Processing math: 100%

【定義・定理・公式】高校数学基本事項 – 数学B – 【補足】正規分布による近似の半整数補正

二項分布の正規分布による近似を,より精密にすることを考えると以下のようになる。

例えば,X が二項分布 B(16,0.5) に従うとき,X の期待値 m と標準偏差 σ

m=np=16×0.5=8

σ=npq=16×0.5×0.5=2

上図は r=0,1,,16 に対して,P(X=r) の値を,r を底辺の中心とする幅 1 の長方形の面積で表したもので,図の曲線は N(8,22) に従う確率変数 Y の確率密度関数のグラフである。

このとき,確率 P=P(6X10) は図の斜線部分の面積であるから,図からわかるように PP(5.5Y10.5) である

Z=Y82 とすると,Z は標準正規分布 N(0,1) に従うから

PP(5.582Y8210.582)=2p(1.25)=0.7888

このように, 6105.510.5 で置き換えることを半整数補正または連続補正という。

 

半整数補正を行わないで

PP(6Y10)=P(682Y821082)=0.6826

とすると,両端の長方形のほぼ半分を除いたことになる。二項分布から直接 P(6Y10) を計算すると

(16C6+16C7+16C8+16C9+16C10)×0.516=0.78988

である。

 

二項分布 B(n,p) の正規近似の精度は,p0.5 に近いほどよく,p01 に近いほど悪いが,半整数補正を行った場合,npn(1p) がともに 5 より大きいと実用上十分であると言われている。半整数補正を行わないときは,npn(1p) がかなり大きくないと,よい近似が得られない。

タイトルとURLをコピーしました