【統計検定2級範囲準拠】確率論の基礎 その2(基礎統計学解説)
確率論の基礎第2回です.
解説内容
確率変数
確率変数の期待値
確率変数の分散, 共分散, 相関係数
ファイル内1.2節で連続型確率変数において1点を取る確率が0であることの説明を試みましたが, 厳密な測度論による説明を筆者自身把握できていないこともあり, 少し分かりづらい説明になってしまいました.
また, 同じく1.2節で連続型確率変数の場合1点を取る確率を形式的に多くの場合$${f_{X}(x)dx}$$と考えられることに言及しましたが, この部分の考え方は物理で用いる微積分に近いものがあり, 微積物理の触りだけでも調べると理解が深まるかもしれません.
2節～3節の期待値, 分散, 共分散, 相関係数は確率統計の勉強をしているとかなりの頻度で計算する機会があるため, 意識的に覚えようとしなくても問題を解いているうちに勝手に覚えます. そのため, 公式を列挙するような解説を避け, 考え方の部分に重点を置いた説明を試みました. また, コーシー・シュワルツの不等式の活用は統計検定2級の問題では機会がないかもしれませんが, 1級試験問題や様々な統計の問題を考える際に多く見かけます.
2級合格後も統計の勉強を続けるのであれば, しっかりと理解しておきたいところです.
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