確率と統計は、基本情報技術者試験の基礎理論において重要な概念です。
ここでは、データの傾向から予測する確率分布について解説します。
｜確率分布の概要
確率分布は、データの値が取る各々の確率を表したもので、統計解析において重要な役割を果たします。
データの確率分布を知ることで、データの傾向やばらつきを把握し、将来の予測を行うことが可能となります。
｜確率分布の解説
確率分布は、離散分布と連続分布の2つの主要なタイプに分類されます。
＜確率分布の種類（離散分布と連続分布）＞
・離散分布
離散分布は、データが特定の値のみを取る確率分布です。
例えば、サイコロの目やコインの表裏などが離散分布の典型的な例です。
・連続分布
連続分布は、データが一定の範囲内で連続的な値を取る確率分布です。
例えば、身長や体重などが連続分布の典型的な例です。
＜確率分布の種類（ポアソン分布、正規分布、指数分布）＞
・ポアソン分布
ポアソン分布は、稀な事象が起こる回数の確率分布として用いられます。
例えば、一定時間内に電話がかかってくる回数や、商品の売上数などにポアソン分布が適用されることがあります。
・正規分布
正規分布は、多くの自然現象において見られる一般的な確率分布です。
ベルカーブの形状をしており、平均値と標準偏差によって特徴付けられます。
例えば、身長やテストの点数などが正規分布に従うことがよくあります。
・指数分布
指数分布は、ある事象が次に起こるまでの時間間隔の確率分布として用いられます。
例えば、あるウェブサイトへのアクセス間隔や故障間隔などが指数分布に従うことがあります。
｜確率分布まとめ
確率分布はデータの特性に応じて適切な分布を選択し、データ解析や予測に活用することが重要です。
確率分布の理解を深めることで、データの傾向をより正確に把握し、意思決定や予測の精度を高めることができます。
