確率変数が離散的か連続的かで、次のように確率分布を分類することがでます。 テキストで取り上げられている、おもな分布を挙げておきます。 離散型確率変数（コイン、サイコロ、トランプなど） (a) 離散確率変数のとき = E(X) = i xiP(X = xi) とする．ただし，右辺の和はX のとりうる値全体についてと る．つまりX が有限個のx1;:::;xn のどれかの値をとるとき は ∑ i = ∑n i=1 と理解し，X が無限個の値x1;x2;::: をとると きは ∑ i = ∑1 i=1 と読む． (b) 連続型確率変数のとき，密度関数f(x) を持つ場合は 離散型確率分布について説明する前に、まずは離散型確率分布と連続型確率分布の違いについて説明していきたいと思います。 (1) 離散型確率分布. 相対度数（t列）とnormdist関数で求めた確率（v列）を比較するとよく一致していることがわかる。すなわち「サイコロを10回振った平均値を100回取ると，その分布は正規分布に近くなる」ということになる。 サイコロを指定個数振って、その合計の値が出る確率を計算します。 サイコロの面数と個数を入力し、「確率を計算」ボタンをクリックすると、指定された個数サイコロを振った場合の、サイコロの目の和とその目が出る組み合わせの数、その目の合計がでる確率を計算します。 連続型確率変数の場合、このような関数を確率密度関数 (略して密度関数) と呼ぶ。 式の中の μ、σ 2 はそれぞれ分布の平均と分散である。 平均が μ 、分散が σ 2 の正規分布を N (μ,σ 2 ) で表す。 広告 連続型の確率分布. 身長や体重は、サイコロの目のように離散的な値をとらず、連続的な分布を示す。この場合は、上記の例のように 0.2 などの数値の羅列で分布のパターンを記述することはできないため、関数で記述する必要がある。 例えばサイコロを連続で5回振るなどである。 この反復試行においてn回繰り返す時、ある事象Aがr回起こる確率を計算する式は以下の様に計算できる。 $${}_n C _rp^r(1-p)^(n-r)$$ 例6) 1個のサイコロを5回連続で振った時、3以上の目がちょうど2回出る確率を考える。 0．離散型確率分布・連続型確率分布の違い.


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