第11回 中心極限定理 と 大数の法則 確率･統計Ⅰ ここです！ 確率変数と確率分布 確率変数の同時分布、独立性 確率変数の平均

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1 第11回 中心極限定理 と 大数の法則 確率･統計Ⅰ ここです！ 確率変数と確率分布 確率変数の同時分布、独立性 確率変数の平均
確率変数の分散 確率変数の共分散 ベルヌイ試行、二項分布 二項分布（続き）、幾何分布 ポアソン分布 正規分布 正規分布（続き） 大数の法則、中心極限定理 統計学の基礎1（母集団と標本、確率論との関係） 統計学の基礎2（正規分布を用いた推定・検定） ここです！

2 中心極限定理と大数の法則 中心極限定理 大数の法則 二項分布の場合 意味の確認

3 中心極限定理 Sn = X1 + X2 + … + Xn とおく。 Sn は、 正規分布 N(nμ, nσ2) に“近づく”
ただし、 E(Xi) =μ, V(Xi) =σ2 とする。 n→∞のとき Sn は、 正規分布 N(nμ, nσ2) に“近づく”

4 Sn の平均と分散 一般に、 E(Xi) =μ, V(Xi) =σ2 とするとき、

5 Sn の平均と分散 V がバラバラになるのは、独立だから。

6 中心極限定理（別表現） X = (X1 + X2 + … + Xn ) / n とおく。 X は、
ただし、 E(Xi) =μ, V(Xi) =σ2 とする。 n→∞のとき 統計学では中心極限定理をこちらの形で利用する。 X は、 正規分布 N(μ, σ2 / n ) に“近づく”

7 X の平均と分散 X = Sn / n = (X1+…+Xn) / n とおくとき、
(ただし、X1, …, Xn は独立で、E(Xi)=μ, V(Xi)=σ2 ) X の上に－をつけたのは、( X1 + … + Xn ) / n が単純算術平均の形をしているから。（実はあとで統計のほうで使うので、そちらの記号と合わせた） (なおこれも n に依存しているので、ほんとうは添え字 n をつけたほうがよいのだが、記号がまぎらわしくなるのでやめた。) 　Sn = X1 + … + Xn の公式と、Sn / n = ( X1 + … + Xn ) / n の公式を混同しないこと。特に、分散が nσ2 になるのが前者、σ2 / n になるのが後者。

8 中心極限定理 補足 とおくと、 n→∞のとき は、 標準正規分布 N(0, 1) に“近づく”

9 中心極限定理と大数の法則 中心極限定理 大数の法則 二項分布の場合 意味の確認

10 大数の法則 X の分布が、μ= E(Xi) に“近づく” n→∞のとき これは次のことを意味する： （「大数の法則」）
ほんとうは「近づく」の意味をもっと厳密にする必要がある。 X の分布が、μ= E(Xi) に“近づく”

11 大数の法則（例） P(X/n = r’) p=0.5 n=50 の二項分布の相対度数 X のグラフ
P( X = r ) = P( X / n = r / n ) である（Pの中で同値変形しても確率は変わらない！）から、r / n = r’ とおけば、P( X / n = r’ ) = P( X = r ) となる。これが X / n の確率分布である。 r のとる値は 0, 1, …, n であるが、r’ = 0, 1/n, 2/n, …, 1 であることに注意。 　グラフで言えば、X / n の分布のグラフは、0, 1, …, n に分布していた X の棒グラフを、棒の長さはそのままで、0, 1/n, …, 1 の位置に圧縮しただけである。

12 大数の法則（例） p=0.5 n=200 の二項分布の相対度数 X のグラフ P(X/n = r’)

13 大数の法則（例） P(X/n = r’) p=0.5 n=2000 の二項分布の相対度数 X のグラフ
　グラフの縦軸の目盛りが、n が大きくなるにつれ、だんだん小さくなっている。これは、二項分布のとる値の個数が増えるにつれて、個々の r に対する確率はしだいに小さくなるからである。確率最大となる r’ = 0.5 におけるその最大確率も、n の増大とともにどんどん小さくなる。つまり相対的に 0.5 に密集してはくるが、グラフの高さはどんどん低くなるのである。 　それでも、r のとりうる値（棒グラフの棒の数）は増えているから、確率（棒の長さ）の合計は常に 1 になるのである。 ［余談］もしも、確率を棒の長さでなく面積で表すために、棒の幅を 1/n にして、くっついた長方形の集まりになるようにすると、面積はΣ(棒の高さ×1/n) = 1/n ×Σ(棒の高さ) = 1/n ×確率の合計 = 1/n となるから、面積が 1 になるようにするには、棒の長さをすべて n 倍しなければならない。： グラフの式で書けば n B( n r ) そうすると今度は、r = 0.5 のところの高さが、n の増大につれて無限に大きくなる。これは、あとで出てくる中心極限定理と同様、面積合計が 1 になるようにした棒グラフは確率「密度」関数に近づくためで、大数の法則を「 P( a < Sn/n < b ) の極限が∫[a,b] f (x) dx になる」という形に（無理やり）表そうとすると、密度関数 f (x) =δ( x – p ) （デルタ関数）と考えざるをえないことを示している。 　なおこのことは小針「確率･統計入門」（岩波書店）にも書かれているが、そこでは密度の変換公式を離散分布である B( r ) に直接適用して n B( n r ) を導いたり、確率変数と確率分布（関数）と（関数の）変数が混同されていたりして、議論としては誤っている。（Sn / n の確率分布そのものは、 n B( n r ) ではなくB( n r ) が正しい。）

14 中心極限定理と大数の法則の関係 中心極限定理 大数の法則 精密化
大数の法則は、「X － μ が（ある意味で）0 に近づく」という定理だが、その極限のスピードは1/√n が 0 に近づくスピードと同じレベルであり、したがってその √n 倍は（∞と0が同じオーダーでちょうど釣り合って） 0でも∞でもないある分布（正規分布）に収束する。これが中心極限定理である。 ” Sn / 1 は発散し、 X = Sn / n は平均に集中する（大数の法則） 。 中心極限定理は、その中間のオーダーで割った Sn /√n を考えている。

15 正確な大数の法則 厳密な数学の定理としては、 大数の弱法則 (ベルヌーイの大数の法則) 大数の強法則 の２つがある。

16 大数の弱法則 大数の強法則 任意のε>0 に対して
大数の弱法則は、すこし分かりにくい主張だが、「チェビシェフの不等式」を用いて簡単に証明できる。

17 チェビシェフの不等式（復習） μ=E(X) XとしてX~をとれば、Vはσ2/n だから、右辺はn→∞のとき0に収束する。

18 中心極限定理と大数の法則 中心極限定理 大数の法則 二項分布の場合 意味の確認

19 二項分布の場合 1 p q Xi だから、和 Sn については…： Xi がベルヌイ分布の場合、 Sn は二項分布になる。 このとき、 確率
Xi このとき、 一致（結果的に） だから、和 Sn については…：

20 二項分布の場合 V がバラバラになるのは、独立だから。

21 Snの平均と分散のまとめ Sn = X1 +…+ Xn E(Sn) = nμ V(Sn) = nσ2 E(Xi) =μ, V(Xi) =σ2
特にベルヌイ分布の場合 二項分布 E(Sn)=np, V(Sn)=npq E(Xi) = p, V(Xi) = pq 1 p q Sn = X1 +…+ Xn

22 中心極限定理（二項分布の場合） Sn は、 正規分布 N(np, npq) に“近づく” 「ド・モアブル-ラプラスの定理」
（二項分布の正規近似） は、 中心極限定理の特別な場合。 Sn が二項分布 B(n, p) に従うとする。 n→∞のとき Sn は、 正規分布 N(np, npq) に“近づく”

23 大数の法則（二項分布の場合） X = Sn / n の意味は 「相対度数」
（確率 p の事象が起きた回数の割合） だから、「大数の法則」は次のことを意味する： この事実が、中学などで確率の導入に利用されている。すなわち、ベルヌイ試行の回数を増やしていくと、（成功の）相対度数がある一定値に近づくので、この一定値を（一回の試行の）確率と考えよう、と。 一回の成功確率が p の試行を繰り返していくと、成功の相対度数が p に “近づく”

24 中心極限定理と大数の法則 中心極限定理 大数の法則 二項分布の場合 意味の確認

25 大数の強法則（例） n=102～104 における実験値（10回分） p=0.5 の二項分布の相対度数 X の 対数目盛り 103=1000
104=10000

26 大数の強法則（例） n=1～104 における実験値（10回分） p=0.5 の二項分布の相対度数 X の

27 大数の強法則（例） n=102～105 における実験値 p=0.5 の二項分布の相対度数 X の 対数目盛り 103=1000
104=10000 105=100000

28 大数の法則？ n=1～103 における実験値（1回分） p=0.5 の二項分布の度数 Sn の pからのずれ
大数の法則は、あくまでもnとの比であり、Sn自体が収束するわけではない。中心極限定理によれば、ズレは√nのオーダーで増大（！）する。 プラスの部分が利得、マイナスの部分が損失と考えられる。図のようなうねりは、「ツキ」があるのが当然であることを示している！

29 大数の法則？ n=1～104 における実験値（1回分） p=0.5 の二項分布の度数 Sn の pからのずれ
Nが大きくなると、うねりの大きさはますます大きくなっている。(前のページのn=1000までの様子は、この図では左1/10の部分にすぎないことに注意)

30 大数の法則？ n=1～104 における再実験値（1回分） p=0.5 の二項分布の度数 Sn の pからのずれ
今回は、かなりツイているようだ。

31 大数の法則？ n=1～104 における実験値（10回分） p=0.5 の二項分布の度数 Sn の pからのずれ
10回の実験結果はバラバラである。 ただし、ズレはほぼ±√nの範囲にある。

32 大数の法則？ n=102～104 における実験値（10回分） p=0.5 の二項分布の度数 Sn の pからのずれ 対数目盛り
ズレの範囲が±√nの範囲にあることを確認しよう。先へ行くほどズレは√n程度に増えていく。 対数目盛り 103=1000 104=10000

33 大数の法則（再） n=102～104 における実験値（10回分） p=0.5 の二項分布の相対度数 X の 対数目盛り 103=1000
104=10000

34 賭けと中心極限定理 例 ： μ= -0.1, σ=1 の賭け 100回累積後の分布 （常にほぼ正規分布） マイナスになる確率
一回賭けるごとに、0.1ドルの損失がある（賭けはふつう、胴元がわずかに得をするようにできている）。ただしそれはあくまで期待値の話であり、分散（標準偏差）があるため個々の賭けでは勝つことも負けることもある。標準偏差1なら、-1.1ドル～0.9ドルくらいの変動は「標準的」であり、そう悪い賭けには見えないだろう。一回の利得の分布は正規分布ではないだろうが、参考のため正規分布のグラフを赤で示す。 さて、この賭けを100回やるとどうなるか？ 長く繰り返すと「大数の法則」が働いて結局損をする、と書いてある本（たとえば「確率統計であばくギャンブルのからくり」講談社ブルーバックス）があるが、損をする理由として大数の法則を持ち出すのは正しくない。大数の法則からわかるのは、利得を「100で割った値」が -0.1 に近いということで、利得自体の話ではない。 利得自体は、中心極限定理によって、平均-10,標準偏差10の正規分布に近づく。すなわち図の青線のようになり、84%の確率で損をすることになる。得をする人も16%はいるが、-40ドル～+20ドルの範囲に99.7%の人が入り、100で割った場合には損も得も（一回の期待値0.1を中心とした）幅0.6ドルの区間におさまってしまう。「大数の法則」は「損得の幅」が「回数」よりずっと少ない、と言っているだけなのである。 まとめておこう。多く繰り返すと、平均も分散も大きくなる。期待値がわずかでもマイナスなら、利得の期待値は大きくマイナスになる。しかし標準偏差も大きくなるから、必ず損をするとはいいきれない。運命の幅が大きくなっているのである。ただ、期待値からのズレが√nのオーダーなのに（ここが中心極限定理の主要部）、期待値はnのオーダーでマイナスになっていくから、nが大きくなるほどマイナス部分の確率は増大していく、というからくりなのである。 マイナスになる確率 =P(Z*<1) μ =0.84 σ

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