統計学基礎/確率分布

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目次 1 確率変数 2 離散型の確率密度関数 3 連続型の確率密度関数 4 分布関数

[編集] 確率変数

コイン投げの表と裏などのように, 言葉で事象を表すのは不便なので確率変数というものを導入する. 例えば,

X({表})=1

X({裏})=0

などのように決める. このように標本空間上で定義された実数値関数 X を確率変数という. 標本点に対して確率が与えられていたことを考えれば, 確率変数のそれぞれの値に対しても確率が与えられているということになる. 即ち, 確率変数は, その取る値が確率的に決まる変数とも言える. 確率変数を用いることにより, これまでP({表})=1/2 などと書いていた所は, P(X=1)=1/2 のように書ける. このように, 言葉ではなく実数値で事象を表現することにより数学的はとても扱い易いものとなる.

サイコロであれば, 確率変数は {1,2,3,4,5,6}の6つの値を取る. 気温などであれば, 10度, 20度のような値もあれば, 9.87度のように中途半端な値もあり連続な値を取るとしてよいものもある. コイン投げやサイコロのように飛び飛びの値を取る場合の確率変数を離散型の確率変数という. 一方, 連続な値を取る確率変数を連続型の確率変数という.

離散型の確率変数は, 離散確率変数, 離散型確率変数などともいう. 離散型の確率変数の取る値は有限個とは限らず, 可算無限個（自然数の取る個数）の場合もある.

連続型の確率変数は, 連続確率変数, 連続型確率変数などともいう.

[編集] 離散型の確率密度関数

{x_i}(1≤i<∞)を値に取る離散型の確率変数 X が あるとき,

f(x_i) = P(X=x_i)

によって関数 f を定義することができる. この f を離散密度関数あるいは離散型の確率密度関数という. 確率によって定義されていることから

f(x) ≥ 0

となることが分かる.

[編集] 連続型の確率密度関数

離散型の場合と同じように、連続型の確率密度関数を定義してみると, 連続型の確率変数 X に対して

となる. この f を連続密度関数あるいは連続型の確率密度関数という.

離散型と違って連続型の確率の足し合わせはΣではなく積分で表されていることに注意.

離散型と同じように, 確率で定義されていることから,

f(x) ≥ 0

となることが分かる.

[編集] 分布関数

f を確率密度関数として

F(x) = f( X ≤ x)

によって定義される関数 F(x)を, fの確率分布, 累積分布関数, 分布関数などと呼ぶ. この分布関数を用いれば

と表すことができる.

離散型の確率変数に対する分布関数は

連続型の確率変数に対する分布関数は

と表現できる. 分布関数の値が分かれば P(a < X < b) の値が計算できるので, 分布関数の値を数表にまとめておき, 確率の計算を行うということがしばしば行われる.