本記事では、「確率」の基本的な定義や計算方法、加法・乗法の法則、実生活での具体例を用いて丁寧に解説しています。確率の基本を学びたい方に最適な入門記事です。
確率は、日常生活やビジネスの判断、さらにはデータサイエンスの分野でも広く活用されている重要な概念です。
本記事では、確率の定義から基本的なルール、簡単な実例までを丁寧にご紹介します。
確率とは、「ある事象が起こる可能性を数値で表したもの」です。
通常、0 から 1 までの数値で表され、0 は「絶対に起こらない」、1 は「必ず起こる」ことを意味します。
例えば、硬貨を投げて表が出る確率は次のように表されます:
これは「50%の確率で表が出る」という意味です。
確率は、次の式によって計算されます:
確率にはいくつかの基本的な法則があります。
2 つの事象 A, B が同時に起こらないとき:
例:サイコロで 1 または 2 が出る確率は
2 つの事象 A, B が互いに影響しないとき:
例:硬貨を 2 回投げて 2 回とも表が出る確率:
このように、確率は不確実な状況での判断を助ける重要な情報です。
項目 | 内容 |
---|---|
確率の範囲 | 0 ≤ 確率 ≤ 1 |
計算方法 | 望ましい結果 ÷ 全体の結果 |
加法の法則 | どちらかが起こる確率 = 各確率の和 |
乗法の法則 | 両方が起こる確率 = 各確率の積 |
確率を正しく理解することで、日常の意思決定や統計的な分析がより効果的に行えるようになります。
回 | タイトル | リンク |
---|---|---|
第 1 回 | 「平均」と「中央値」 | 詳 細 |
第 2 回 | 「分散」と「標準偏差」 | 詳 細 |
第 3 回 | 確率とは何か? | この記事 |
第 4 回 | 「確率変数」とは? | 詳 細 |
第 5 回 | 「確率分布」とは? | 詳 細 |
第 6 回 | 「確率密度関数」とは? | 詳 細 |
第 7 回 | 確率密度を Python で可視化 | 詳 細 |
第 8 回 | 「正規分布」とは? | 詳 細 |
第 9 回 | 正規分布を Python で可視化 | 詳 細 |
第 10 回 | 「偏差値」とは? | 詳 細 |
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