技能一覧 › 大学数学 アルゴリズムと計算量

指示変数と期待値の線形性

数えたい量を事象の指示変数の和 に分け、 として期待値を求められる(独立でなくても使えることがわかる)

前提

この技能までの道筋(15 技能)
算数中学高校大学大学院

読み込み中…

右端(太枠)がこの技能です。左へドラッグすると、さらに前の前提をさかのぼれます。技能を押すと、そこまでの道筋が光ります。

一覧で見る(前提が先)
  1. 樹形図で数え上げる (算数 場合の数)
  2. 積の法則と和の法則 (算数 場合の数)
  3. 和の法則・積の法則と樹形図 (数学A 場合の数と確率)
  4. 順列・円順列・重複順列 (数学A 場合の数と確率)
  5. 組合せ (数学A 場合の数と確率)
  6. 確率の定義と和事象・余事象 (数学A 場合の数と確率)
  7. 期待値 (数学A 場合の数と確率)
  8. 確率変数と確率分布 (数学B 統計的な推測)
  9. 平均と合計 (算数 いろいろな文章題)
  10. 平均値・中央値・最頻値 (中学数学 データの活用)
  11. 代表値(平均値・中央値・最頻値) (数学I データの分析)
  12. 分散と標準偏差 (数学I データの分析)
  13. 変量の変換と平均・分散 (数学I データの分析)
  14. 確率変数の期待値・分散と (数学B 統計的な推測)
  15. 確率変数の和と積(独立な場合) (数学B 統計的な推測)

説明

「条件を満たすものが何個あるか」という個数の確率変数 について、その分布を求めずに期待値 を計算する方法です。数えたい対象を 1 つずつに分け、それぞれが条件を満たせば 1、満たさなければ 0 をとる確率変数(指示変数)の和として を書きます。すると は、各事象の確率を足すだけで求まります。指示変数どうしが独立でなくても使えるので、ランダムな並べ替え、くじ引き、グラフのランダムな構造など、事象が互いに絡み合う場面で特に役立ちます。

なぜそうしてよいのか

事象 に対して、 が起これば 、起こらなければ をとる確率変数を の指示変数といい、 と書きます。 がとる値は と だけなので、期待値の定義から となります。つまり、指示変数の期待値はその事象の確率そのものです。

次に、和の期待値 が独立性なしで成り立つことを確かめます。 の同時分布を とすると で、、 ですから、右辺は です。この計算のどこにも独立性は使っていません(独立性が必要なのは や のほうです)。これを繰り返せば、 個の和でも が成り立ちます。

以上を組み合わせると、数えたい個数 を ( は事象 の指示変数)と書けば となります。 の分布( となる確率)は事象どうしの重なり方が複雑で求めにくくても、1 つ 1 つの事象の確率なら簡単に求まることが多い、というのがこの方法の強みです。

手順

  1. 数えたい量 が「何の個数か」をはっきりさせ、数える候補(位置・人・ペアなど)を と番号づけて、候補の総数 を正確に数える。

  2. 各候補 について事象 (「候補 が条件を満たす」)を定め、指示変数 ( が起これば 1、起こらなければ 0)をおく。すると 。

  3. 各 について を計算する。対称性があれば、すべての で同じ値になることが多い。

  4. 期待値の線形性(独立性は不要)により を計算する。すべて等しければ 。

例題

の 10 個の数を、すべての並べ方が同様に確からしいとして無作為に 1 列に並べる。隣り合う 2 つの位置にある数の差が になっている箇所の個数を とする。 を求めよ。

例題の解答

手順1:隣り合う位置の組は (1番目,2番目), (2番目,3番目), …, (9番目,10番目) の 組ある。これに と番号をつける。

手順2: を「 番目と 番目の数の差が 」という事象とし、その指示変数を とすると 。(たとえば と は 2 番目の数を共有しているので独立ではないが、期待値の線形性には独立性は不要。)

手順3: 番目と 番目に入る数の順序つきの組は、どれも同様に確からしく 通り。差が になる組は の 種類で、それぞれ並び順が 2 通りあるから 通り。よって で、これはどの でも同じ。

手順4:

答え:

よくある誤り

この説明は AI が書き、別の AI が例題を独立に解いて答えを確かめ、説明を一歩ずつ査読しました。

入口の問題

この技能を使う問題

この技能の次に学べること