実生活における確率変数の 10 の例

ランダム変数は、ランダムなプロセスの結果として取り得る値が得られる変数です。

確率変数には 2 つのタイプがあります。

• Discrete : 0、1、2、3、50、100 などの可算数の個別の値のみを取ることができます。
• Continuous : 0.03、1.2374553 など、無限の数の値を取ることができます。

この記事では、現実世界のさまざまな状況における確率変数の例を 10 個紹介します。

例 1: 販売アイテム数 (個別)

離散確率変数の例としては、特定の日に店舗で販売された商品の数が挙げられます。

過去の販売データを使用して、店舗は 1 日に特定の数の商品が売れる可能性を示す確率分布を作成できます。

例えば：

0 個のアイテムが販売される確率は 0.004、1 個のアイテムが販売される確率は 0.023 などです。

例 2: クライアント数 (個別)

離散確率変数の別の例は、特定の日に店舗に入店する顧客の数です。

店舗は履歴データを使用して、一定数の顧客が来店する可能性を示す確率分布を作成できます。

例えば：

例3：不良品数（個数）

離散確率変数のもう 1 つの例は、特定の製造工場でバッチごとに生産される欠陥製品の数です。

工場では、不良品に関する履歴データを使用して、特定のバッチ内で特定の数の製品が不良品になる可能性を示す確率分布を作成できます。

例えば：

例 4: 交通事故件数 (離散)

離散確率変数のもう 1 つの例は、特定の日に特定の都市で発生した交通事故の数です。

警察署は過去のデータを使用して、特定の日に特定の数の事故が発生する可能性を示す確率分布を作成できます。

例えば：

例5：回路数（ディスクリート）

離散確率変数の別の例は、試合中に特定の野球チームが打ったホームランの数です。

スポーツ アナリストは、過去のデータを使用して、特定の試合でチームが特定の数のホームランを打つ可能性を示す確率分布を作成できます。

例えば：

例6：マラソンタイム（連続）

連続確率変数の例としては、特定のランナーのマラソンのタイムが挙げられます。

これは、無限の数の値を取ることができるため、連続確率変数の例です。

たとえば、ランナーはマラソンを 3 時間 20 分 12.0003433 秒で完走できます。あるいは、マラソンを 4 時間 6 分 2.28889 秒で完走することもできます。

このシナリオでは、過去のマラソンのタイムを使用して、特定のランナーが特定の時間間隔の間に完走する可能性がどのくらいかを示す確率分布を作成できます。

例 7: 金利 (継続)

連続確率変数のもう 1 つの例は、特定の国のローン金利です。

無限の数の値を取ることができるため、これは連続確率変数です。たとえば、ローンの金利は 3.5%、3.765555%、4.00095% などになります。

このシナリオでは、過去の金利を使用して、ローンが特定の範囲内で金利を持つ可能性がどの程度であるかを示す確率分布を作成できます。

例 8: 動物の体重 (連続)

連続確率変数の別の例は、犬などの特定の動物の体重です。

無限の数の値を取ることができるため、これは連続確率変数です。たとえば、犬の体重は 30.333 ポンド、50.340999 ポンド、60.5 ポンドなどです。

この場合、犬の体重に関するデータを収集し、ランダムに選択された犬の体重が 2 つの異なる体重の間である確率を示す確率分布を作成できます。

例 9: 植物の高さ (続き)

連続確率変数の別の例は、特定の植物種の高さです。

無限の数の値を取ることができるため、これは連続確率変数です。たとえば、植物の高さは 6.5555 インチ、8.95 インチ、12.32426 インチなどです。

この場合、この植物種の高さに関するデータを収集し、ランダムに選択された植物の高さが 2 つの異なる値の間である確率を示す確率分布を作成できます。

例 10: 移動距離 (連続)

連続確率変数のもう 1 つの例は、渡りの季節に特定のオオカミが移動した距離です。

無限の数の値を取ることができるため、これは連続確率変数です。たとえば、オオカミは 40.335 マイル、80.5322 マイル、105.59 マイルなどを移動できます。

このシナリオでは、オオカミが移動する距離に関するデータを収集し、ランダムに選択されたオオカミが一定の距離を移動する可能性がどのくらいかを示す確率分布を作成できます。

追加リソース

次のチュートリアルでは、統計の変数に関する追加情報を提供します。

確率変数の概要
iid 確率変数とは何ですか?
独立変数の水準とは何ですか?