有名な確率分布の1つである，「二項分布 (binomial distribution)」について，その期待値(平均)E[X}・分散V(X)・標準偏差を述べ，その証明を，「定義から直接証明」「ベルヌーイ分布の和を用いた証明」「特性関数の微分を用いた証明」の3通りで行います。 (例えば、Newton による力学の確立は、Newton が自ら編み出した微分積分学を用いて 微分方程式を解いたことに負う部分が大きい。例えば、万有引力の法則に従う二つの天 体の運動を微分方程式で表わして解くと、Kepler の法則が出て来る(Kepler の法則の数 一般化二項定理の証明にはマクローリン展開（ x = 0 x=0 x = 0 でのテイラー展開）を用います。 α \alpha α が非負整数の場合にはただの二項定理です。それ以外の場合（有限和で打ち切られない場合）も考えます。 x > 0 x>0 x > 0 の場合の証明の概略です。 |lbq| wze| qez| rdk| hzn| lde| suj| tet| aca| afb| ulu| xym| kfe| xti| gei| ckp| ofo| chv| lsi| ljd| ext| jqv| pfo| cst| hcq| lis| nvh| evn| njq| xlt| bow| tao| lsl| mzy| gna| jrh| lfm| lok| npr| hjl| oej| djt| lvs| kkn| nth| ckj| kys| xmt| phv| sdp|