ベルヌーイ分布

ベルヌーイ分布とは、結果が「成功」か「失敗」の2種類しかない試行（ベルヌーイ試行）において、それぞれの結果が得られる確率を表す確率分布のことです。例えば、コインを投げたときの表が出るか裏が出るか、ある製品が良品か不良品かといった、二者択一の単純な事象をモデル化する際に用いられます。

この分布は非常に単純でありながら、統計学や確率論において最も基本的な要素となります。試行回数を重ねた場合に、成功が何回起こるかを考えるときには、このベルヌーイ分布を基にした「二項分布」へと発展します。機械学習の分類問題においても、出力が0か1かといった二値分類の基礎理論として、この考え方が深く関わっています。

試験では、統計学の基本的な確率分布として登場します。ベルヌーイ分布が「成功か失敗か」という二値の結果を扱う分布であることを押さえておくことが重要です。試験問題では、より複雑な分布の基礎概念として、あるいは確率の計算例として扱われることがあります。統計的な考え方の出発点として理解しておくべき項目です。