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学ぶ目的
二項分布
成功確率pの試行(ベルヌーイ試行)をn回くり返したときの成功回数の分布です。期待値はnp、分散はnp(1−p)です。1回の成功確率0.2の試行を10回くり返して、ちょうど2回成功する確率は約0.302です。
ポアソン分布
まれな出来事が一定の時間や範囲で起きる回数の分布です。平均の回数をλ(ラムダ)とすると、期待値も分散もλです。λが2なら、1回も起きない確率はeのマイナス2乗で約0.135です。nが大きくpが小さい二項分布の近似にもなります。
正規分布
平均を中心に左右対称なベル型の分布です。(値−平均)÷標準偏差で標準正規分布に直し、数値表で確率を求めます。平均±1標準偏差に約68%、±2標準偏差に約95%が入り、両側5%の境目は±1.96です。
ほかの分布
- 幾何分布 … 初めて成功するまでの回数
- 一様分布・指数分布 … 連続型の基本。指数分布の期待値は1÷λ
- 超幾何分布 … 取り出したものを戻さないときの数
分布を選ぶ手がかり
問題文で「何を数えるか」「回数が決まっているか」「連続の量か」を見て、分布を選びます。
このレクチャーで学ぶこと
- 二項分布の確率・期待値・分散
- ポアソン分布と二項分布の近似
- 正規分布の標準化と数値表の使い方
- 幾何・一様・指数・超幾何分布と分布の選び方
質問
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#1
未完了
試験の全体像と学び方 ― 形式・合格水準・範囲を知り、合格までの計画を立てる
#2
未完了
データの要約 ― 平均・分散・箱ひげ図で分布の中心とばらつきを読む
#3
未完了
2変数の関係 ― 相関係数と回帰直線を計算し、見かけの相関を見抜く
#4
未完了
データの集め方 ― 標本調査の抽出法と実験の3原則を見分ける
#5
未完了
確率の基本 ― 条件付き確率とベイズの定理、期待値と分散を計算する
#6
未完了
確率分布 ― 二項分布・ポアソン分布・正規分布を使い分けて確率を求める
#7
未完了
標本分布と中心極限定理 ― 標本平均のばらつきと二項分布の正規近似を計算する
#8
未完了