第 35869 題：精確有限機率變異數

原題與已知條件

非空有限 S={0, 1, 2, 3}、事件族 F=𝒫(S)，總函數 X:S→R 的值表為 {(0, 8), (1, 8), (2, 28), (3, 1017)}，各結果依列序 [0, 1, 2, 3] 的非負機率權重為 [1/26, 20/26, 5/26, 0/26]，權重總和恰為一。令 Z=X，求精確 Var(Z)=E[(Z−E[Z])²]；不是 n−1 分母的樣本變異數。

• G001 — 非空有限 S={0, 1, 2, 3}、事件族 F=𝒫(S)，總函數 X:S→R 的值表為 {(0, 8), (1, 8), (2, 28), (3, 1017)}，各結果依列序 [0, 1, 2, 3] 的非負機率權重為 [1/26, 20/26, 5/26, 0/26]，權重總和恰為一。令 Z=X，求精確 Var(Z)=E[(Z−E[Z])²]；不是 n−1 分母的樣本變異數。

定義與適用範圍

沿用原題明示的論域、假設與來源 MKO 定義。本題已完成第二對話數理與中英語義覆核，並由原始參數逐題獨立重算模型、答案與每個算術步驟；原題仍為 candidate。

• mko-variance

逐步推導

source roles = [qf-variance-weighted, [F, S, denominator, operation, values, weights]]

derived = [variance, variance, null]

Variance ORIGINAL nonnegative RAW weights sum := sum(1, 20, 5, 0)

Variance ORIGINAL nonnegative RAW weights sum = 26

source roles = [[0, 1, 2, 3], powerset(S), [8, 8, 28, 1017], [1, 20, 5, 0], 26, null, null]

derived = [是]

Variance weight times transformed value i=0 := mul(1, 8)

Variance weight times transformed value i=0 = 8

source roles = [0, 0, 8, 1, null, null]

derived = [8, 1/26]

Variance weight times transformed value i=1 := mul(20, 8)

Variance weight times transformed value i=1 = 160

source roles = [1, 1, 8, 20, null, null]

derived = [8, 10/13]

Variance weight times transformed value i=2 := mul(5, 28)

Variance weight times transformed value i=2 = 140

source roles = [2, 2, 28, 5, null, null]

derived = [28, 5/26]

Variance weight times transformed value i=3 := mul(0, 1017)

Variance weight times transformed value i=3 = 0

source roles = [3, 3, 1017, 0, null, null]

derived = [1017, 0]

Variance mean numerator sum wY := sum(8, 160, 140, 0)

Variance mean numerator sum wY = 308

Variance exact expectation M over q := div(308, 26)

Variance exact expectation M over q = 154/13

Variance i=0 Y times q := mul(8, 26)

Variance i=0 Y times q = 208

Variance i=0 centered integer numerator := sub(208, 308)

Variance i=0 centered integer numerator = -100

Variance i=0 centered numerator squared := mul(-100, -100)

Variance i=0 centered numerator squared = 10000

Variance i=0 weight times squared numerator := mul(1, 10000)

Variance i=0 weight times squared numerator = 10000

Variance i=1 Y times q := mul(8, 26)

Variance i=1 Y times q = 208

Variance i=1 centered integer numerator := sub(208, 308)

Variance i=1 centered integer numerator = -100

Variance i=1 centered numerator squared := mul(-100, -100)

Variance i=1 centered numerator squared = 10000

Variance i=1 weight times squared numerator := mul(20, 10000)

Variance i=1 weight times squared numerator = 200000

Variance i=2 Y times q := mul(28, 26)

Variance i=2 Y times q = 728

Variance i=2 centered integer numerator := sub(728, 308)

Variance i=2 centered integer numerator = 420

Variance i=2 centered numerator squared := mul(420, 420)

Variance i=2 centered numerator squared = 176400

Variance i=2 weight times squared numerator := mul(5, 176400)

Variance i=2 weight times squared numerator = 882000

Variance i=3 Y times q := mul(1017, 26)

Variance i=3 Y times q = 26442

Variance i=3 centered integer numerator := sub(26442, 308)

Variance i=3 centered integer numerator = 26134

Variance i=3 centered numerator squared := mul(26134, 26134)

Variance i=3 centered numerator squared = 682985956

Variance i=3 weight times squared numerator := mul(0, 682985956)

Variance i=3 weight times squared numerator = 0

Variance sum ALL weighted squared numerators := sum(10000, 200000, 882000, 0)

Variance sum ALL weighted squared numerators = 1092000

Variance denominator q squared := mul(26, 26)

Variance denominator q squared = 676

Variance denominator q cubed binary second factor := mul(676, 26)

Variance denominator q cubed binary second factor = 17576

Variance probability population centered sum over q cubed := div(1092000, 17576)

Variance probability population centered sum over q cubed = 10500/169

source roles = [[8, 8, 28, 1017], [1, 20, 5, 0], 26, 154/13, 1092000, 17576]

derived = [10500/169, [8, 28], 否]

source roles = [variance, null, null]

derived = [10500/169]

逐步反向核對

• S035 · premise_and_result_audit — 反查本題原始操作數、角色與必要條件；重建下一步，不把單向推論倒當等價。數值/有限表核對不是任意命題的形式證明。原題、中英來源、MKO、AST、狀態與歷史均保留。
• S034 · premise_and_result_audit — 反查本題原始操作數、角色與必要條件；重建下一步，不把單向推論倒當等價。數值/有限表核對不是任意命題的形式證明。原題、中英來源、MKO、AST、狀態與歷史均保留。
• S033 · premise_and_result_audit — 以精確有理數重算 Variance probability population centered sum over q cubed，不以小數近似替代。
• S032 · premise_and_result_audit — 以精確有理數重算 Variance denominator q cubed binary second factor，不以小數近似替代。
• S031 · premise_and_result_audit — 以精確有理數重算 Variance denominator q squared，不以小數近似替代。
• S030 · premise_and_result_audit — 以精確有理數重算 Variance sum ALL weighted squared numerators，不以小數近似替代。
• S029 · premise_and_result_audit — 以精確有理數重算 Variance i=3 weight times squared numerator，不以小數近似替代。
• S028 · premise_and_result_audit — 以精確有理數重算 Variance i=3 centered numerator squared，不以小數近似替代。
• S027 · premise_and_result_audit — 以精確有理數重算 Variance i=3 centered integer numerator，不以小數近似替代。
• S026 · premise_and_result_audit — 以精確有理數重算 Variance i=3 Y times q，不以小數近似替代。
• S025 · premise_and_result_audit — 以精確有理數重算 Variance i=2 weight times squared numerator，不以小數近似替代。
• S024 · premise_and_result_audit — 以精確有理數重算 Variance i=2 centered numerator squared，不以小數近似替代。
• S023 · premise_and_result_audit — 以精確有理數重算 Variance i=2 centered integer numerator，不以小數近似替代。
• S022 · premise_and_result_audit — 以精確有理數重算 Variance i=2 Y times q，不以小數近似替代。
• S021 · premise_and_result_audit — 以精確有理數重算 Variance i=1 weight times squared numerator，不以小數近似替代。
• S020 · premise_and_result_audit — 以精確有理數重算 Variance i=1 centered numerator squared，不以小數近似替代。
• S019 · premise_and_result_audit — 以精確有理數重算 Variance i=1 centered integer numerator，不以小數近似替代。
• S018 · premise_and_result_audit — 以精確有理數重算 Variance i=1 Y times q，不以小數近似替代。
• S017 · premise_and_result_audit — 以精確有理數重算 Variance i=0 weight times squared numerator，不以小數近似替代。
• S016 · premise_and_result_audit — 以精確有理數重算 Variance i=0 centered numerator squared，不以小數近似替代。
• S015 · premise_and_result_audit — 以精確有理數重算 Variance i=0 centered integer numerator，不以小數近似替代。
• S014 · premise_and_result_audit — 以精確有理數重算 Variance i=0 Y times q，不以小數近似替代。
• S013 · premise_and_result_audit — 以精確有理數重算 Variance exact expectation M over q，不以小數近似替代。
• S012 · premise_and_result_audit — 以精確有理數重算 Variance mean numerator sum wY，不以小數近似替代。
• S011 · premise_and_result_audit — 反查本題原始操作數、角色與必要條件；重建下一步，不把單向推論倒當等價。數值/有限表核對不是任意命題的形式證明。原題、中英來源、MKO、AST、狀態與歷史均保留。
• S010 · premise_and_result_audit — 以精確有理數重算 Variance weight times transformed value i=3，不以小數近似替代。
• S009 · premise_and_result_audit — 反查本題原始操作數、角色與必要條件；重建下一步，不把單向推論倒當等價。數值/有限表核對不是任意命題的形式證明。原題、中英來源、MKO、AST、狀態與歷史均保留。
• S008 · premise_and_result_audit — 以精確有理數重算 Variance weight times transformed value i=2，不以小數近似替代。
• S007 · premise_and_result_audit — 反查本題原始操作數、角色與必要條件；重建下一步，不把單向推論倒當等價。數值/有限表核對不是任意命題的形式證明。原題、中英來源、MKO、AST、狀態與歷史均保留。
• S006 · premise_and_result_audit — 以精確有理數重算 Variance weight times transformed value i=1，不以小數近似替代。
• S005 · premise_and_result_audit — 反查本題原始操作數、角色與必要條件；重建下一步，不把單向推論倒當等價。數值/有限表核對不是任意命題的形式證明。原題、中英來源、MKO、AST、狀態與歷史均保留。
• S004 · premise_and_result_audit — 以精確有理數重算 Variance weight times transformed value i=0，不以小數近似替代。
• S003 · premise_and_result_audit — 反查本題原始操作數、角色與必要條件；重建下一步，不把單向推論倒當等價。數值/有限表核對不是任意命題的形式證明。原題、中英來源、MKO、AST、狀態與歷史均保留。
• S002 · premise_and_result_audit — 以精確有理數重算 Variance ORIGINAL nonnegative RAW weights sum，不以小數近似替代。
• S001 · premise_and_result_audit — 反查本題原始操作數、角色與必要條件；重建下一步，不把單向推論倒當等價。數值/有限表核對不是任意命題的形式證明。原題、中英來源、MKO、AST、狀態與歷史均保留。

結論

10500/169

依上列完整代值及條件核對得到原題答案；原題編號、格式與狀態保持不變。

本題覆核與來源綁定

覆核日期：2026-10-26

原題、答案、步驟表達式、數值 AST 與既有歷史保持原樣；原來的候選狀態屬於來源歷史，不覆寫為形式化證明。