<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?>
<oembed>
  <author_name>kiririmode</author_name>
  <author_url>https://blog.hatena.ne.jp/kiririmode/</author_url>
  <blog_title>理系学生日記</blog_title>
  <blog_url>https://kiririmode.hatenablog.jp/</blog_url>
  <categories>
  </categories>
  <description>今日は、2つの離散的確率変数$X$と$Y$の和$X+Y$について考えます。 一部は独立な確率変数の和が従う確率分布と、正規分布の再生性 - 理系学生日記で行ったことですが改めて。 期待値 ここでは、2つの確率変数$X$と$Y$がとる値とその確率との対応を示す$P(X = x_i, Y = y_j) = f(x_i, y_j)$を$X$と$Y$の同時確率関数とします。 そうすると次の関数が定義でき、これをそれぞれ$X$と$Y$の周辺確率関数と呼びます。 $$ \begin{cases} f_x (x_i) \equiv P(X = x_i) = \sum _j f(x_i, y_j) \newl…</description>
  <height>190</height>
  <html>&lt;iframe src=&quot;https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fkiririmode.hatenablog.jp%2Fentry%2F20230930%2F1696061793&quot; title=&quot;確率変数の共分散と相関係数 - 理系学生日記&quot; class=&quot;embed-card embed-blogcard&quot; scrolling=&quot;no&quot; frameborder=&quot;0&quot; style=&quot;display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;&quot;&gt;&lt;/iframe&gt;</html>
  <image_url></image_url>
  <provider_name>Hatena Blog</provider_name>
  <provider_url>https://hatena.blog</provider_url>
  <published>2023-09-30 17:16:33</published>
  <title>確率変数の共分散と相関係数</title>
  <type>rich</type>
  <url>https://kiririmode.hatenablog.jp/entry/20230930/1696061793</url>
  <version>1.0</version>
  <width>100%</width>
</oembed>
