⑥ AIの社会実装と数理・統計 ／ 37. 数理・統計
確率分布とは
確率分布とは、確率変数がとりうる値と、それぞれが出現する確率の対応関係を表したものです。離散型（ベルヌーイ分布・二項分布・ポアソン分布）と連続型（正規分布など）に分類されます。
この用語はG検定シラバスの「37. 数理・統計」に含まれます。 章全体の用語は用語解説⑥（全52語）にまとまっています。
一言でいうと
どの値がどれくらいの確率で出るかを表したものです。
代表的な分布の整理
分布名と用途の対応がG検定対策として重要です。
機械学習での役割
誤差分布の仮定や確率モデルの設計の基礎になります。最尤法は「データがこの分布から出た確率」を最大化する手法です。
またVAEや拡散モデルのような生成モデルは、データの分布そのものを学習します。
パラメータが形を決める
同じ種類の分布でも、パラメータの値によって形が変わります。
データからこのパラメータを求めることをパラメータ推定と呼び、最尤法がその代表的な手法です。
🎯 G検定での押さえどころ
- 値と確率の対応関係
- 離散型と連続型に分類される（ポアソン分布は離散型）
- 分布名と用途の対応が重要
⚠️ よくある誤りの選択肢
- 「ポアソン分布は連続型の確率分布である」→ 誤り。「0回・1回・2回…」と数える分布なので離散型です
📘 もっと深く学ぶ
- 数式レベルまで踏み込んだ解説 → 医療AIナビ「一般的な確率分布」（E資格向け）
この用語を覚えたら
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