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統計学 - 二項分布 (ソースを閲覧)

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 == 期待値および分散 ==
-* 期待値
+これらの値は、実際のデータの分布がどの程度理論値から外れているかを判断する時の基準として使用される。<br>
-*: <math>np</math>
-* 分散
-*: <math>np (1 - p)</math>
 <br>
-これらの値は、実際のデータの分布がどの程度理論値から外れているかを判断する時の基準として使用される。<br>
+==== 二項分布 B(n, p) の期待値 ====
+<math>\mu = np</math><br>
+<br>
+ 例題:
+ 表が出る確率 <math>p = 0.6</math> のコイン <math>n = 1000</math> 枚を投げる。
+枚のうち、表が出る枚数の期待値μを求めよ。
+ 解答:
+ <math>\mu = np = 1000 \times 0.6 = 600</math> [枚]
+<br>
+==== 二項分布 B(n, p) の分散 ====
+<math>\sigma^2 = npq = np (1 - p)</math><br>
+<br>
+ 例題:
+ 表が出る確率 <math>p = 0.6</math> のコイン <math>n = 1000</math> 枚を投げる。
+枚のうち、表が出る枚数の標準偏差σを求めよ。
+ 解答:
+ <math>\sigma = \sqrt{\sigma^2} = \sqrt{np (1 - p)} = \sqrt{1000 \times 0.6 \times 0.4} \cong 15.5 </math> [枚]
 <br><br>