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計算を入力してください

値と確率は同じ個数を入力してください。確率の合計は1になる必要があります。

公式

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結果

平均(期待値)μ
3
μ = Σ xᵢ·pᵢ
分散(σ²) 1
標準偏差(σ) 1
確率の合計 1
結果の個数 4

正しい確率分布では、確率の合計が1になります。上の合計が1でない場合は、入力内容を確認してください。

このツールでできること

離散確率分布とは、確率変数がとりうるすべての値と、それぞれの値が起こる確率を一覧にしたものです。この計算ツールでは、値(x)とそれに対応する確率(p)の表を入力するだけで、分布を要約する3つの代表的な数値——平均(期待値)、分散標準偏差——を瞬時に算出します。

使い方

最初の入力欄に、結果となる値をカンマ区切りで入力します(例:1, 2, 3, 4)。2つ目の入力欄には、同じ順番で対応する確率を入力してください(例:0.1, 0.2, 0.3, 0.4)。値と確率の個数が一致していること、そして確率の合計が1になることを確認しましょう。「計算する」を押すと結果が表示されます。確率の合計も併せて表示されるので、入力した分布が正しいかどうかをすぐに確認できます。

計算式の解説

平均はμ(ミュー)で表され、確率で重み付けした平均値です:

$$\mu = \sum_{i} x_i \cdot p_i$$

各値にその確率を掛け、それらをすべて足し合わせます。分散はσ²で表され、各結果が平均からどれだけばらついているかを示します:

$$\sigma^{2} = \sum_{i} \left(x_i - \mu\right)^{2} \cdot p_i$$

標準偏差σは分散の平方根で、ばらつきを元の値と同じ単位で表したものです。

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分散を示すために各結果から平均までの距離を表した図
分散\(\sigma^{2}\)は、結果が平均\(\mu\)からどれだけ散らばっているかを表します。
平均を示す破線付きの離散確率分布の棒グラフ
各棒は結果\(x\)の確率\(p\)を表し、平均\(\mu\)は釣り合いの点です。

計算例

x = 1, 2, 3, 4、確率がそれぞれ 0.1, 0.2, 0.3, 0.4 の場合を考えます。平均は

$$1(0.1) + 2(0.2) + 3(0.3) + 4(0.4) = 0.1 + 0.4 + 0.9 + 1.6 = 3.0$$

となります。分散は

$$(1-3)^{2}(0.1) + (2-3)^{2}(0.2) + (3-3)^{2}(0.3) + (4-3)^{2}(0.4) = 0.4 + 0.2 + 0 + 0.4 = 1.0$$

なので、標準偏差は \(\sqrt{1.0} = 1.0\) です。

よくある質問

確率の合計は必ず1にならないといけませんか? はい。正しい確率分布であれば合計は1になります。このツールでは合計値も表示されるので確認できます。合計が1でない場合、計算結果は意味を持ちません。

分散と標準偏差の違いは何ですか? 分散は平均からの偏差を2乗して平均したものです。標準偏差はその平方根で、値を元の単位に戻したものになります。

負の値も使えますか? 使えます。結果となる値には任意の実数を指定できます。0から1の範囲内に収める必要があるのは確率だけです。

最終更新: