高校数学[総目次]

数学B 第3章 統計的な推測

  スライド ノート 問題
1. 確率変数と確率分布      
2. 確率変数の期待値と分散      
3. 確率変数の変換      
4. 確率変数の和と期待値      
5. 独立な確率変数と期待値・分散      
6. 二項分布      
7. 正規分布      
8. 母集団と標本      
9. 推定      
10. 仮説検定      

6.二項分布

6.1 二項分布とは

 さいころを3回投げたとき,2以下の目がでる回数を $X$ とすると,$X$ は確率変数である.1回の試行において2以下の目が出る確率は $\dfrac26=\dfrac13$,2以下の目が出ない(3以上の目が出る)確率は $1-\dfrac13=\dfrac23$ であるから,$X$ の分布は次のように計算される:

\[\begin{align*}
P(X=0)&=\ {_3\rm C_0}\ \left(\frac23\right)^3\ =\ \frac8{3^3}\\[5pt]
P(X=1)&={_3\rm C_1}\frac13\cdot\left(\frac23\right)^2=\frac{12}{3^3}\\[5pt]
P(X=2)&={_3\rm C_2}\left(\frac13\right)^2\cdot\frac23=\frac6{3^3}\\[5pt]
P(X=3)&=\ {_3\rm C_3}\ \left(\frac13\right)^3\ =\ \frac1{3^3}\\[5pt]
\end{align*}\]

  $X$ が従う分布

 この例のように,$n$ 回の反復試行で事象Aが起こる回数を表す確率変数 $X$ が従う分布は,次に説明するように二項分布と呼ばれている.

 1回の試行で事象 $A$ の起こる確率が $p$ とする.このとき事象 $A$ が起こらない確率を $q$ とすると, $q=1-p$ である.

 この試行を $n$ 回繰り返したとき,事象 $A$ の起こる回数を $X$ とすると,$X$ は確率変数となり,

\[P(X=r)={_n{\rm C}}_r\ p^rq^{n-r}\]

である.従って確率変数 $X$ の分布は次のようになる.

この確率変数 $X$ が従う分布を二項分布(binomial distribution)といい,$B(n,p)$ で表す.

二項分布 1回において事象Aが起こる確率が $p$ である試行を $n$ 回繰り返したとき,事象Aが起こる回数を $X$ とすると,$X$ は確率変数となり,二項分布 $B(n,p)$ に従う.

「二項」という用語は二項定理

\[(a+b)^n={_n\rm C}_0\,a^n\!+\!{_n\rm C}_1\,a^{n-1}b\!+\!{_n\rm C}_2\,a^{n-2}b^2\!+\!\cdots\!+\!{_n\rm C}_n\,b^n\]

からきており,この展開項において $a$ を $q$ に,$b$ を $p$ に置き換えると,上の表の確率が現れる.また左辺は

\[(a+b)^n=(q+p)^n=1^n=1\]

であるから,確かに確率の合計は1である.

例1 さいころを5回投げるとき,1の目が出る回数を $X$ とすると,$X$ は二項分布 $B\left(5,\dfrac16\right)$ に従う確率変数である.

例2 硬貨を3回投げるとき,表の面が出る回数を $X$ とすると,$X$ は二項分布 $B\left(3,\dfrac12\right)$ に従う確率変数である.

6.2 二項分布の期待値と分散

 ある試行で事象 $A$ の起こる確率が $p$ であるとし,この試行を $n$ 回繰り返す.$k$ 回目の試行で $A$ が起これば 1,起こらなければ 0 をとる確率変数を $X_k$ とすると,$X_k$ の従う分布は次のようになる.