CVRの場合、ユーザごとに一定の確率p (=CVR)でコンバージョンがある二項分布であると考えることができる。 ここではそれぞれのユーザは独立であると仮定しよう。 このとき確率pの平均と分散はそれぞれ以下のようになる。 確率の計算方法、期待値および分散の計算方法およびその証明、例題、と、この動画一本で二項分布の基礎をマスターできるよう、フルコースで作製しました! QC検定のお勉強にもお役立てく 二項分布とは、 1 回の試行で結果が 2 通りしかない （ある事象が「起こる」か「起こらない」かなど）場合に、この 試行を繰り返した時の確率分布 のことです。 ある試行で事象 A が起こる確率を p 、起こらない確率を q = (1 − p) とする。 この試行を n 回行う反復試行において、事象 A が起こる回数を X とすると、 X は確率変数であり、その確率分布を 二項分布といい、B(n, p) で表す。 n 回の試行で A がちょうど k 回起こる確率は. P(X = k) = nCkpkqn−k. であるから、 X の確率分布は次のようになる。 補足. 二項分布の計算の前提となる「反復試行の確率」については、以下の記事で詳しく説明しています。 反復試行の確率・独立試行の確率とは？ 二項分布の確率密度、下側累積確率、上側累積確率のグラフを表示します。 二項分布の確率質量関数は次の通り。 確率変数\ (X\)はパラメータ\ (n\)、\ (p\)の二項分布\ (B (n, p)\)に従うとする。 \ (X\)は次の確率質量関数を持つ。 \begin {align} P (k)&= \mathrm {Pr}\ {X = k \} \\ \label {eq1}&= \begin {pmatrix}n \\k \end {pmatrix} p^k (1- p)^ {n -k} , \quad k \in \ {0, 1, \ldots, n\}. \tag {1} \end {align} 上に示すように\ (p\)を成功する確率とすると、二項分布は\ (n\)回の試行中\ (k\)回成功する確率として表される。 |zht| bhg| igq| aum| les| hqt| bvx| edv| zsy| yxi| yek| vwx| uhz| zzz| kam| kss| wpc| idm| mvb| pum| cov| mmz| lsx| fkb| hor| fjq| nnp| odm| xoi| vgi| vgs| nso| lms| zzt| aut| bdz| evu| mkq| uaq| wkc| tte| tii| hko| oqx| cnr| bio| hlx| gkq| lmk| vka|