MathLabs

10年生

事象と確率

ある結果が起こる可能性を、0から1の間の数で測ったもの。

直観直感:どのくらいの可能性か?

コインを投げる、サイコロを振る、ルーレットを回す:これらはいずれも正確な結果を事前に予測できない偶然試行であるが、起こりうる結果の集合——標本空間 Ω\Omega ——は事前にわかっている。起こりうる1つの結果を根元事象といい、「サイコロの目が偶数である」のように関心のある根元事象の集まりを事象 AA。確率はそれに数 P(A)P(A) を割り当てる。この数は 00 と 11 の間にあり、その事象の起こりやすさを測る。P(A)=0P(A) = 0 は不可能を意味し、P(A)=1P(A) = 1 は確実を意味する。

均等な色付きの弧を持つ円形の回転盤で、針は現在上端から252度の位置にある。
均等な弧に分けられた回転盤が回され、針は上端から測った角度 θ\theta のところで止まる。もし事象 AA が全体 9090 度のうち 360360 度にわたる弧であれば、対称性により P(A)=90360=14P(A) = \frac{90}{360} = \frac{1}{4} となり、これはその弧が円の中で占める割合とちょうど一致する。

中高標本空間と古典的確率

定義: 標本空間と事象

標本空間 Ω\Omega は、偶然試行において起こりうるすべての根元事象からなる集合である。事象とは、標本空間の任意の部分集合 A⊆ΩA \subseteq \Omega のことであり、試行の実際の結果が AA に属するときにちょうど「起こる」という。

P(A)=∣A∣∣Ω∣P(A) = \frac{|A|}{|\Omega|}

ここで ∣A∣|A| は事象 AA に含まれる根元事象の個数を表し( Ω\Omega は有限とする)、∣Ω∣|\Omega| は標本空間内の根元事象の総数を表す。この公式——古典的(あるいはラプラスの)確率の定義と呼ばれることもある——は、Ω\Omega のすべての根元事象が同様に確からしい場合にのみ当てはまる。例えば、公平なサイコロの66つの面すべて、あるいはよく切られたトランプの5252枚のカードすべてがそうである。

P(A∪B)=P(A)+P(B)−P(A∩B)P(A \cup B) = P(A) + P(B) - P(A \cap B)

2つの事象 AA と BB について、この加法の法則は、A∩BA \cap B に含まれる根元事象が P(A)P(A) で一度、P(B)P(B) で一度数えられることを考慮しており、その重なり P(A∩B)P(A \cap B) を一度引かなければ二重に数えてしまう。AA と BB が同時には起こりえない場合、A∩B=∅A \cap B = \varnothing となるので P(A∩B)=0P(A \cap B) = 0 であり、法則は P(A∪B)=P(A)+P(B)P(A \cup B) = P(A) + P(B) に単純化される。もう1つの関係である独立性は、一方の事象を知っても他方について何の情報も得られないときに成り立ち、代数的には P(A∩B)=P(A)⋅P(B)P(A \cap B) = P(A) \cdot P(B) で定義される。

2つの事象の間の特別な関係
関係定義条件結果として得られる公式
排反A∩B=∅A \cap B = \varnothingP(A∪B)=P(A)+P(B)P(A \cup B) = P(A) + P(B)
独立P(A∩B)=P(A)⋅P(B)P(A \cap B) = P(A) \cdot P(B)P(A∪B)=P(A)+P(B)−P(A)P(B)P(A \cup B) = P(A) + P(B) - P(A) P(B)
任意の事象—P(A∪B)=P(A)+P(B)−P(A∩B)P(A \cup B) = P(A) + P(B) - P(A \cap B)

大学厳密な主張と証明

有限な標本空間における任意の2つの事象 A,B⊆ΩA, B \subseteq \Omega に対して、P(A∪B)=P(A)+P(B)−P(A∩B)P(A \cup B) = P(A) + P(B) - P(A \cap B) が成り立つ。

なぜ正しいのか?

単純に P(A)P(A) と P(B)P(B) を足すと、両方の事象に属する各根元事象が2回数えられてしまう——P(A)P(A) の中で一度、P(B)P(B) の中で一度——ので、重なり P(A∩B)P(A \cap B) をちょうど一度取り除いて数を修正する必要がある。

証明

第1段階(和集合を互いに素な部分に分ける):A∪BA \cup B を、互いに素な3つの部分——A∖BA \setminus B(AAにのみ属する根元事象)、A∩BA \cap B(両方に属する根元事象)、A∩BA \cap BB∖AB \setminus A(BBにのみ属する根元事象)——に分ける。第4段階まで進む前に、A∪BA \cup B のすべての根元事象は、この3つの部分のうちちょうど1つに属する。

第2段階(互いに素な集合に対する加法の法則で和集合を数える):3つの部分は互いに素なので、根元事象の個数は ∣A∪B∣=∣A∖B∣+∣A∩B∣+∣B∖A∣|A \cup B| = |A \setminus B| + |A \cap B| + |B \setminus A| を満たす。

第3段階(∣A∣|A| と ∣B∣|B| を同じ3つの部分で表す):同様に、∣A∣=∣A∖B∣+∣A∩B∣|A| = |A \setminus B| + |A \cap B|(AA が BB と重なるかどうかで分ける)と ∣B∣=∣B∖A∣+∣A∩B∣|B| = |B \setminus A| + |A \cap B|(BB を同じ方法で分ける)である。この2つの式を足すと ∣A∣+∣B∣=∣A∖B∣+∣B∖A∣+2∣A∩B∣|A| + |B| = |A \setminus B| + |B \setminus A| + 2|A \cap B| が得られる。

第4段階(組み合わせて ∣Ω∣|\Omega| で割る):第2段階と第3段階を比較すると、∣A∣+∣B∣−∣A∩B∣=∣A∖B∣+∣B∖A∣+∣A∩B∣=∣A∪B∣|A| + |B| - |A \cap B| = |A \setminus B| + |B \setminus A| + |A \cap B| = |A \cup B| が得られる。両辺を ∣Ω∣|\Omega| で割り、古典的確率の公式 P(A)=∣A∣∣Ω∣P(A) = \frac{|A|}{|\Omega|} を各項に適用すると、まさに P(A∪B)=P(A)+P(B)−P(A∩B)P(A \cup B) = P(A) + P(B) - P(A \cap B) が得られる。

2つの独立な有限かつ等確率な標本空間から作られた標本空間 Ω=Ω1×Ω2\Omega = \Omega_1 \times \Omega_2 を考え、mm と nn とする。事象 A⊆Ω1A \subseteq \Omega_1 と B⊆Ω2B \subseteq \Omega_2 に対して、A∩BA \cap B を、最初の結果が AA に属し、2番目の結果が BB に属する事象とすると、P(A∩B)=P(A)⋅P(B)P(A \cap B) = P(A) \cdot P(B) が成り立つ。

なぜ正しいのか?

両方 AA と BB を独立に満たす結果を選ぶことは2段階の数え上げ過程(数え上げの乗法の法則)であるため、望ましい組の個数は各成分における望ましい結果の個数の積に等しい。

証明

第1段階(数え上げの準備):∣A∣=a|A| = a とし、∣B∣=b|B| = b とする。Ω=Ω1×Ω2\Omega = \Omega_1 \times \Omega_2 の根元事象で両方の条件を満たすものは、(ω1,ω2)(\omega_1, \omega_2) を満たす組 ω1∈A\omega_1 \in A と ω2∈B\omega_2 \in B である。

第2段階(数え上げの乗法の法則を適用する):ω1\omega_1 を選ぶ方法は aa 通りあり、その選択とは独立に ω2\omega_2 を選ぶ方法は bb 通りあるので、数え上げの乗法の法則により、望ましい組は a⋅ba \cdot b 個ある。

第3段階(結果の総数で割る):標本空間全体には m⋅nm \cdot n 通りの同様に確からしい根元事象があるので、P(A∩B)=abmnP(A \cap B) = \frac{ab}{mn} が成り立つ。

第4段階(分数を因数分解する):書き直すと abmn=am⋅bn=P(A)⋅P(B)\frac{ab}{mn} = \frac{a}{m} \cdot \frac{b}{n} = P(A) \cdot P(B) となる。ここで P(A)=a/mP(A) = a/m と P(B)=b/nP(B) = b/n が古典的確率の公式によるものであり、これで主張が証明された。

大学実世界での応用と具体例

古典的確率、そして加法の法則と乗法の法則は、品質管理(ロットに不良品が含まれる可能性)、金融(いくつかの独立した投資のうち少なくとも1つが損失を出す可能性)、遺伝学(独立な対立遺伝子から形質を受け継ぐ可能性)、計算機科学(ハッシュ衝突やランダムなテスト失敗が起こる可能性)における日常的な計算である。以下の2つの例は、加法の法則と乗法の法則を具体的な数値に適用する。

例: 語学コース調査

ある学校の生徒200200人のうち、120120人がフランス語を、8080人がスペイン語を学び、3030人が両方の言語を学んでいる。無作為に選んだ生徒がフランス語またはスペイン語を学んでいる確率を求めよ。

解答

第1段階:AAを「フランス語を学ぶ」、BBを「スペイン語を学ぶ」とすると、∣Ω∣=200,  ∣A∣=120,  ∣B∣=80,  ∣A∩B∣=30|\Omega| = 200,\; |A| = 120,\; |B| = 80,\; |A \cap B| = 30。

第2段階:「フランス語またはスペイン語」は事象 A∪BA \cup B なので、加法の法則により P(A∪B)=P(A)+P(B)−P(A∩B)P(A \cup B) = P(A) + P(B) - P(A \cap B) が得られる。

第3段階:古典的確率を代入すると、P(A∪B)=120200+80200−30200=170200P(A \cup B) = \frac{120}{200} + \frac{80}{200} - \frac{30}{200} = \frac{170}{200} となり、これは 1720=0.85\frac{17}{20} = 0.85 に簡約される。

例: 2つの独立な問題への当て推量

ある生徒が2つの独立な選択式問題にでたらめに答える。問題1には44個の選択肢があり正解はちょうど1つ、問題2には55個の選択肢があり正解はちょうど1つである。この生徒が両方の問題に正解する確率を求めよ。

解答

第1段階:AAを「問題1に正解する」、BBを「問題2に正解する」とする。各選択肢が選ばれる確率は等しいので、P(A)=14P(A) = \frac{1}{4} と P(B)=15P(B) = \frac{1}{5} である。

第2段階:2つの問題への回答は互いに影響しないので、AA と BB は独立であり、乗法の法則が適用できる:P(A∩B)=P(A)⋅P(B)P(A \cap B) = P(A) \cdot P(B)。

第3段階:第1段階の値を代入すると、P(A∩B)=14⋅15=120P(A \cap B) = \frac{1}{4} \cdot \frac{1}{5} = \frac{1}{20} となり、両方に正解する確率はわずか5%5\% である。

公平な6面のサイコロを1回振る。出た目が素数である確率 P(A)P(A)(ここで A={2,3,5}A = \{2, 3, 5\})はいくらか。

生徒4040人のうち、1818人がチェスをし、1515人が囲碁をし、66人が両方をする。無作為に選んだ生徒がチェスまたは囲碁をする確率はいくらか。

公平なコインを2回投げる。事象AAを「1回目が表」、事象BBを「2回目が表」とする。2回の結果は互いに影響しないので、P(A∩B)P(A \cap B)はいくらか。

ある工場には完全に独立して稼働する2台の機械がある。各機械は1回の稼働で10%10\%の確率で不良品を出す。どちらの機械も不良品を出さない確率はいくらか。

参考文献

  1. Sheldon Ross (2019). A First Course in Probability
  2. Joseph K. Blitzstein, Jessica Hwang (2019). Introduction to Probability