2つの結果しかない実験を実行する場合、幾何分布は、対象となる結果を最初に観測するまでに必要な連続試行回数をモデル化できる離散型分布です。幾何分布で、結果を最初に観測するまでに出現する非事象数をモデル化することもできます。

たとえば、最初に表が出るまでコインを投げる回数について、幾何分布でモデル化できます。同様に、組み立てラインで製造する製品の場合に、最初に不良品が製造されるまでの製品数についてモデル化できます。次のグラフは、事象確率が0.5の幾何分布です。

無記憶性とは?

幾何分布の重要な特性は無記憶性であるということです。事象確率は過去の試行に依存しません。したがって、出現率は一定です。

無記憶性とは、成分の残りの寿命が現在の年齢に左右されないことを意味します。たとえば、硬貨を投げるランダム試行回数は無記憶性を表します。損耗や破損のあるシステムは、今後使用中に障害を起こす可能性が高くなるため無記憶性ではありません。

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