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確率へ — 統計コースの入口

数え上げができれば、確率は「割合」にすぎません。まずは振り返りから。

ウォームアップ — 第6章の振り返り

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初項3の等差数列があります。公差dを動かして、第5項をちょうど19にしてください。

3.04.05.06.07.0

第5項 = 3 + 4d = 7.0(目標 19)

確率 = 数えて割る

すべての場合が同様に確からしいとき:

P(A)=Aの場合の数すべての場合の数P(A) = \frac{\text{Aの場合の数}}{\text{すべての場合の数}}

サイコロで偶数が出る確率は 3/6=1/23/6 = 1/2。分子も分母も前回の「数え上げ」です。 面倒な事象は余事象(起きない場合)から数える—— 「少なくとも1回」ときたら 1P(1回もない)1 - P(\text{1回もない}) が定石です。

独立な試行は掛け算

コインを2回投げて2回とも表になる確率は 12×12=14\frac{1}{2} \times \frac{1}{2} = \frac{1}{4}。 1回目の結果が2回目に影響しない(独立)とき、確率は積の法則で掛け算になります。

では「10回中ちょうど3回表」は? 表3回の選び方10C3_{10}\mathrm{C}_3 通りあるので

P=10C3(12)10P = {}_{10}\mathrm{C}_3 \left(\tfrac{1}{2}\right)^{10}

回数ごとの確率を並べると、山の形が見えてきます(これが二項分布の正体):

B(n, p) の棒グラフ。n を大きくすると釣鐘型に近づく(第5章への伏線)

情報で確率が変わる — 条件付き確率

「陽性と分かった」など、情報を得ると分母(考える集団)が絞られます。

100人のうち病気(赤)は10人 → 10%

全体では病気は10%なのに、「陽性の人だけ」に絞ると割合が変わる—— これが条件付き確率です。この図の本格版(検査のパラドックス)が 統計コース第3章の主役。ベイズの定理まで、あと半歩の位置にいます。

操作チャレンジ — 図で解く3問

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シャツ3種類とズボンを組み合わせます。コーディネートを12通りにするズボンの種類数を探してください。

シャツ3種 × ズボン2種 = 6 通り(目標 12通り)