
14 19 3906
15 20 4221
16 21 4332
17 22 4221
18 23 3906
19 24 3431
20 25 2856
21 26 2247
22 27 1666
23 28 1161
24 29 756
25 30 456
26 31 252
27 32 126
28 33  56
29 34  21
30 35  6
31 36  1

このように、相当大変になります。ですから、V(x)=E(x^2)-E(x)^2 の分散の公式は使わないのでは?

どう計算するかは、こちらのサイトをご参照下さい。

http://www.ec.kansai-u.ac.jp/user/amatsuo/pdfsta …

↑こちらのサイトでは、出た目の平均について書いていますので、そこは少し頭をひねって下さいね。
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「E(Χ²):二乗期待値」の意味が分からないという事でしょうか。


調べてください。
(説明が面倒なんで、解説しているサイトを見たほうが早い)
なお、単純に二乗するなんてことは無いからね。
これは数式ではなくカイ(χ)二乗を意味する表記です。
つまずく人の多くはこれを勘違いするんだなあ。

とりあえず結論。
 "E(Χ²):二乗の期待値" と "(E(Χ))²:期待値の二乗" の差が【分散】 
なんです。
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X のとりうる値とそれぞれの確率がわかれば E(X^2) も計算できるでしょ?

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