みなさん,こんにちは おかしょです. カルマンフィルタの参考書を読んでいると「和の平均値や分散はこうなので…」というような感じで結果のみを用いて解説されていることがあります. この記事では和の平均と分散がどのような計算で求められるのかを解説していきたいと思います.共分散についても少しだけ触れます. この記事を読むと以下のようなことがわかる・できるようになります. 確率変数の和の平均・分散の導出方法 共分散の求め方 この記事を読む前に この記事では確率変数の和と分散を導出します. そもそも「 確率変数とは何か 」や「 平均・分散の求め方 」を知らない方は以下の記事を参照してください. また, 周辺分布 や 同時分布 についても触れているので以下を読んで理解しておいてください. 確率変数の和の平均の導出方法 例えば,二つの確率変数XとYがあったとします. Xの情報だけで求められる平均値を\(E_{X} (X)\),Yの情報だけで求められる平均値を\(E_{Y} (Y)\)で表すとします. この平均値は以下のように確率変数の値xとその値が出る確率\(p_{x}\)によって求めることができます. $$ E_{X} (X) =\displaystyle \sum_{i=1}^n p_{xi} \times x_{i} $$ このとき,XとYの二つの確率変数に対してXのみしか見ていないので,これは周辺分布の平均値であるということができます. 周辺分布というのは同時分布から求めることができるので, 上の式によって求められる平均値と同時分布によって求められる平均値は一致する はずです. つまり,同時分布から求められる平均値を\(E_{XY} (X)\),\(E_{XY} (Y)\)とすると,以下のような関係になります. $$ E_{X} (X) =E_{XY} (X), \ \ E_{Y} (Y) =E_{XY} (Y) $$ このような関係を頭に入れて,確率変数の和の平均値を求めます. 倍角の公式・半角の公式の式とその導出｜三角関数の公式を完全に理解する #2 - Liberal Art’s diary. 確率変数の和の平均値\(E_{XY} (X+Y)\)は先ほどと同様に,確率変数の値\(x, \ y\)とその値が出る確率\(p_{XY} (x, \ y)\)を使って以下のように求められます. $$ E_{XY} (X+Y) =\displaystyle \sum_{i=1, \ j=1}^{} p_{XY} (x_{i}, \ y_{j}) \times (x_{i}+y_{j})$$ この式を展開すると $$ E_{XY} (X+Y) =\displaystyle \sum_{i=1, \ j=1}^{} p_{XY} (x_{i}, \ y_{j}) \times x_{i}+\displaystyle \sum_{i=1, \ j=1}^{} p_{XY} (x_{i}, \ y_{j}) \times y_{j})$$ ここで,同時分布で求められる確率\(\displaystyle \sum_{j=1}^{} p_{XY} (x_{i}, \ y_{j})\)と周辺分布の確率\(p_{XY} (x_{i})\)は等しくなるので $$ E_{XY} (X+Y) =\displaystyle \sum_{i=1}^{} p_{XY} (x_{i}) \times x_{i}+\displaystyle \sum_{j=1}^{} p_{XY} (y_{j}) \times y_{j}$$ そして,先程の関係(周辺分布の平均値と同時分布によって求められる平均値は一致する)から $$ E_{XY} (X+Y) =E_{X} (X)+E_{Y} (Y)$$ となります.
132: 浪人速報 2020/05/01(金) 18:21:22. 94 ID:A/uoHY8h 底がeでない指数・対数関数の 導関数 ・ 不定 積分 133: 浪人速報 2020/05/01(金) 20:52:15. 09 id:dCNU8Z /q tan3θ={3tanθ-(tanθ)^3}/{1-3(tanθ)^2} 予備校で覚えさせられたけど一回も使わなかった 134: 浪人速報 2020/05/01(金) 20:57:24. 23 id:KTnFSJU6 >>6 は?w 参考文献
このように 確率変数の和の平均は,それぞれの確率変数の周辺分布の平均値を足し合わせたもの となることがわかりました. 確率変数の和の分散の導出方法 次に,分散を求めていきます. こちらも先程の平均と同じように,周辺分布の分散をそれぞれ\(V_{X} (X)\),\(V_{Y} (Y)\),同時分布から求められる分散を\(V_{XY} (X)\),\(V_{XY} (Y)\)とします. 確率変数の和の分散は,分散の公式を使用すると以下のようにして求められます. $$ V_{XY} (X+Y) = E_{XY} ((X+Y)^{2})-(E_{XY} (X+Y))^{2} $$ 右辺第1項は展開,第2項は先ほどの平均の式を利用すると $$ V_{XY} (X+Y) = E_{XY} (X^{2}+2XY+Y^{2})-(E_{X} (X)+ E_{Y} (Y))^{2} $$ となります.これをさらに展開します. $$ V_{XY} (X+Y) = E_{XY} (X^{2})+2E_{XY} (XY)+E_{XY} (Y^{2})-E_{X}^{2} (X) – 2E_{X} (X)\cdot E_{Y} (Y) – E_{Y}^{2} (Y) $$ 先程の確率変数の平均と同じように,分散も周辺分布の分散と同時分布によって求められる分散は一致するので,上の式を整理すると以下のようになります. $$ V_{XY} (X+Y) = V_{X} (X)+V_{Y} (Y) +2(E_{XY} (XY)-E_{X} (X)\cdot E_{Y} (Y)) $$ このようにして,確率変数の和の分散を求めることができます. ここで,上式の右辺第3項にある\(E_{XY} (XY)\)に注目します. この平均値は確率変数の積の平均値です. そのため,先程の和の平均値のように周辺分布の情報のみで求めることができません. つまり, 確率変数の和の分散を求めるには同時分布の情報が必ず必要 になるということです. このように,同時分布が必要な第3項と第4項をまとめて共分散\(Cov(X, \ Y)\)と呼びます. $$ Cov(X, \ Y) = E_{XY} (XY)-E_{X} (X)\cdot E_{Y} (Y) $$ この共分散は確率変数XとYの関係性を表す一つの指標として扱われます.
地域の方一人ひとりを大切にする歯科医院。楽しく健康な生活をサポートします 笛吹市石和町市部にて2014年に開業して以来地域の皆様に診療を行ってきた石倉歯科医… 医院からのお知らせ 休診日:水曜日、日曜日、祝日 診療時間:平日9:00-12:00・14:00-18:30/土曜日9:00-12:00・14:00-16:30 土曜も18時まで診療!お口の状態を資料でお渡し!わかりやすい説明をモットーとした歯科医院 「小泉歯科クリニック」は笛吹市一宮町金田にある歯科医院です。木曜日を除く平日・土曜… 患者さまと共に美しく健康な歯を作る歯医者さん 笛吹市石和町市部にある後藤歯科医院では、末永く健康なお口で過ごせるよう、術前~術後… 山梨県 / 笛吹市の駅 から探す 近隣の市区郡 から探す 治療内容 から探す 自宅・職場周辺 から探す 患者さまにとって、丁寧かつ分かりやすい説明を心がけています。 イワマ歯科では患者さまのご要望やお悩みをよくお伺いし、それを踏まえた上で治療方法を… ネット予約・電話予約が可能な医院を見つける お探しの医院は見つかりましたか? 山梨県笛吹市の掲載歯科医院は28医院です。矯正歯科、歯周病、小児歯科、親知らず、ホワイトニング、インプラントに対応している歯科医院が含まれるエリアです。ネット予約は24時間可能です。
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