確率質量関数を用いたベルヌーイ分布の期待値(平均)と分散の導出2024.3.102024.5.17ベルヌーイ分布目次公式の確認期待値の導出分散の導出公式の確認確率質量関数f(k;p)=pk(1−p)(1−k)f(k;p)=p^k(1-p)^{(1-k)}f(k;p)=pk(1−p)(1−k)期待値E(X)=pE(X)=pE(X)=p分散V(X)=p(1−p)V(X)=p(1-p)V(X)=p(1−p)期待値の導出E(X)=∑k=01kP(X=k)=0×(1−p)+1×p=pE(X)=\sum_{k=0}^{1}kP(X=k)=0×(1-p)+1×p=pE(X)=∑k=01kP(X=k)=0×(1−p)+1×p=pベルヌーイ分布は試行結果が「0と1」の2種類のみしか存在しない確率分布である。分散の導出E(X2)=∑k=01k2P(X=k)=02×(1−p)+12×p=pE(X^2)=\sum_{k=0}^{1}k^2P(X=k)=0^{2}×(1-p)+1^{2}×p=pE(X2)=∑k=01k2P(X=k)=02×(1−p)+12×p=pV(X)=E(X2)−(E(X))2=p(1−p)V(X)=E(X^2)-{(E(X))}^2=p(1-p)V(X)=E(X2)−(E(X))2=p(1−p)分散の公式は、「分散とは?2種類の公式と計算例を解説」をご確認ください。カテゴリ: ベルヌーイ分布関連するサービス全人類がわかるE資格講座深層学習の理論と実装を学ぶ講義動画実装力が身に付くコーディング試験本試験を想定したWebテスト詳しくみる全人類がわかる機械学習講座図解豊富な資料と動画講義初心者安心のコーディング試験5分野の修了試験詳しくみる全人類がわかるG検定対策講座AIの基礎知識を学ぶ講義動画本試験を想定したWebテスト復習用まとめノート詳しくみる全人類がわかるDS検定対策講座データサイエンス基礎を学ぶ講義動画本試験を想定したWebテスト公式テキストの著者による監修詳しくみる記事の筆者AVILEN編集部株式会社AVILEN