ベルヌーイ、モアブ・ラプラスの定理、コルモゴロフ基準、ベルヌーイ方式、ベイズの公式、チェビシェフ不等式、ポアソン分布則、フィッシャー、ピアソン、スチューデント、スミルノフ等の定理、モデル、数式を使わない平易な言葉。 - ページ 10

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AとBが独立した確率変数である場合、これらの変数の和の分散は、それらの分散の和に等しい。

イミフ、ただの算数の問題。便利です :)

 
いや、条件はそれほど厳密ではなく、確率変数は無相関でなければならず、独立性は任意です。
 
Alexeiさん、定義はしたのですが、逆カンマを入れるのを忘れていました :)
 
この人は、方向性を決めるのに、まず算術から、もっと正確に言えば条件から入っていった。私なら、まず同じ...
 

で、自分なりに分散を 整理したつもりです。

擬似的な定義を 紹介しよう。

確率変数の分散の擬似尺度（相対推定値） - 通約可能な2つの集合 （すなわち同じ大きさの集合）の間の距離： 元の集合と、元の集合が属する空間に対して 正規化した 「平均 」のみから なる「理想」的な集合のこと。

この定義に線形空間からの セットを代入すると、RMS が得られる。 しかし、もしその集合が非線形空間からのものであれば...

なぜ、RMSの2乗が、 より一般的な確率変数の分散の尺度である分散に移行 したのでしょうか？

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