独立な確率変数の和の分散

独立な確率変数XYがあるとします。Xの平均をE(X)、分散を\rm{Var}(X)で表わします。この時、確率変数X+Yの分散はどうなるでしょうか?

  • \rm{Var}(X+Y)=E((X+Y)^2)-E(X+Y)^2
    • =E(X^2+2XY+Y^2)-\{E(X)+E(Y)\}^2
    • =E(X^2)+2E(XY)+E(Y^2)-\{E(X)^2+2E(X)E(Y)+E(Y)^2\}
    • =\{E(X^2)-E(X)^2\}+\{E(Y^2)-E(Y)^2\}+2E(XY)-2E(X)E(Y)
    • =\rm{Var}(X)+\rm{Var}(Y)+2E(XY)-2E(X)E(Y)

ここでXYは独立だから

  • E(XY)=E(X)E(Y)

よって

  • \rm{Var}(X+Y)=\rm{Var}(X)+\rm{Var}(Y)

つまり独立な2つの確率変数の和の分散は、それぞれの分散の和になります。これを繰り返し適用すれば、独立なn個の確率変数の和の分散は、それぞれの分散の和になることを導くことが出来ます。