A 回答 (1件)
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No.1
- 回答日時:
まずは、そもそも「分散:V[X]」とは
「平均値との偏差の2乗」の平均
ということは理解していますね?
「偏差の平均」だと「0」になってしまうので、すべてを「プラス」にして「2乗」してから平均しています。
ということで、分散の定義から
V[Y] = (1/n)Σ{(yi - μy)^2} ①
ということです。
これを「期待値 = 平均」の記号 E[X] を使えば
V[Y] = E[(Y - μy)^2] ②
ということになります。
ここで、変数が
y = ax + b
の場合、y の平均 μy は、x の平均を μx として
μy = a・μx + b
になることは分かりますね?
これで①式の変数を置き換えれば
V[aX + b] = E[{(aX + b) - (a・μx + b)}^2] ③
この「μx」を、変数が x だけとして「μ」と書いたものが1行目だということは分かりますか?
要するに1行目は「分散の定義」そのものです。
2行目は、単に { } の中を整理しただけで
(aX + b) - (a・μ + b)
= aX + b - aμ - b
= aX - aμ
= a(X - μ)
3行目はそれを分けて2乗したもの。
4行目は定数 a^2 を外に出した。
そうしたら E[(X - μ)^2] は V[X] だったというのが5行目。
1行目の「変数変換」に幻惑されないように。
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