🍉しいたげられたしいたけ

NO WAR! 戊争反察Ceasefire Now! 䞀刻も早い停戊を

たたしおも蚂正ずお詫びです。以前Excelは二項分垃を扱えないず曞きたしたが “BINOM.DIST” 関数他二項分垃を扱う関数が甚意されおいたす

すみたせん、たたしおも蚂正ずお詫びです。6月11日の蚘事 には、「Excel二項分垃を扱うこずはできない」ずも曞いおしたいたしたが、 “BINOM.DIST” 関数他いく぀かの二項分垃を扱う関数が甚意されおいたした。たた同日の蚘事に、むンプレス「できるシリヌズ」の『やさしく孊ぶExcel統蚈入門』には組み合わせや二項分垃の蚘茉がないずいう意味のこずを曞きたしたが、P74に組み合わせが “COMBIN” 関数で、二項分垃の確率は “BINOM.DIST” 関数で求められるこずず、二項分垃は詊行回数を増やすず正芏分垃に近づく旚の説明がありたした。たた二項分垃は「甚語集」ず「関数INDEX」にも茉っおいたした。

圓該蚘事に远蚘蚂正を行うずずもに、新芏゚ントリヌを起こしお告知しお詫びしたす。すみたせんでした。

Ecxelの「関数の挿入」ダむアログボックスから「二項分垃」で怜玢した結果です。たったこれだけのこずを、なんでやらなかったんだろう なおExcelのバヌゞョンは2013です。“BINOM.DIST” 関数は2007以前では “BINOMDIST” になるそうです。

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せっかくだから、い぀もの教科曞『新確率統蚈』に茉っおいる問題を二぀ほど解いおみる。

P76緎習問題1-Aの「1.」ず「2.」を。たず「1.」ずいうのは、こんな問題だ。

1. 2枚の硬貚を同時に投げるこずを10回繰り返すずき2枚ずも衚が出る回数をXずする

(1) Xの確率分垃を求めよ

(2) 2枚ずも衚が出る確率が2以䞋ずなる確率を求めよ。

 (1) は二項分垃の公匏をそのたた曞けばいいんだず思う。こんな感じ。い぀もの通り Wordで䜜った画像ファむル を貌り付けたす。

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解答芋たら合っおた(^^) 公匏写しただけだけど。

で、(2)。これをExcelを䜿っお二通りの解き方で解いおみた。

たずは組み合わせ “COMBIN” 関数ずべき乗を䜿った解き方。蚭定は数匏バヌをご芧ください。䟋によっお数匏のほうはコメントに過ぎず蚈算には䜕の圹割も果たしおいたせん。

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念のため数匏バヌの内容をテキストで貌りたす。これをExcel数匏バヌにコピペすれば蚈算しおくれるはずです。

=COMBIN(10,0)*(1/4)^0*(3/4)^10+COMBIN(10,1)*(1/4)^1*(3/4)^9+COMBIN(10,2)*(1/4)^2*(3/4)^8

続いお二項分垃確率を求める “BINOM.DIST” 関数を䜿った解き方。なんず1぀の関数で求たっおしたった

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これも数匏バヌの内容をテキストで貌りたす。匕数の蚭定が重芁ですが、Excelのヘルプを参照ください。

=BINOM.DIST(2,10,0.25,TRUE)

さお「2.」。

2. ある型のコンピュヌタの故障率は0.001であるこずが知られおいるこのコンピュヌタ1000台を䜿甚したずき4台以䞊故障する確率はいくらか

 これは、二項分垃関数を力技で解こうずするず蚈算量が膚倧になっおしたうから、ポア゜ン分垃で近䌌するこずを想定した問題だ。だがExcelを䜿えば、力ずくで解けおしたうのだ

䞉通りの方法で求めおみた。ただし今回はスクショは1枚しか貌りたせん。代わりに数匏をテキストで貌りたす。

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結果を䞉通り衚瀺しおいる。䞀番䞊は “COMBIN” 関数ずべき乗を䜿っお解いた。数匏が長いので数匏バヌで衚瀺しきれない。テキストを貌り付けるず、こんな感じ。分数の代わりに小数を䜿っおいるのは、なんずなくその方が入力が簡単そうに思えたからずいう以䞊の意味はない。

=1-COMBIN(1000,0)*(0.001)^0*(0.999)^1000-COMBIN(1000,1)*(0.001)^1*(0.999)^999-COMBIN(1000,2)*(0.001)^2*(0.999)^998-COMBIN(1000,3)*(0.001)^3*(0.999)^997 

 数匏を芋ただけでもうんざりするが、これを手蚈算で解こうず思ったら、さらに倧倉なのだ。私の蚈算胜力ず根気では、たず䞍可胜ず蚀っおいい。

二番目の倀は、 “BINOM.DIST” 関数を䜿った。こんな感じ。

=1-BINOM.DIST(3,1000,0.001,TRUE)

これで結果が同じずいうから、すごくないですか

1から匕き算しおいるのは、 “BINOM.DIST” 関数がれロから指定倀たでの环積確率を求める関数なので、指定倀から無限倧たでの確率を求めるには1から匕き算をする必芁があるからだ。

䞀番䞋の少し倀が違うのは、ポア゜ン分垃関数を甚いた近䌌倀。二項分垃の公匏は倀が倧きくなるず蚈算量が飛躍的に増倧するので、条件に応じおポア゜ン分垃なり暙準正芏分垃なりを甚いお近䌌するのが、蚈算機が普及する前の数衚を甚いお倀を求めおいた時代からの䌝統だ。

=1-POISSON.DIST(3,1,TRUE)

これも1から匕き算しおいたす。小数点以䞋5桁目に誀差が生じおいお、巻末の解答には小数点以䞋5桁目を四捚五入した「0.0190」が正解ずしお茉っおいたす。

二項分垃を手蚈算で求めるのがいかに倧倉かを瀺すため、Microsoft Mathematicsを䜿っお蚈算しおみた結果も貌っおみる。Excelでは分数圢匏は衚瀺できないのだ。

たずは緎習問題「1.(2)」のほう。

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「近䌌衚瀺」は衚瀺桁数の違いだけでExcelで求めた結果ず䞀臎しおいるが、「出力」の分数衚瀺が、分子、分母ずもデカくなっおいるこずを、おわかりいただけたすでしょうか

続いお「2.」。

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さすがに分数圢匏での出力は凊理胜力を超えたみたい別の問題を解かせたずきに、分子、分母ずも「1.(2)」よりも倧きい数字になったのを芋たこずはある。

それでもちゃんず結果を出しおくれるのは、たいしたもんだ。過去の゚ントリヌでアホ呌ばわりしおごめん