二項分布

二項分布
	確率質量関数;
	累積分布関数; ; 色は上図と同じ
母数	試行回数（整数）; 成功確率（実数）
台
確率質量関数
累積分布関数
期待値
最頻値
分散
歪度
尖度
モーメント母関数
特性関数
	テンプレートを表示

数学において、二項分布（にこうぶんぷ、英: binomial distribution）は、結果が成功か失敗のいずれかである試行（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とする離散確率分布である。ただし、各試行における成功確率 $p$ は一定とする。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。

例[編集]

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、運が悪ければ、とても少ない確率で、選んだ500人の中にたまたま一人たりと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、真の分布に近い分布が得られる確率 > 真の分布から遠い分布が得られる確率だろう。たとえば、500人中の患者の数が500×0.05=25人である確率は、24人や26人である確率より大きいだろうと思われる。しかし、その確率は定量的にどれほどだろうか。これを定量的に表すことのできる分布が二項分布である。

抽出された集団の中に含まれる罹患者数を確率変数 $X$ で表すとき、 $X$ は $n = 500, p = 0.05$ の二項分布に近似的に従う。ここで、罹患者が30人以上いる確率は $Pr[X \geq 30]$ である。

定義[編集]

2つの母数 $p$ ( $0 \leq p \leq 1$ ), $n$ （ $n$ は自然数）に対して、 $0$ 以上の整数を値としてとる確率変数 $X$ の確率質量関数が

P[X=k]={n \choose k}p^{k}(1-p)^{n-k}\quad {\mbox{for}}\ k=0,1,2,\dots ,n

で与えられるとき、確率変数 $X$ は母数 $(n, p)$ の二項分布 $B(n, p)$ に従うという。これを $X ~ B(n, p)$ と表記する^[1]。

ここで、

{n \choose k}={}_{n}\!\mathrm {C} _{k}={\frac {n!}{k!(n-k)!}}

は $n$ 個から $k$ 個を選ぶ組合せの数、すなわち二項係数を表す。二項分布という名前は、この二項係数に由来している。 $n = 1$ の場合を特に、ベルヌーイ分布と呼ぶ。

この公式は、次のように解釈することができる。1回の試行において成功する確率が $p$ であるとき、 $p k$ は $k$ 回成功する確率を表し、 $(1 - p) n - k$ は $n - k$ 回失敗する確率を表している。ただし、 $k$ 回の成功は $n$ 回の試行の中のどこかで発生したものであるから、 $n C k$ 通りの発生順序がある。したがって、 $n$ 回の独立な試行を行ったときの成功回数が $k$ となる確率を意味する。

性質[編集]

期待値・分散[編集]

二項分布 $B(n, p)$ に従う確率変数 $X$ に対し、 $X$ の期待値 $E [X]$ は

E[X]=np

であり、分散 $V [X]$ は

V[X]=np(1-p)

となる^[2]。

$X$ の最頻値は、 $(n + 1) p$ 以下の最大の整数となる。ただし、 $m = (n + 1) p$ が整数となるときは、 $m - 1$ と $m$ の双方が最頻値となる。

モーメント[編集]

二項分布 $B(n, p)$ に従う確率変数 $X$ の $r$ 次モーメント $E [X r]$ は

E[X^{r}]=\sum _{j=0}^{r}S(r,j){\frac {n!}{(n-j)!}}p^{j}

というやや複雑な表示をもつ^[3]。ここで $S (r, j)$ は第二種スターリング数。低次から

E[X^{1}]=np,\quad E[X^{2}]=np+n(n-1)p^{2},\dotsc

となる。一方 $X$ の $r$ 次階乗モーメント（英語版） $E [(X) r]$ は

E[(X)_{r}]=(n)_{r}p^{r}={\frac {n!}{(n-r)!}}p^{r}

という単純な表示をもつ^[4]。ここで $(n) r = n!/(n - r)!$ はポッホハマー記号。低次から

E[(X)_{1}]=np,\quad E[(X)_{2}]=n(n-1)p^{2},\dotsc

となる。

再生性[編集]

二項分布は再生性を有する。すなわち $B(n, p)$ に従う確率変数 $X$ と $B(m, p)$ に従う確率変数 $Y$ が互いに独立であるとき、確率変数の和 $X + Y$ は二項分布 $B(n + m, p)$ に従う。

近似[編集]

二項分布の近似として、次の2種類の分布が知られている。

正規分布[編集]

二項分布が正規分布に近づく様子

期待値 $np$ および分散 $np (1 - p)$ が $5$ よりも大きい場合、二項分布 $B(n, p)$ に対する良好な近似として正規分布がある。ただし、この近似を適用するにあたっては、変数のスケールに注意し、連続な分布への適切な処理がなされる必要がある。より厳密に述べれば、 $n$ が十分大きくかつ、期待値 $np$ および分散 $np (1 - p)$ も十分大きい場合、期待値 $np$ , 分散 $np (1 - p)$ の正規分布 $N(np, np (1 - p))$ で近似することができ、期待値からの差 $| k - np |$ が標準偏差 $\sqrt np (1 - p)$ と同程度となる $k$ に対して

P[X=k]\simeq {\frac {1}{\sqrt {2\pi np(1-p)}}}\exp {\left(-{\frac {(k-np)^{2}}{2np(1-p)}}\right)}

が漸近的に成り立つ。二項分布が一定の条件下で正規分布に近づく、この近似式は数学者アブラーム・ド・モアブルが1733年に著書 The Doctrine of Chances の中で紹介したのが最初であり、ド・モアブル=ラプラスの極限定理またはラプラスの定理と呼ぶことがある^[5]。これは、今日でいうところの中心極限定理の特別な場合に相当する。この正規分布への近似と標準正規分布表により、計算の労力を大きく削減することができる。

例えば、多数の住民の中から $n$ 人を無作為に抽出し、ある質問について同意するかどうかを尋ねる場合を考える。同意する人数の割合は、もちろんサンプルに依存する。 $n$ 人を無作為に抽出する作業を何度も繰り返し行うとき、同意する人々の割合の分布は、実際の全住民の合意割合 $p$ とほぼ等しい平均を持ち、標準偏差 $σ = \sqrt p (1 - p)/ n$ である正規分布に近似される。未知の変数 $p$ は、標準偏差が小さいほど正確な推定が可能である。そのため、抽出する人数 $n$ は多い方が好ましい。

95%信頼区間ならば、正規分布で近似すると、その範囲は

p-1.959964{\sqrt {\frac {p(1-p)}{n}}}\sim p+1.959964{\sqrt {\frac {p(1-p)}{n}}}

となる。たとえば、 $p = 50$ % の場合、 $n = 100$ なら40%〜60%、 $n = 1,000$ ならば47%〜53%、 $n = 10,000$ ならば49%〜51%となる。 $n = 10$ の場合、正規分布近似ではなく、本来の定義に従って計算すると、89%信頼区間で、30%〜70%となる^[6]。

ポアソン分布[編集]

$n$ が大きく $p$ が十分小さい場合、 $np$ は適度な大きさとなるため、 $λ = np$ を母数とするポアソン分布が二項分布 $B(n, p)$ の良好な近似を与える。すなわち、 $n$ が十分大きいとき、期待値 $λ = np$ とおくと、

P[X=k]\simeq {\frac {\lambda ^{k}e^{-\lambda }}{k!}}

が成り立つ（詳細はポアソン分布の項を参照）。この結果は数学者シメオン・ドニ・ポアソンが1837年に著書 Recherches sur la probabilite des jugements (Researches on the Probabilities) の中で与えており、ポアソンの極限定理と呼ばれる。

注[編集]

^ 藪 2012, p. 144.
^ 藪 2012, pp. 144–145.
^ Johnson, Kotz & Kemp 2005, p. 110, (3.6).
^ Johnson, Kotz & Kemp 2005, p. 109.
^ 伏見康治「確率論及統計論」第IV章　独立偶然量の和　27節 Bernoulliの定理, Laplaceの定理 p.452 ISBN 9784874720127 http://ebsa.ism.ac.jp/ebooks/ebook/204
^ prob 3 <= x <= 7 for x binomial with n=10 and p=0.5 - Wolfram Alpha

参考文献[編集]

藪友良『入門実践する統計学』東洋経済新報社、2012年。ISBN 978-4-492-47085-5。
Johnson, N. L.; Kotz, A. W.; Kemp, S. (2005). Univariate Discrete Distributions (Third ed.). Wiley. ISBN 0-471-27246-9. MR2163227. Zbl 1092.62010

表話編歴確率分布
離散単変量で有限台	ベンフォードベルヌーイベータ二項（英語版）二項 categorical（英語版）超幾何ポワソン二項ラーデマッハ（英語版）離散一様ジップジップ–マンデルブロー（英語版）
離散単変量で無限台	ベータ負二項（英語版）ボレル（英語版）コンウェイ–マクスウェル–ポワソン（英語版）離散位相型（英語版）ドラポルト（英語版）拡張負二項（英語版）ガウス–クズミン幾何対数（英語版）負の二項放物フラクタル（英語版）ポワソンスケラム（英語版）ユール–サイモン（英語版）ゼータ（英語版）
連続単変量で有界区間に台を持つ	アークサイン（英語版） ARGUS（英語版）バルディング–ニコルス（英語版）ベイツ（英語版）ベータ beta rectangular（英語版）アーウィン–ホール（英語版）クマラスワミー（英語版）ロジット-正規（英語版）非中心ベータ（英語版） raised cosine（英語版） reciprocal（英語版）三角 U-quadratic（英語版）一様ウィグナー半円
連続単変量で半無限区間に台を持つ	ベニーニ（英語版）ベンクタンダー第一種（英語版）ベンクタンダー第二種（英語版）第2種ベータ Burr（英語版）カイ二乗カイ（英語版） Dagum（英語版）デービス（英語版）指数-対数（英語版）アーラン指数 F folded normal（英語版） Flory–Schulz（英語版）フレシェ（英語版）ガンマ gamma/Gompertz（英語版）一般逆ガウス（英語版） Gompertz（英語版） half-logistic（英語版） half-normal（英語版） Hotelling's T-squared（英語版）超アーラン（英語版）超指数（英語版） hypoexponential（英語版）逆カイ二乗（英語版） scaled inverse chi-squared（英語版）逆ガウス逆ガンマ（英語版）コルモゴロフレヴィ対数コーシー対数ラプラス（英語版）対数ロジスティック（英語版）対数正規ロマックス（英語版）行列指数（英語版）マクスウェル–ボルツマンマクスウェル–ユットナー（英語版）ミッタク-レフラー（英語版）仲上（英語版）非心カイ二乗パレート位相型（英語版） poly-Weibull（英語版）レイリー relativistic Breit–Wigner（英語版）ライス（英語版） shifted Gompertz（英語版）切断正規タイプ2ガンベル（英語版）ワイブル離散ワイブル（英語版）ウィルクスのラムダ（英語版）
連続単変量で実数直線全体に台を持つ	コーシー指数冪（英語版）フィッシャーの z（英語版）ガウスの q（英語版）一般正規（英語版）一般化双曲型幾何安定（英語版）ガンベルホルツマルク（英語版）双曲線正割ジョンソンの S_U（英語版）ランダウラプラス非対称ラプラス（英語版）ロジスティック非心 t 正規 (ガウス) 正規逆ガウス（英語版）歪正規（英語版）スラッシュ安定スチューデントの t タイプ1ガンベル（英語版）トレイシー–ウィダム（英語版）分散ガンマ（英語版）フォークト
連続単変量でタイプの変わる台を持つ	一般極値一般パレート（英語版）マルチェンコ–パストゥール（英語版） q-指数（英語版） q-ガウス q-ワイブル（英語版） shifted log-logistic（英語版）トゥーキーのラムダ（英語版）
混連続-離散単変量	rectified Gaussian（英語版）
多変量 (結合)	【離散】エウェンズ（英語版）多項ディリクレ多項（英語版）負多項（英語版）【連続】ディリクレ一般ディリクレ（英語版）多変量正規多変量安定（英語版）多変量 t（英語版）正規逆ガンマ（英語版）正規ガンマ（英語版）【行列値】逆行列ガンマ（英語版）逆ウィッシャート（英語版）行列正規（英語版）行列 t（英語版）行列ガンマ（英語版）正規逆ウィッシャート（英語版）正規ウィッシャート（英語版）ウィッシャート
方向	【単変量 (円周) 方向】円周一様（英語版）単変数フォン・ミーゼス wrapped 正規（英語版） wrapped コーシー（英語版） wrapped 指数（英語版） wrapped 非対称ラプラス（英語版） wrapped レヴィ（英語版）【二変量 (球面)】ケント（英語版）【二変量 (トロイダル)】二変数フォン・ミーゼス（英語版）【多変量】フォン・ミーゼス–フィッシャー（英語版）ビンガム（英語版）
退化と特異	【退化】ディラックのデルタ関数【特異】カントール
族	円周（英語版）混合ポワソン（英語版）楕円（英語版）指数自然指数（英語版）位置尺度（英語版）最大エントロピー（英語版）混合（英語版）ピアソン（英語版）トウィーディ（英語版） wrapped（英語版）
サンプリング法（英語版）	逆関数サンプリング法マルコフ連鎖モンテカルロ法（メトロポリス・ヘイスティングス法・ギブスサンプリング・スライスサンプリング）粒子フィルタボックス＝ミュラー法棄却サンプリング（英語版）ジッグラト法（英語版）マルサグリア法（英語版）
一覧（英語版）カテゴリ

二項分布
確率質量関数
累積分布関数色は上図と同じ
母数	$n\geq 0$ 試行回数（整数） $0\leq p\leq 1$ 成功確率（実数）
台	$\{0,\cdots ,n\}$
確率質量関数	${n \choose k}p^{k}(1-p)^{n-k}$
累積分布関数	$I_{1-p}(n-\lfloor k\rfloor ,1+\lfloor k\rfloor )$
期待値	$np$
最頻値	${\begin{cases}\{(n+1)p-1,(n+1)p\}\\\qquad \cap \{0,\cdots ,n\}&{\text{((n+1)p が整数の時 )}}\\\lfloor (n+1)p\rfloor &{\text{(それ以外 )}}\end{cases}}$
分散	$np(1-p)$
歪度	${\frac {1-2p}{\sqrt {np(1-p)}}}$
尖度	${\frac {1-6p(1-p)}{np(1-p)}}$
モーメント母関数	$(1-p+p\,e^{t})^{n}$
特性関数	$(1-p+p\,e^{it})^{n}$
テンプレートを表示