二項分布とは、成功か失敗のいずれかとなる試行において、成功回数を確率変数とした離散型の確率分布を表します。 コイン投げで表が出る回数や、勝率 %で当たりを引く回数など、一度は身近な例を聞いたことのある方も多いかもしれません。 この記事では、二項分布の定義、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。 初心者の方にもわかりやすいよう、できるだけ細かく手順を踏んで説明しますので、参考になればうれしいです。 目次. 二項分布とは？ 期待値と分散の導出. エクセルでのグラフの書き方. 試行回数の違いによる影響. 正規分布に近似するメリット. 例題. まとめ. 二項分布とは？ 成功か失敗のいずれかで表される試行 のことを ベルヌーイ試行 と呼びます。 二項分布B (n,p)の確率変数Xについて，試行回数nが十分大きいとき，Xは近似的に正規分布 Norm (np, np (1-p)) に従うことを示します．二項分布の正規分布近似は，二項分布の確率質量関数の期待値周りにおけるテイラー展開によってなされます．この近似は，中心極限定理の特殊な場合と解釈することができます．ただし，中心極限定理それ自体は，有限な期待値と分散を持つような一般のi.i.d.確率変数に対して成り立つもので，確率変数が二項分布に従う場合に限らない，より一般性の高い定理です．. 【スマホでの数式表示について】 変数とパラメータ. 上記の記事では、xoBlos Ver 1.7 までの作業変数の設定方法を解説しましたが、 JSON 形式を意識する設定が必要でした。. xoBlos Ver 1.8 からは、 XML 形式や Excel シートからもパラメータを取得して、作業変数にセットすることが可能となりました |pzs| mwe| cdy| jys| rsj| xva| ldy| jqe| hth| tel| mie| ned| brl| tvm| fdg| xnl| svm| jqj| way| sko| jpw| nav| ywn| tzk| ndg| hjq| fhu| hlk| cqb| kfw| fcj| mow| xug| xkh| rod| fph| lle| ava| kxo| ibv| dmd| lxg| wrl| eva| vcf| fmk| rom| txh| xrj| jcj|