第 35837 題：平移後的機率變異數

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, -17), (1, -17), (2, -4), (3, 1010)}，各結果依列序 [0, 1, 2, 3] 的非負機率權重為 [1/20, 13/20, 6/20, 0/20]，權重總和恰為一。令 Z=X+(-1)，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, -17), (1, -17), (2, -4), (3, 1010)}，各結果依列序 [0, 1, 2, 3] 的非負機率權重為 [1/20, 13/20, 6/20, 0/20]，權重總和恰為一。令 Z=X+(-1)，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-shift, [F, S, c, denominator, operation, values, weights]]

derived = [variance, shift_variance, null]

Variance ORIGINAL nonnegative RAW weights sum := sum(1, 13, 6, 0)

Variance ORIGINAL nonnegative RAW weights sum = 20

source roles = [[0, 1, 2, 3], powerset(S), [-17, -17, -4, 1010], [1, 13, 6, 0], 20, null, -1]

derived = [是]

Variance translated ORIGINAL value i=0 := sum(-17, -1)

Variance translated ORIGINAL value i=0 = -18

Variance weight times transformed value i=0 := mul(1, -18)

Variance weight times transformed value i=0 = -18

source roles = [0, 0, -17, 1, null, -1]

derived = [-18, 1/20]

Variance translated ORIGINAL value i=1 := sum(-17, -1)

Variance translated ORIGINAL value i=1 = -18

Variance weight times transformed value i=1 := mul(13, -18)

Variance weight times transformed value i=1 = -234

source roles = [1, 1, -17, 13, null, -1]

derived = [-18, 13/20]

Variance translated ORIGINAL value i=2 := sum(-4, -1)

Variance translated ORIGINAL value i=2 = -5

Variance weight times transformed value i=2 := mul(6, -5)

Variance weight times transformed value i=2 = -30

source roles = [2, 2, -4, 6, null, -1]

derived = [-5, 3/10]

Variance translated ORIGINAL value i=3 := sum(1010, -1)

Variance translated ORIGINAL value i=3 = 1009

Variance weight times transformed value i=3 := mul(0, 1009)

Variance weight times transformed value i=3 = 0

source roles = [3, 3, 1010, 0, null, -1]

derived = [1009, 0]

Variance mean numerator sum wY := sum(-18, -234, -30, 0)

Variance mean numerator sum wY = -282

Variance exact expectation M over q := div(-282, 20)

Variance exact expectation M over q = -141/10

Variance i=0 Y times q := mul(-18, 20)

Variance i=0 Y times q = -360

Variance i=0 centered integer numerator := sub(-360, -282)

Variance i=0 centered integer numerator = -78

Variance i=0 centered numerator squared := mul(-78, -78)

Variance i=0 centered numerator squared = 6084

Variance i=0 weight times squared numerator := mul(1, 6084)

Variance i=0 weight times squared numerator = 6084

Variance i=1 Y times q := mul(-18, 20)

Variance i=1 Y times q = -360

Variance i=1 centered integer numerator := sub(-360, -282)

Variance i=1 centered integer numerator = -78

Variance i=1 centered numerator squared := mul(-78, -78)

Variance i=1 centered numerator squared = 6084

Variance i=1 weight times squared numerator := mul(13, 6084)

Variance i=1 weight times squared numerator = 79092

Variance i=2 Y times q := mul(-5, 20)

Variance i=2 Y times q = -100

Variance i=2 centered integer numerator := sub(-100, -282)

Variance i=2 centered integer numerator = 182

Variance i=2 centered numerator squared := mul(182, 182)

Variance i=2 centered numerator squared = 33124

Variance i=2 weight times squared numerator := mul(6, 33124)

Variance i=2 weight times squared numerator = 198744

Variance i=3 Y times q := mul(1009, 20)

Variance i=3 Y times q = 20180

Variance i=3 centered integer numerator := sub(20180, -282)

Variance i=3 centered integer numerator = 20462

Variance i=3 centered numerator squared := mul(20462, 20462)

Variance i=3 centered numerator squared = 418693444

Variance i=3 weight times squared numerator := mul(0, 418693444)

Variance i=3 weight times squared numerator = 0

Variance sum ALL weighted squared numerators := sum(6084, 79092, 198744, 0)

Variance sum ALL weighted squared numerators = 283920

Variance denominator q squared := mul(20, 20)

Variance denominator q squared = 400

Variance denominator q cubed binary second factor := mul(400, 20)

Variance denominator q cubed binary second factor = 8000

Variance probability population centered sum over q cubed := div(283920, 8000)

Variance probability population centered sum over q cubed = 3549/100

source roles = [[-18, -18, -5, 1009], [1, 13, 6, 0], 20, -141/10, 283920, 8000]

derived = [3549/100, [-18, -5], 否]

source roles = [shift_variance, null, -1]

derived = [3549/100]

逐步反向核對

• S039 · 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。
• S038 · 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。
• S037 · 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。
• S036 · 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。
• S035 · premise_and_result_audit — 以精確有理數重算 Variance denominator q squared，不以小數近似替代。
• S034 · 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。
• S033 · 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。
• S032 · 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。
• S031 · 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。
• S030 · 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。
• S029 · 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。
• S028 · 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。
• S027 · 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。
• S026 · 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。
• S025 · 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。
• S024 · 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。
• S023 · 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。
• S022 · 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。
• S021 · 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。
• S020 · 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。
• S019 · 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。
• S018 · 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。
• S017 · 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。
• S016 · 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。
• S015 · 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。
• S014 · 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。
• S013 · premise_and_result_audit — 以精確有理數重算 Variance translated ORIGINAL value i=3，不以小數近似替代。
• S012 · 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。
• S011 · 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。
• S010 · premise_and_result_audit — 以精確有理數重算 Variance translated ORIGINAL value i=2，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=1，不以小數近似替代。
• S007 · premise_and_result_audit — 以精確有理數重算 Variance translated ORIGINAL value i=1，不以小數近似替代。
• S006 · 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。
• S005 · 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。
• S004 · premise_and_result_audit — 以精確有理數重算 Variance translated ORIGINAL 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

3549/100

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。