---

二項分布と正規分布の違いをわかりやすく解説！

みなさん、確率の世界にはいろいろな分布がありますが、特に二項分布と正規分布はよく使われています。今回は、この二つの分布についてわかりやすく解説します。

二項分布とは？

二項分布は、特定の条件下での成功回数の確率を表す分布です。たとえば、コインを投げたときに表が出る回数を考えてみましょう。コインを何回も投げると、それぞれの投擲で「表が出る」か「裏が出る」かの二つの結果が得られます。このように、成功か失敗の二種類の結果がある場合に使われるのが二項分布です。

要素	内容
試行の回数	固定された回数（n回）
成功の確率	各試行で一定（p）
結果の数	成功する回数（k）

正規分布とは？

正規分布は、自然現象によく見られる連続的な確率分布です。この分布は常に左右対称で、中央が最も高く、両端に行くほど低くなるベル型のグラフを描きます。たとえば、人間の身長や体重、テストの得点など、たくさんのデータが正規分布に従うことが多いです。

要素	内容
中心の位置	平均（μ）
分布の広がり	標準偏差（σ）
データの種類	連続的

二項分布と正規分布の違い

二項分布と正規分布の主な違いは、以下の通りです：

• データの種類：二項分布は離散的（成功・失敗）、正規分布は連続的。
• 試行の回数：二項分布は固定、正規分布は無限。
• グラフの形：二項分布は階段状、正規分布はベル型。

まとめ

二項分布と正規分布は、それぞれ異なる場面で使われる確率分布です。二項分布は限られた試行の成功回数を扱うのに対し、正規分布は自然現象をモデル化するのに適しています。これらの違いを理解することで、確率や統計の資料をより深く理解できるようになります。

ピックアップ解説

二項分布は、特定の試行で成功する回数に関する分布ですが、実はその背後には「試行回数」「成功の確率」などの要素があります

たとえば、サイコロを振ったときの結果を考えてみてください

サイコロでは、成功が「1が出る」なら、全ての試行によって成功数が決まります

そのため、非常にシンプルですが、データの解析や意思決定にも深く絡む面白い分布なんです

データサイエンスの世界では、この二項分布により、様々なビジネスの意思決定や戦略が導かれることも多いので、思ったよりも身近な存在かもしれません

---