サイコロを2個振って出る目の和は2から最大12までの11通りで、
これらのすべての可能性について列挙したものを「確率分布」という。
これを表または式で表すと、こんな感じになる。
前回、度数で描いたヒストグラムを割合(相対度数)で描き直すと、
それも確率分布となる。
* 変数とは、値を入れたり出したりできる空箱のようなもの。表中の確率変数とは、確率にしたがっていろんな値を取る変数のこと。
では、なぜ確率分布の考え方が必要かというと,
確率変数で重みをつけて計算すると,
リスクを考慮した判断ができるようになるからだ。
そして、
それは中小企業診断士として
根拠のある数字をお客さまに提示できる
有力かつ強力なツールとなるはずだ。
実際、
この考え方をマーケティングに応用し、
USJを奇跡のV字回復させた
森岡剛・今西聖貴著『確率思考の戦略論』
という、バイブルのような一冊もある。(**)
あらゆるパターンから、
「偶然」ではなく「必然」を見つける魔法!
とまでいわれる「確率思考」は、
「確率分布」からさらに、
「確率密度関数」へと進んでいく。
** (必読の理由) 本書の巻末解説に、
1.二項分布
2.ポワソン分布
3.負の二項分布
4.負のポワソン分布(NBDモデル)
5.売上を支配する重要な数式
6.デリシュレーNBDモデル
や、その他6種の数学モデルの詳細な解説が掲載されているのだ。
コメント
[…] という問題を、前回学んだ「確率分布」を使って考えてみる。 […]