メニュー
yu-to
管理者
本ブログを運営しているyu-toと申します。

高校数学の解説や公務員試験問題の解説、データサイエンスについての記事を書いていきます!

「データサイエンス×教育」に興味があり、日々勉学に励んでいます。

少しでも役に立つ情報の発信をしていきますのでぜひ読んでください。

また、同志からのお声がけはとても励みになります。ぜひ、コメントやメール、SNS等でご連絡ください!
カテゴリー

【統計学の基礎】二項分布

  • URLをコピーしました!

二項分布とは

ベルヌーイ試行n 回行って、成功する回数 X が従う確率分布を「二項分布」といいます。

詳しく見ていきましょう!

ベルヌーイ試行

「コインを投げたときに表が出るか裏が出るか」のように、何かを行ったときに起こる結果が 2 つしかない試行のことを「ベルヌーイ試行」といいます。ベルヌーイ試行では一般に、2 つの結果のうち一方を「成功」とし、確率変数がとる値を「1」、もう一方の結果を「失敗」とし、確率変数がとる値を「0」とします。そして成功の確率を p とすると、それぞれの確率は次のように表されます。

P(X=1)=p

P(X=0)=1p

二項分布とその平均、分散

定義:二項分布は、ある試行が成功または失敗の二つの結果(ベルヌーイ試行)を持ち、その試行を複数回行ったときに成功する回数の分布です。

数式:二項分布の確率質量関数は次のように表されます。

P(X=k)=nCk pk(1p)nk

n:試行の回数
k:成功回数
p:成功の確率

平均は E[X]=np 、分散は Var(X)=np(1p)

:コインを 10 回投げたときに表が出る回数

スクロールできます
表の回数012345678910
確率0.0010.010.0440.1170.2050.2460.2050.1170.0440.010.001

二項分布の特徴

次に、二項分布の特徴を詳しく見ていきます。

独立試行:試行が独立している、つまり一度の結果が次の試行には影響を与えない。
成功確率が一定:各試行で成功する確率 p は変わらない。
有限の試行回数:試行回数 n は固定されており、無限ではない。

これらの性質から、試行回数や成功確率に応じた結果のばらつきを予測できることを示します。

二項分布の応用例

二項分布がどのように現実の問題に応用されるかを説明します。

品質管理
ある製品が合格する確率が 90 %だとした場合、100 個の製品のうちいくつ合格するかを二項分布を使って予測します。

マーケティング
あるキャンペーンで、1,000 人に広告を送信した場合、クリック率が 5 %だとすると、クリックされる回数の分布を予測できます。

生物学
遺伝学における遺伝子の分離のモデルとしても二項分布が使われます。ある遺伝形質を持つ確率が既知の場合、その遺伝形質を持つ個体数を予測できます。

おわりに

さいごまで読んでいただきありがとうございました!

『統計の扉』で書いている記事

  • 高校数学の解説
  • 公務員試験の数学
  • 統計学(統計検定2級レベル)

ぜひご覧ください!

数学でお困りの方は、コメントやXでご連絡ください。(Xはこちら

私自身、数学が得意になれたのはただ運が良かったんだと思っています。たまたま親が通塾させることに積極的だったり、友達が入るって理由でそろばんに入れたり、他の科目が壊滅的だったおかげで数学が(相対的に)得意だと勘違いできたり。

”たまたま”得意になれたこの恩を、今数学の学習に困っている人に還元できたらなと思っています。お金は取りません。できる限り(何百人から連絡が来たら難しいかもですが…)真摯に向き合おうと思っていますのでオアシスだと思ってご連絡ください。

  • URLをコピーしました!