TITLE:確率 *確率 [#oe5dca75] **事象 [#y5ac6fb3] -あることが起こった結果を、「''事象''」という --事象Aを &mimetex(\normalsize A ); と書く --全体の事象のことを「''全事象''」 &mimetex(\normalsize \Omega ); と書く --決して起こらないことを「''空事象''」 &mimetex(\normalsize \phi ); と書く **確率 [#v8e03e0e] -「確率」とは、あることが起こる結果の割合、つまり起こりやすさの目安である --ある事象 A が起こる確率を、 &mimetex(\normalsize P(A) ); と書く ---確率は、0から1の間の値をとる #mimetex(){{ 0 \leq P(A) \leq 1 }} --全事象の確率は &mimetex(\normalsize P( \Omega ) = 1 ); となる --空事象の確率は &mimetex(\normalsize P( \phi ) = 0 ); と書く ***数学的確率 [#a89ef257] -あることが起こる結果が何通りあるかを元にしてだす確率を、「''数学的確率''」という -例えば… --サイコロの目の出方は6通り --→3の目が出る確率は 1/6 -事象Aの確率は、事象Aの起こる場合の数 a を、すべての場合の数(何通りあるかすべて数えたもの)N で割ったものである #mimetex(){{ P(A) = \frac{a}{N} }} ***統計的確率 [#hbfde005] -実際に起こった結果を元にしてだす確率を、「''統計的確率''」という -例えば… --実際にサイコロを60回投げたら、3の目が13回出た --→この時点での、3の目が出た確率は 13/60 -事象Aの確率は、事象Aの起こった回数 r を、すべての起こった回数 n で割ったものである #mimetex(){{ P(A) = \frac{r}{n} }} ***大数の法則 [#pb33d92d] -試行(あることを実施)する回数を増やせば増やすほど、統計的確率が数学的確率に近づいていくことを、「''大数の法則''」という -例えば… --実際にサイコロを1,000回投げたら、3の目が1,300回出た --→その結果、3の目が出た確率はほぼ 1/3 #mimetex(){{ \begin{eqnarray} P(A) &=& \lim_{n\to\infty}\frac{r}{n} &=& \frac{a}{N} \end{eqnarray} }} **加法定理 [#k9f3d421] ***排反前提の場合 [#c73da2cd] -2つ、または2つ以上の排反事象(同時に起こりえない事象)が起こる確率は、 それぞれの確率の和である #mimetex(){{ \begin{eqnarray} P(A \cup B) &=& P(A) + P(B) \\ P(A \cup B \cup C \cdots ) &=& P(A) + P(B) + P(C) + \cdots \\ \end{eqnarray} }} --排反事象 ---同時に起こりえない(2つ、または2つ以上の)事象 --&mimetex(\normalsize A \cup B); を、AとBの和事象という -例: --52枚のトランプから1枚引いたとき、ハートまたはダイヤを引く確率は、次のとおり #mimetex(){{ \begin{eqnarray} P(A \cup B) &=& \frac{13}{52} + \frac{13}{52} \\ &=& \frac{1}{4} + \frac{1}{4} = \frac{1}{2} \end{eqnarray} }} ***一般の場合 [#j687009f] -2つ、または2つ以上の事象が起こる確率は、 それぞれの確率の和から、それぞれの事象が同時に起こる確率を引いたもの #mimetex(){{ P(A \cup B) = P(A) \cup P(B) - P(A \cap B) }} -例: --52枚のトランプから1枚引いたとき、ハートまたはA(エース)を引く確率は、次のとおり #mimetex(){{ \begin{eqnarray} P(A \cup B) &=& \frac{13}{52} + \frac{4}{52} - \frac{1}{52} \\ &=& \frac{4}{13} \end{eqnarray} }} **乗法定理 [#ed18daad] -2つ、または2つ以上の互いに独立な事象が同時に(または続けて)起こる確率は、 確率の積になる #mimetex(){{ \begin{eqnarray} P(A \cap B) &=& P(A) \times P(B) \\ P(A \cap B \cap C \cdots ) &=& P(A) \times P(B) \times P(C) \times \cdots \\ \end{eqnarray} }} --&mimetex(\normalsize A \cap B); を、AとBの積事象という -例: --サイコロを2回投げて、2回とも1の目が出る確率(1の目が出た後、1の目が出る確率)は、次のとおり #mimetex(){{ \begin{eqnarray} P(A \cap B) &=& \frac{1}{6} \times \frac{1}{6} \\ &=& \frac{1}{36} \end{eqnarray} }} -独立事象 --ある事象の発生する確率が、他のいずれの事象の影響も受けない&br;(他の事象に関係なく発生する事象) -余事象 --ある事象について、その事象がおこらないすべての場合(の事象)を「''余事象''」 &mimetex(\normalsize \bar{A} ); と書く --余事象が起こる確率を &mimetex(\normalsize P( \bar{A}) ); と書く #mimetex(){{ P( \bar{A}) = 1 - P(A) }} |