二項分布（Binomial Distribution）とは？-AI関連の用語集【クラベルAI】-

二項分布（Binomial Distribution）

二項分布（Binomial Distribution）は、「結果が2通りしかない試行（コイントスなど）を「何度繰り返した、ある結果が何回起こるか」を表す確率分布です。

成立するための条件（ベルヌーイ試行）

二分配項が成り立つには、以下の条件が必要です。

1. 試行の独立性： 1 回目の結果が 2 回目に影響しないこと。

2. 結果が2つ：「成功」か「失敗」か（あるいは「表」か「裏」か）の2通りであること。

3. 確率が一定： 1回ごとの成功確率$p$が、全試行ずっと変わらないこと。

二項分布（Binomial Distribution）関連用語

二項分布（Binomial Distribution）に関連する単語は以下の通りです。

二項分布（Binomial Distribution）やさしい解説

二項分布（Binomial Distribution）を簡単に言うと「運営任せのゲームを何度もやったとき、何回勝てるかの予想図」のことです。

バスケットボールのフリーで考えてみよう。 あなたのスローシュート成功率は「2回に1回（50%）」だと思います。

• 1回だけ投げるとき　入るか、驚くかだけ。
• 10回投げるとき
  • 全部当然なこともあるし、全部入ることもある。
  • それでも、一番可能性が高いのは「5回くらい入る」こと。
  • 「9回入る」とか「1回しか入らない」というのは、珍しい（確率が低い）。

このように、「真ん中（平均）が一番上昇できて、そこからしばらくほど上昇しにくいになる」というグラフの形をイメージしてください。試行回数が増えれば増えるほど、このグラフはきれいな山型になります。

「たまたま起きたこと」なのか「実力で起きたこと」なのかを判断する材料になります。 例えば、率50%の人が10回中9回もシュートを決めたら、「それは偶然（二項分布の低い確率）じゃなくて、練習してうまくなったんだな！」と判断できるわけです。

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