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超幾何分布電卓

非復元抽出における超幾何分布の確率を計算します。母集団のサイズ、成功状態数、抽出数、観測された成功数を入力すると、正確確率と累積確率、PMFグラフ、計算過程、壺モデルの図が得られます。

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📌 シナリオを試す:
母集団内のアイテムの総数
母集団内の成功数 (≤ N)
非復元抽出で引くアイテム数
サンプル内の成功数
すべての値は非負の整数である必要があります。K ≤ N、n ≤ N、および k は指定されたパラメータに対して実行可能である必要があります。

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超幾何分布電卓

超幾何分布計算機は、非復元抽出シナリオの正確な確率を計算します。母集団の大きさ (N)、成功アイテムの数 (K)、抽出回数 (n)、および求めたい成功数 (k) を入力すると、ポイント確率と累積確率を、ステップごとの組合せ解法やインタラクティブな視覚化とともに即座に取得できます。

超幾何分布とは何ですか?

超幾何分布は、ちょうど K 個の成功アイテムを含むサイズ N の有限母集団から、非復元抽出(一度引いたものは戻さない)で n 回引いたときの成功数を記述する離散確率分布です。各試行が独立であると仮定する二項分布とは異なり、超幾何分布では、各抽出が残りの母集団の構成を変化させるという事実を考慮します。

超幾何分布の PMF 公式

確率質量関数 (PMF) は以下の通りです:

P(X = k) = C(K, k) × C(N − K, n − k) / C(N, n)

ここで C(a, b) = a! / (b! × (a − b)!) は二項係数(「a から b を選ぶ組合せ」)です。分子は K から k 個の成功を選び、(N − K) から (n − k) 個の失敗を選ぶ好都合な方法をカウントします。分母は N から n 個のアイテムを引くすべての可能な方法をカウントします。

パラメータの説明

平均、分散、および標準偏差

超幾何確率変数 X について:

因子 (N − n) / (N − 1) は 有限母集団修正係数 と呼ばれます。これは二項分布と比較して分散を減少させ、非復元抽出が復元抽出よりも変動が少ないことを反映しています。

超幾何分布 vs. 二項分布

一般的な用途

この電卓の使い方

  1. 母集団の大きさ N (全アイテム) を入力します。
  2. 成功状態の数 K (N 以下) を入力します。
  3. 試行回数 n (N 以下) を入力します。
  4. 観測された成功数 k (指定されたパラメータで可能な範囲) を入力します。
  5. 「確率を計算する」をクリックして、正確な確率と累積確率、ステップごとの解法、PMF 棒グラフ、および壺モデルの視覚化を表示します。

よくある質問

超幾何分布は何に使われますか?

超幾何分布は、有限母集団から非復元抽出を行い、特定の特性を持つアイテムを特定の数だけ引く確率を知りたいときに使用されます。一般的なユースケースには、品質管理検査、カードゲームの確率、宝くじの当選確率、および生態学的な標識再捕法研究が含まれます。

超幾何分布は二項分布とどう違いますか?

主な違いは「復元」の有無です。二項分布は独立した試行(復元あり)を前提としていますが、超幾何分布は従属的な抽出(復元なし)をモデル化しています。母集団がサンプルよりもはるかに大きい場合、2つの分布は収束します。

k の有効な範囲は?

観測された成功数 k は、max(0, n − (N − K)) ≤ k ≤ min(n, K) を満たす必要があります。下限は残りの抽出に十分な失敗アイテムがあることを保証し、上限は利用可能な成功数または総抽出数を超えないことを保証します。

これをフィッシャーの直接確率検定に使用できますか?

はい。フィッシャーの直接確率検定は、超幾何分布を使用して確率を計算します。2×2 の分割表がある場合、この電卓を使用して、独立性の帰無仮説の下で与えられたセル数を観測する確率を計算できます。

有限母集団修正係数とは何ですか?

分散公式の (N − n) / (N − 1) という因子は、非復元抽出を考慮したものです。これは二項分布と比較して常に分散を減少させます。N に対して n が小さい場合、この因子は 1 に近くなり、修正は無視できるようになります。

このコンテンツ、ページ、またはツールを引用する場合:

"超幾何分布電卓"(https://MiniWebtool.com/ja/超幾何分布計算機/)、MiniWebtool、https://MiniWebtool.com/

miniwebtool チーム作成。最終更新日: 2026-04-13

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