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二乗平均って
(1/N)ΣXi^2
でしょうか。(i=1~N)
それでは、まず「平均値」と「分散」を計算するところから始めましょう。
平均値は
μ = (1/N)ΣXi
分散は
σ^2 = (1/N)Σ(Xi - μ)^2
です。「偏差の2乗の平均値」ですから、当然
σ^2 ≧ 0
です。
分散を展開すれば
σ^2 = (1/N)Σ(Xi - μ)^2
= (1/N)Σ(Xi^2 - 2μXi + μ^2)
= (1/N)ΣXi^2 - 2(1/N)ΣμXi + (1/N)Σμ^2
= (1/N)ΣXi^2 - (2μ/N)ΣXi + (1/N)*Nμ^2 ←第2項目は定数μを外にくくり出した。 第3項目は同じ値をN回加算。
= (1/N)ΣXi^2 - (2μ/N)ΣXi + μ^2
ここで
(1/N)ΣXi = μ
なので、
σ^2
= (1/N)ΣXi^2 - 2μ^2 + μ^2
= (1/N)ΣXi^2 - μ^2
上に書いたように σ^2 ≧ 0 なので
(1/N)ΣXi^2 - μ^2 ≧ 0
つまり
(1/N)ΣXi^2 ≧ μ^2
これは「2乗の平均は、常に平均の2乗よりも大きい」ということです。
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