正規・二項・ポアソン、そして片方を片方で代用する代価

正規分布

決まった回数のうちの成功数

ここでの裾は、一から引くのではなく、相補誤差関数から直接計算しています。四シグマや五シグマが丸めのゼロに潰れないのは、そのためです。

結果

平均から何標準偏差ぶんか
それを下回る確率
それを上回る確率

成功数を、厳密と近似で

その成功数以下になる厳密な確率
ちょうどその成功数になる厳密な確率
正規曲線、連続性の補正なし
それがどれだけずれているか、パーセント
正規曲線、補正あり
それがどれだけずれているか、パーセント
ポアソン、平均を同じ値に合わせて
それがどれだけずれているか、パーセント

誰もが習う規則は、平均の成功数が五に達したら正規曲線で代用してよい、というものです。ちょうどその境目、二十回の試行で百分の二十五なら、厳密な答えは 0.091260 で、補正なしの曲線は 0.060668 と言います。安全だと宣言されたその地点で、三分の一ずれているのです。

連続性の補正は仕上げの小技ではなく、精度のほとんどそのものです。曲線を読む前に半単位を足すだけで、同じ数字のまま、追加の情報もなしに、マイナス三十三パーセントの誤差がプラス七・八になります。これを入れずに近似を使う人は、近似そのものの代価より大きく外れることを選んでいるわけです。

近似が正直になる地点

試行回数平均の成功数厳密補正した曲線の誤差、パーセント

どの行も平均より三つ下という同じ問いを立てているので、試行回数が増えても比較は公平です。誤差はおよそ八パーセントからおよそ〇・五パーセントまで落ちます。これが規則の本当の形です。越える境界線ではなく、下っていく坂なのです。

結果の三行目は、別の弱点を持つ別の近似です。ポアソンが成功数の代わりになるのは、一回あたりの確率が小さいときであって、試行回数が多いときではありません。百分の二十五では三十六パーセントずれ、千回の試行で百分の一なら誤差は〇・三パーセントほどに落ちます。

つまり、単純に優れた近似というものはありません。片方は多くの試行を必要とし、もう片方は小さい確率を必要とします。厳密な答えはそのどちらも必要としません。このページが曲線に手を伸ばさずに厳密に計算しているのは、そのためです。

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厳密に数える代わりに正規曲線を使ってよいのは、どんなときですか。

誰もが習う規則は、平均の成功数が五に達することを求めます。ちょうどその境目で、補正なしの曲線は三分の一ずれます。境界線が許すには、いささか妙な誤差です。

この表は、試行回数が増えるにつれて実際に何が起きるかを示します。誤差はある線でぱたりと消えるのではなく、少しずつ小さくなります。正直な読み方は、境界線ではなく坂です。

試行回数平均の成功数補正した曲線の誤差、パーセント
205,0+7,77
5012,5-2,05
10025,0-1,58
20050,0-1,23
500125,0-0,78
1000250,0-0,54
連続性の補正とは何で、効くのですか。

曲線を読む前に半単位を足すことです。成功数は整数の上にしか落ちませんが、曲線はそうではないからです。費用はゼロで、精度のほとんどはここから来ます。

このページの初期値では、マイナス三十三パーセントの誤差がプラス七・八になります。これを入れずに近似を使うのは、近似そのものの代価より大きく外れることを選ぶことです。

ポアソンのほうが正しい近似になるのは、どんなときですか。

一回あたりの確率が小さいときです。これは「試行が多い」とは別の条件です。百分の二十五なら、試行がいくつあっても三十六パーセントずれます。

同じ千回の試行を百分の一にすれば、誤差は〇・三パーセントほどまで落ちます。二つの近似は別々の方向に外れます。だからこそ、どちらかが単純に優れているということがありません。

そもそも、なぜ厳密な答えを計算するのですか。

いまや安上がりだからです。近似が存在するのは、項を手で足し上げるのが高くついたからで、それはもうずいぶん前から事実ではありません。

このページは対数で、一項ずつ足し上げます。そうすれば千回の試行でも、収まりきらないほど大きな数を必要としません。近似を画面に残しているのは、その代価を見せるためであって、必要だからではありません。