確率の代表例

確率にもさまざまな種類がありますが、 すべてに共通する単純なルールもあります。 例として、コイントスと 天気の２つを考えていきましょう。 コインは、結果の確率が均等です。 表と裏という２種類の結果がありますが、 確率はどちらも 50％です。 天気の確率は配分が異なります。 話を単純化するために、 雨が降る、降らない、という ２種類の結果に絞りましょう。 確率は地域によってさまざまですが、 結果が五分五分であることは稀です。 例えば、ロサンゼルスの これまでのデータによれば、 １日の中で雨が降る確率は７％です。 雨が降らない確率が 93％ ということになるので、 均等とはほど遠い配分です。 降らない見込みがはるかに優勢なのです。 ロンドンの場合、 雨が降る確率は 29％です。 雨が降らない確率が 71％ですから、 ロサンゼルスとは異なるものの、 やはり均等ではありません。 確率の配分が均等になるものとしては、 コインの裏表、サイコロの目、 トランプの札、くじ引きなどが 挙げられます。 確率の配分が異なる場面は、天気のほかにも 科学、医療、スポーツ、ビジネスなど、 現実の活動や環境に多く見られます。 このような状況では、結果に多くの変数が 関係しているのが一般的で、 コインの２面、 サイコロの６面というように、 １種類の変数だけが均等な確率で 決定される状況とは対照的です。 ただし、両者には とても重要な共通点があります。 それぞれの結果が出る確率を合計すると、 必ず 100％になるということです。 この合計のことを、標本空間といいます。 まとめると、起こりうるすべての結果の 確率の合計は、必ず 100％になります。 場合によって、起こりうる結果の確率が すべて等しいこともあれば、 ある結果が出る確率が、 ほかの結果が出る確率より 高いこともあります。 ただ、どんな場合であっても、 ある結果の確率が０％を下回ったり 100％を超えたりすることは、 絶対にありません。