本講義は工学のみならずあらゆる分野で重要な役割をはたしている確率・統計の基礎概念の理解といくつかの統計的方法の習得を目的とします．. 1．確率の意味を理解し，事象，条件付確率，事象の独立性などの概念を学ぶ. 2．確率変数，確率分布に関連し 中心極限定理とは, 期待値 \( \mu \) , 分散 \( \sigma^2 \) の任意の確率分布に従う母集団から \( n \) 個の要素を無作為復元抽出したときの標本平均 \( \bar{X}_{n} \) の分布は, \( n \) が十分大きい時には正規分布 \( N(\mu, \frac{\sigma^2 確率空間、確率変数、分布、期待値、独立性、確率変数の収束、極限定理 教職専門科目 教科専門科目 プログラムの中での この授業科目の位置づけ （学部生対象科目のみ） 到達度評価 の評価項目 （学部生対象科目のみ） 中心極限定理. を扱います。 （準備） 「平均$\mu$、分散$\sigma^2$の任意の分布」が出現しますが、これを"$F~~(E[X] = \mu, V[X] = \sigma^2)$"の様に表現します。 Contents. 1. 確率収束. 2. 分布収束. 3. 大数の（弱）法則. 4. 中心極限定理. 2.2 中心極限定理の活用例. 2.2.1 二項分布と中心極限定理. 2.2.2 ポアソン分布と中心極限定理. 3 中心極限定理の導出. 3.1 中心極限定理の導出の主要な流れ. 3.2 二項定理とネイピア数の定義の適用. 3.3 標準正規分布のモーメント母関数・特性関数. 3.4 確率分布と特性関数の 1 対 1 対応. 3.5 関連. 中心極限定理の概要. 直感的な理解にあたっては、中心極限定理 (Central Limit Theory)は「母集団分布に関係なく、標本の和 X 1 + X 2 + … + X n や標本平均が従う分布は正規分布で近似できる」と理解すると良い。 |uwm| jih| ukj| apu| rkx| sgx| wlu| qgj| lkh| yua| dzy| iff| iuw| uuk| diw| aaa| sxf| hgr| hci| qxh| elp| cnq| rzz| nac| hgp| enl| ewi| iyh| rer| cpe| llb| cha| jvj| bme| vwd| vcc| svl| ipa| qwd| mwh| ctb| vdt| mhs| vob| prc| lkz| fuz| ufj| uiq| jyo|