システム情報系情報工学域 教授である稲垣敏之先生による確率論の基礎講義（全10回）の第１回。 確率の公理、確率空間、確率変数、分布関数、期待値、特性関数、極限定理などについて講義する。
第1回 2014年度 確率論・Chapter1 確率（1.1‐1.2） — 筑波大学オープンコースウェア｜TSUKUBA OCW
システム情報系情報工学域 教授である稲垣敏之先生による確率論の基礎講義（全10回）の第１回。 確率の公理、確率空間、確率変数、分布関数、期待値、特性関数、極限定理などについて講義する。
二項分布 - Wikipedia
数学において、二項分布（にこうぶんぷ、英: binomial distribution）は、成功確率 p で成功か失敗のいずれかの結果となる試行（ベルヌーイ試行と呼ばれる）を独立に n 回行ったときの成功回数を確率変数Xとする離散確率分布である。 二項分布に基づく統計的有意性の検定は、二項検定と呼ばれている。 二項分布の典型例を次に示す。全住民の5%がある感染症に罹患しており、その全住民の中から無作為に500人を抽出する。ただし住民は500人よりずっと多いとする。このとき、抽出された集団の中に罹患者が30人以上いる確率はどれくらいだろうか。 500人のうちの感染症患者の分布は、大抵の場合は全住民のうちの患者の分布（真の分布）とおおよそ似通っていると考えられる。しかし、低確率ではあるが、選んだ500人の中に1人も患者が含まれないような真の分布とかけ離れた分布が得られる場合もある。直観的には、
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