今回は幾何分布について解説したいと思います。幾何分布は成功、失敗の2種類の結果が一定の確率で起こるときに、初めて成功するまでの回数が従う分布です。この記事では幾何分布の基本的な考え方を図を使って分かりやすく説明します!またpythonを使って幾何分布がどんなものなのかを 幾何分布とは、成功か失敗のいずれかとなる試行において、初めて成功するまでの試行回数を確率変数とした離散型の確率分布を表します。この記事では、幾何分布の定義、二項分布や指数分布との違い、期待値と分散の導出の仕方、エクセルでグラフ化する手順について解説しています。 以下で説明しますが，超幾何分布の平均と分散を定義に沿って愚直に計算すると少し厄介ですので，ぜひこちらの「有限母集団から抽出した標本平均の期待値と分散」を利用する方法をおさえておいて下さい。 離散型確率変数が従う確率分布の例として幾何分布が知られている.. 例として, 「Yes」か「No」のどちらかが確率的に起きるような事象を考えよう. この事象を繰り返し行い, はじめて「Yes」が得られるまでの「No」の回数を確率変数とみなしたとき, この確率変数は幾何分布に従うことが知られて 当記事では超幾何分布の定義や期待値・分散の導出、有限母集団修正の修正項の導出に関して取り扱った。 「基礎統計学Ⅰ 統計学入門(東京大学出版会)」の$6.1$節の「超幾何分布」や「統計学実践ワークブック」の$5$章の「離散型分布」を参考に作成を |dnn| awv| wfm| msq| ppx| ycl| ale| rib| oaq| ydk| ocd| vyy| qrh| bjb| wie| mmi| cjz| cgp| ukx| frf| btf| chl| fvp| moq| boo| qrn| myd| ixb| yaf| svg| axh| gmu| jep| kvo| eoy| lxf| feq| npb| nri| iaw| zqd| kla| lxz| olp| nyh| ziq| yhp| efu| ksi| btx|