テクノロジ系 / 基礎理論
二項分布
成功・失敗の2通りの結果を持つ試行をn回行ったときの、成功回数の確率分布です。
もう少し詳しく
二項分布は、各回が確率pで成功・確率（1−p）で失敗する独立な試行（ベルヌーイ試行）をn回繰り返したとき、成功がちょうどk回起きる確率を表します。期待値はnp、分散はnp（1−p）です。試行回数nが大きくなると、二項分布は正規分布に近づきます。
試験での見方
例：当たり確率0.1のくじを10回引くとき、当たり回数の期待値は10×0.1＝1回です。
テクノロジ系 / 基礎理論
成功・失敗の2通りの結果を持つ試行をn回行ったときの、成功回数の確率分布です。
二項分布は、各回が確率pで成功・確率（1−p）で失敗する独立な試行（ベルヌーイ試行）をn回繰り返したとき、成功がちょうどk回起きる確率を表します。期待値はnp、分散はnp（1−p）です。試行回数nが大きくなると、二項分布は正規分布に近づきます。
例：当たり確率0.1のくじを10回引くとき、当たり回数の期待値は10×0.1＝1回です。
期待値np・分散np(1−p)と、コイン投げ・不良品個数などの設定での確率計算が問われます。 「成功か失敗かをn回」。期待値はnp、とだけ覚えれば実戦的。