size = 1000、p = .002 の二項分布から抽出するとき、ポアソン近似の平均はいくつになりますか？
この演習はコースの一部です
理論を実践に変える、インタラクティブな演習のひとつをお試しください
最も単純で一般的なランダム現象の例の一つがコイン投げです。ある確率で「はい」または「いいえ」になる事象ですね。ここでは、複数のはい/いいえ試行のふるまいを表す二項分布について学び、その挙動をどのように予測・シミュレーションするかを身につけます。
この章では、2つの事象が同時に起こる確率や、少なくとも一方が起こる確率など、複数の確率を組み合わせる方法を学び、ランダムシミュレーションでそれぞれを確認します。さらに、確率変数の加算や乗算に関する性質の一部についても学びます。
ベイズ統計は、証拠に基づいて信念を更新するための数学的に厳密な方法です。この章では、コインが公正か偏っているかについて結論を導くためにベイズの定理を適用し、シミュレーションで裏付ける方法を学びます。
これまでは二項分布を扱ってきましたが、確率変数がとりうる分布は他にも多数あります。この章では、二項分布と関係の深い3つの分布――正規分布、ポアソン分布、幾何分布――を紹介します。
現在の演習
