【定義・定理・公式】高校数学基本事項 - 数学B - 【補足】正規分布による近似の半整数補正
二項分布の正規分布による近似を,より精密にすることを考えると以下のようになる。
例えば, が二項分布 に従うとき, の期待値 と標準偏差 は
$m=np=16\times0.5=8$
$\sigma=\sqrt{npq}=\sqrt{16\times0.5\times0.5}=2$
上図は に対して, の値を, を底辺の中心とする幅 の長方形の面積で表したもので,図の曲線は に従う確率変数 の確率密度関数のグラフである。
このとき,確率 は図の斜線部分の面積であるから,図からわかるように である
とすると, は標準正規分布 に従うから
$\displaystyle{P\fallingdotseq P\left(\frac{5.5-8}{2}\leqq \frac{Y-8}{2}\leqq\frac{10.5-8}{2}\right)=2p(1.25)=0.7888}$
このように, と を と で置き換えることを半整数補正または連続補正という。
半整数補正を行わないで
$\displaystyle{P\fallingdotseq P(6\leqq Y\leqq10)=P\left(\frac{6-8}{2}\leqq\frac{Y-8}{2}\leqq\frac{10-8}{2}\right)=0.6826}$
とすると,両端の長方形のほぼ半分を除いたことになる。二項分布から直接 を計算すると
$({}_16 \mathrm{ C }_6+{}_16 \mathrm{ C }_7+{}_16 \mathrm{ C }_8+{}_16 \mathrm{ C }_9+{}_16 \mathrm{ C }_10)\times0.5^{16}=0.78988\cdots\cdots$
である。
二項分布 の正規近似の精度は, が に近いほどよく, が や に近いほど悪いが,半整数補正を行った場合, と がともに より大きいと実用上十分であると言われている。半整数補正を行わないときは, と がかなり大きくないと,よい近似が得られない。