KabuGuide.com Blog # A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S T U V W X Y Z NASDAQ NYSE AMEX

確率変数とは何ですか?

確率変数は、値が不明または実験の結果の各々に値を割り当てる関数である変数です。確率変数は、多くの場合、文字によって指定されており、連続した範囲内の任意の値を持つことができる変数です特定の値を持つ変数、または連続、ある>ディスクリート、することができます。

確率変数は、多くの場合、互いの間の統計的関係を決定するための計量経済や回帰分析で使用されています。

確率変数を説明します

確率と統計では、ランダムな変数がランダム発生の成果を定量化するために使用されているため、多くの値を取ることができます。ランダム変数が測定可能であることが必要と一般的に実数でいます。例えば、文字Xは、3つのサイコロを圧延した後、得られた数値の和を表すように指定することができます。ダイの最大数は6であり、最小数は1であるので、この場合、Xは、3(1 + 1 + 1)、18(6 + 6 + 6)、またはどこか3と18の間であってもよいです。

確率変数は、代数的変数は異なっています。代数方程式中の変数を計算することができる未知の値です。我々は、一方3であるXの具体的な値を算出することができる式10 + X = 13に示すように、確率変数は、値のセットを有し、これらの値のいずれかが実施例に見られるように、得られた結果であってもよいです上記のサイコロの。

企業の世界では、確率変数は、一定の期間にわたる資産の平均価格としての特性に割り当てることができ、年間の指定された数の後に、投資収益、以下の6ヶ月以内に会社での推定回転率、彼らが発生した有害事象の確率を推定したいときなど、リスクのアナリストは、リスクモデルに確率変数を割り当てます。これらの変数は、そのようなリスク管理者がリスク軽減に関する意思決定を行うために使用したシナリオと感度分析表などのツールを使用して提示されています。

確率変数の##種類

確率変数は離散または連続のいずれかになります。離散確率変数は、個別値の可算数に取ります。コインを3回投げている実験を考えてみましょう。 Xは、コインがヘッドアップする回数を表す場合、Xは値のみ0、1、2、3(全ヘッド3つの連続したコイン投げでないヘッドから)を有することができる離散ランダム変数です。他の値は、X用可能ではありません

連続確率変数は、指定された範囲又は間隔内の任意の値を表すことができ、可能な値の無限の数をとることができます。連続確率変数の例は、年を超える都市で降雨量を測定することを含む実験、あるいは25人のランダムなグループの平均の高さになります。

Yは、25人のランダムなグループの平均の高さのための確率変数を表す場合、あなたは結果の結果は、高さが5フィートまたは5.01フィートまたは5.0001フィートかもしれないので、連続数字があることがわかります、後者に描く。明らかに、そこ高さの可能な値の無限の数です。

確率変数は、可能な値のいずれかが発生する可能性を表す確率分布を有します。のは、確率変数としましょう、Zは、それが一回巻かれたダイの上面に数です。 Zのための可能な値は、従って、それらはすべてZの値に等しくそうであるように、これらの値のそれぞれの確率は1/6である1、2、3、4、5、及び6であろう

例えば、ダイがスローされたときに、3、またはP(Z = 3)を得る確率は1/6であり、そしてSO 4又は2又はAの全6面上の任意の他の数を有する確率であります死にます。すべての確率の和が1であることに注意してください。

重要ポイント

確率変数は、値が不明であるか、実験のoutcomes.Random変数のそれぞれに値を代入する機能計量経済学や金融analyses.A確率変数のすべての種類に現れるタイプで離散または連続のいずれかになります変数です。###確率変数の実世界の例

確率変数の典型的な例は、コイントスの結果です。ランダムイベントの成果が起こることを均等にそうされていない確率分布を考慮してください。確率変数、Yは、我々は2枚のコインを投げから入手ヘッドの数がある場合、Yは0、1、または2。これは、我々は、二コイントスに何頭、1頭または両方のヘッドを持っていない可能性があることを意味可能性があります。

TT、HT、TH、HH:しかし、2枚のコインは、4つの異なる方法で上陸します。したがって、P(Y = 0)= 1/4は、我々が何頭を取得しないのいずれかのチャンスを持っているので(すなわち、コインを投げている2つの尾[TT])。同様に、二つのヘッド(HH)を得る確率も1/4です。 HTとTHに:一つのヘッドを得ることが二回発生する可能性があることに注意してください。この場合、P(Y = 1)= 2/4 = 1/2。