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世の中の多くの事象が正規分布に従う (→ 中心極限定理?)があります。 (多くの例外があるどころか、むしろ正規分布に従うものは少ないこともわかってきた・・・ などという意見もあるものの。)

・「じゃあ、サイコロはどうなんだ?」 

・「なぜ、サイコロやコインの話には、正規分布が当てはまらないんだ?」 

・・・という疑問に、答えを出すことができません。



たしかに、「なんとなく、そんなはずがないだろう」 という風には わかっているつもりなのですが、

「どういうものに、正規分布が当てはまる(と、統計学では仮定されることが多い?)のか」  ・・・ という風に あらためてきかれると、うまく説明ができずに もどかしい思いをしています。


「 どういう条件/事象について、 正規分布が当てはまるのか・・・?」

 という問いに、中高生にも理解ができるようなスッキリした 説明を、お願いします。  

gooドクター

A 回答 (7件)

「 どういう条件/事象について、 正規分布が当てはまるのか・・・?」


中心極限定理そのままですが、その現象が、(互いに独立な)多数の要因(の足し合わせ)によって、起こっている場合です。

上で、「互いに独立な」にカッコをつけたのは、要因が非常に多数の場合には、この条件は不要になることが多いからです。また、「の足し合わせ」の条件も、要因が非常に多数の場合には、不要になることが多いです。
(ただし、これが成り立たない例外もいくつもありますが)

というわけで、通常は、注目している現象が、とにかく非常に多数の要因によって起こっている、と考えられる場合には正規分布になります。
サイコロであれば、サイコロを1個だけ投げるのであれば、正規分布ではありませんが、サイコロを1万個なげたときの出目の平均は、正規分布と考えてよいです。
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この回答へのお礼

>とにかく非常に多数の要因によって起こっている、と考えられる場合には正規分布になります。

わかりやすい表現、キター、と思いました。

ご回答、どうもありがとうございました!

お礼日時:2014/08/09 01:01

書き忘れますが、非常に多数の要因それぞれは、必ずしも同じ分布である必要はありません。


たとえば、サイコロ1万個と、コイン1万個(表なら1、裏なら0とする)と、、の和も正規分布になります。また、全てのサイコロが歪んでいて、それぞれのサイコロで、出目の確率が異なっていてもよいです。
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この回答へのお礼

なるほど。まったく関係のない組み合わせでもよいのですね。

ご回答、どうもありがとうございました!

お礼日時:2014/08/09 00:58

No.4は、中心極限定理についてです。


(正規分布がそのままあてはまる、、、ではなく、サンプルのサイズを大きくすると正規分布に近くなるのが、どういう場合にあてはまるか、の説明です)
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この回答へのお礼

了解です!
ありがとうございます!

お礼日時:2014/08/09 01:02

(統計学ってほとんどわすれちゃったんですが、、、記憶からすると)



正規分布が当てはまるというのは、n個の事象の平均値と、事象そのものの平均との差の値が、任意の範囲になる確率が、正規分布を使ったものの計算に近ずくってことで、事象そのものが、サイコロの目のように、有限の値をとるものでも成立するはずです。

>「 どういう条件/事象について、 正規分布が当てはまるのか・・・?」
>という問いに、中高生にも理解ができるようなスッキリした 説明を、お願いします。

各事象が同じ確からしさで起き、互いに影響せず(数学的には独立)、しかも分散が定まる時に、成立します。
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この回答へのお礼

互いに独立・・・というのが、キーワードですね。

本当に助かります…。

ご回答、どうもありがとうございました!

お礼日時:2014/08/09 00:59

人に関して言えば。

科学は進んでもいい人悪い人の本来の比率は同じとか

政治意識では単峰型や他の意識が存在するようです。

庭園など左右対称という人が土地をどうにかできる西洋は人為的、あるいはかんがえられたものかもしれないですね。
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この回答へのお礼

それが「人為的かどうか」というのは、かなり関連がありそうですね…。

ご回答、どうもありがとうございました!

お礼日時:2014/08/09 00:59

>どういうものに、正規分布が当てはまる(と、統計学では仮定されることが多い?)のか



本来「等価」であるべきであるが、「場合の数」が「可付番」無限(アレフゼロ)に充分近いとガウス分布(正規分布、ガウス函数)になる。

サイコロは場合の数が六、コインなんか二、可付番無限と逆の極限、だから当てはまる筈が無い。

充分多いデータをフーリエ変換しガウス函数を別の函数を変えてやったりすると、「画像」から「とんでもない物が見える」こともある。
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この回答へのお礼

少し言葉が、私にとっては難しいですが、 「場合の数が無茶苦茶多いとき」という話ですね!

とてもわかりやすいサイコロのご説明でした。

ご回答、どうもありがとうございました!

お礼日時:2014/08/09 00:58

「細々とした誤差が積み重なる」ような状況だと, 中心極限定理が効いて正規分布になる傾向があります. 例えば「10 cm の長さの棒を切り出せ」っていうと, できる棒の長さは正規分布になりやすい, はず. あと, 身長は正規分布に近かったはず.



体重や年間所得は正規分布にならないんだけどね.
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この回答へのお礼

なるほど。

体重や年間所得。
・・・これは、かなり「人為的」な影響がありそうですからね。

そうならない例、をご提示いただき、助かりました。

ご回答、どうもありがとうございました!

お礼日時:2014/08/09 01:00

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