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第 2 章補足 Ⅱ 2 項分布と正規分布についての補足

第 2 章補足 Ⅱ 2 項分布と正規分布についての補足. 統計学  2006 年度. 確率変数  - とりうる値(連続変数の場合にはその値を含む微小な区間)のそれぞれにある確率が対応している変数 確率分布  - 確率変数のとりうる値(連続変数の場合にはその値を含む微小な区間)と確率との対応関係 確率分布は、いくつかの種類に分類することができる。 離散型確率分布 2 項分布、ポアソン分布、負の 2 項分布、超幾何分布、・・・ 連続型確率分布 正規分布、 t 分布、カイ 2 乗分布、・・・. d) 2 項分布

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第 2 章補足 Ⅱ 2 項分布と正規分布についての補足

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  1. 第2章補足Ⅱ2項分布と正規分布についての補足第2章補足Ⅱ2項分布と正規分布についての補足 統計学 2006年度

  2. 確率変数 - とりうる値(連続変数の場合にはその値を含む微小な区間)のそれぞれにある確率が対応している変数確率変数 - とりうる値(連続変数の場合にはその値を含む微小な区間)のそれぞれにある確率が対応している変数 • 確率分布 - 確率変数のとりうる値(連続変数の場合にはその値を含む微小な区間)と確率との対応関係 • 確率分布は、いくつかの種類に分類することができる。 • 離散型確率分布 2項分布、ポアソン分布、負の2項分布、超幾何分布、・・・ • 連続型確率分布 正規分布、t分布、カイ2乗分布、・・・

  3. d) 2項分布 [定義] 起こりうる結果がAかBかという2つの結果しか起こらない試行† をn回繰り返したとき、Aという結果がx回おこったとする。このxの確率分布を2項分布という。 • このような試行をベルヌーイ試行という [分布関数]Aが起こる確率をp、Bが起こる確率をq(=1-p)とすると、2項分布は p(x)=nCxpxqn-x   という式であらわすことができる。この式を2項分布の分布関数という。 [期待値と分散] 2項分布の期待値(平均)は E(x)=np          分散は       V(x)=npq  となる。

  4. (例) サイコロを3回振る実験では、A(1の目が出る)かB(1の目が出ない)かという2つの結果しか起こらない試行をn(=3)回繰り返したとき、A (1の目が出る)という結果がx回おこった。このxの確率分布は2項分布(にしたがう)といわれる。 • この例では、         であるので、分布関数にあてはめると、          となる。 • xのとりうる値は0,1,2,3の4つであるので、この分布関数は次のような関係を表している。

  5.  nCxについて • nCxはn個の中からx個を選ぶ組み合わせの数であり、次のように定義される。 • ここで、!は階乗を表す記号であり、次のようなものである。 n! = n ×(n-1)×・・・×2×1  よって、nCxは次のように計算できる。 x個 x個

  6. たとえば、5人の班の中から2人の委員を選ぶ組み合わせはたとえば、5人の班の中から2人の委員を選ぶ組み合わせは となる。 • サイコロを3回振る実験において、1の目が1回出るパターンは、 ○××, ×○×, ××○の3通りあるが、これはサイコロを振る3回のうち、何回目に1の目が出るかを考えたものであり、 である。 • また、nC0は定義のように計算できないので、 nC0=1と特別に定義する。

  7. 3C0=1, 3C1=3, 3C2=3, 3C3=1 であることから、サイコロを3回振る実験の分布関数は次のように表すことができる。 • 離散型確率変数の期待値は、一般に          によって求めることができるので、   となる。

  8. 確率変数が2項分布にしたがう場合、期待値は       として求めることができる。すなわち、すべてのとりうる値と対応する確率が得られなくても、期待値が計算できるのである。確率変数が2項分布にしたがう場合、期待値は       として求めることができる。すなわち、すべてのとりうる値と対応する確率が得られなくても、期待値が計算できるのである。 • この例の場合             となる。 • また、2項分布にしたがう確率変数の分散は        として求めることができる。 • この例の場合             となる。

  9. e) 正規分布 • 2項分布において、nを大きくしていくと、左右対称のつりがね型の正規分布といわれる分布に近づく。 • 2項分布は離散型確率変数の分布であるが、nを無限に大きくしたとき、xのとりうる値は無限に大きくなる。すなわちxは連続型確率変数として扱われる。

  10. 正規分布は平均μ、分散σ2の値によって、中心の位置や山の高さが変わってくる。正規分布は平均μ、分散σ2の値によって、中心の位置や山の高さが変わってくる。 <平均の異なる正規分布>

  11. <分散の異なる正規分布> • これらの正規分布は、中心の位置を移動させたり、目盛りの幅を変える(横に伸ばしたり、縮めたりする)ことによって、全て同じ正規分布となる。

  12. ※ 標準化と標準正規分布 • 正規分布にしたがう変数は、平均・分散をそろえることによって、比較することが可能である。 • さまざまな正規分布における値を、標準正規分布における相対的な位置に変換し、比較する。

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