二項分布とは

にこうぶんぷ

成功の確率がpの試行を、互いに独立にn回繰り返したときの、成功の回数が従う確率分布。ちょうどk回成功する確率は nCk × pᵏ × (1 − p)ⁿ⁻ᵏ で、平均は np、分散は np(1 − p) である。例えば不良率10%の部品を10個取り出したとき、1個も不良がない確率は 0.9¹⁰ ≈ 0.349 になる。抜取検査の合格の確率や、通信のビット誤りの数の計算などに使われ、nが大きくpが小さいときはポアソン分布で近似できる。

「二項分布」は、2分野の2問の練習問題に出てきます(信頼性, 確率・統計と待ち行列など)。

この用語の分野: 確率・統計と待ち行列

二項分布の練習問題に挑戦

信頼性データの解析によく使われ、形状パラメータの値によって初期故障型・偶発故障型・摩耗故障型を表せる分布はどれか。

  1. Aワイブル分布
  2. B一様分布
  3. C二項分布
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正解:A. ワイブル分布

ワイブル分布は、形状パラメータmが1より小さいと故障率が時間とともに減る初期故障型、1で一定の偶発故障型、1より大きいと増える摩耗故障型を表します。形状パラメータの値を変えるだけで、バスタブ曲線の3つの期間のどれも同じ種類の分布で表せるのが特長です。ただし、1つのワイブル分布の故障率は時間とともに単調に増えるか減るだけなので、バスタブ曲線の全体は、mの異なる分布を組み合わせて表します。故障データをワイブル確率紙にプロットすると直線になり、その傾きがmです。一様分布は値が均等に出る分布、二項分布は成功の回数の分布です。

不良率が20%の工程から製品を5個取り出す。各製品が不良かどうかは互いに独立とする。5個のうち、ちょうど1個が不良である確率に最も近いものはどれか。

  1. A0.082
  2. B0.33
  3. C0.41
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正解:C. 0.41

不良の個数は、n = 5、p = 0.2 の二項分布に従います。ちょうど1個が不良になる確率は、不良になるのが5個のうちどれかを選ぶ 5C1 = 5通りと、その1個が不良で残りの4個が良品になる確率 0.2 × 0.8⁴ = 0.08192 を掛けて、5 × 0.08192 = 0.4096 ≈ 0.41 です。

解説の中の「二項分布」

「二項分布」が出てくる問題(2問)

  1. 信頼性データの解析によく使われ、形状パラメータの値によって初期故障型・偶発故障型・摩耗故障型を表せる分布はどれか。
  2. 不良率が20%の工程から製品を5個取り出す。各製品が不良かどうかは互いに独立とする。5個のうち、ちょうど1個が不良である確率に最も近いものはどれか。

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