数学A / 場合の数と確率

期待値

要点整理

これまでの単元では、ある事象が起こる確率をどのように求めるかを学んできました。この単元では、その確率の考え方を使って、「この試行を何度も何度も繰り返したら、平均するとどれくらいの値になるだろうか」ということを数値で表す、期待値という考え方を学びます。

確率変数とは何か

まず、確率変数という言葉の意味を確認しておきましょう。確率変数とは、「試行の結果に応じて値がただ1つに決まり、その値ごとに確率が対応している変数」のことです。文字としては、$X$(エックス)のような大文字を使うことが多いです。

具体例で考えてみます。1個のさいころを1回投げるという試行を考えると、出る目は $1, 2, 3, 4, 5, 6$ のどれかです。この「出た目」を確率変数 $X$ とすると、$X$ は $1$ から $6$ までの値のどれか1つをとり、それぞれの値が出る確率は、どの目も同様に確からしいので $\dfrac{1}{6}$ ずつです。

確率分布とは何か

確率変数 $X$ がとりうる値と、それぞれの値に対応する確率を、表にまとめたものを確率分布といいます。先ほどのさいころの例では、確率分布は次のような表になります。

$X$ $1$ $2$ $3$ $4$ $5$ $6$
$P$ $\dfrac{1}{6}$ $\dfrac{1}{6}$ $\dfrac{1}{6}$ $\dfrac{1}{6}$ $\dfrac{1}{6}$ $\dfrac{1}{6}$ $1$

ここで、1番下の段(確率をすべて足したもの)が必ず $1$ になることは、確率の基本性質から確認できる重要なポイントです。これは、「$X$ が何らかの値をとる」という事象は必ず起こるので、その確率は $1$ でなければならないからです。表を作ったら、確率の合計が $1$ になっているかを必ず確認する習慣をつけましょう。

期待値の定義

確率変数 $X$ が、値 $x_1, x_2, \ldots, x_n$ のいずれかをとり、それぞれの値をとる確率が $p_1, p_2, \ldots, p_n$ であるとします(ただし $p_1 + p_2 + \cdots + p_n = 1$ です)。このとき、$X$ の期待値(または平均)を、次の式で定義します。

$E(X) = x_1 p_1 + x_2 p_2 + \cdots + x_n p_n = \sum_{k=1}^{n} x_k p_k$

この式が何を計算しているのか、1つずつ確認しましょう。

  • $x_k p_k$ という1つ1つの項は、「$k$ 番目の値 $x_k$」と「その値が起こる確率 $p_k$」をかけたものです。
  • $\sum_{k=1}^{n}$ という記号は、「$k=1$ から $k=n$ まで、すべての項を足し合わせる」という意味の記号です($k$ を $1$ から $n$ まで変えながら $x_k p_k$ を計算し、全部足すということです)。
  • つまり $E(X)$ は、「それぞれの値に、その値が起こりやすさ(確率)を重みとしてかけてから、全部足し合わせたもの」を表しています。

記号 $E(X)$ の $E$ は、英語で期待値を意味する Expectation(または Expected value)の頭文字です。

さいころの例で期待値を計算してみる

先ほどのさいころの確率分布を使って、実際に期待値を計算してみましょう。

$E(X) = 1\times\frac{1}{6} + 2\times\frac{1}{6} + 3\times\frac{1}{6} + 4\times\frac{1}{6} + 5\times\frac{1}{6} + 6\times\frac{1}{6}$

分母がすべて $6$ なので、分子だけを先に足し合わせることができます。

$E(X) = \frac{1+2+3+4+5+6}{6} = \frac{21}{6} = \frac{7}{2}$

したがって、さいころの出た目の期待値は $\dfrac{7}{2}$($=3.5$)です。

ここで注意してほしいことがあります。さいころを1回振って、実際に $3.5$ という目が出ることは絶対にありません(出る目は $1$ から $6$ までの整数だけです)。期待値は「1回の結果として実際に出る値」ではなく、「何度も何度も試行を繰り返したときに、その結果を平均するとどれくらいの値に近づいていくか」を表す数値なのです。さいころを100回、1000回と振って出た目の平均を計算していくと、その値はだんだん $3.5$ に近づいていきます。この感覚を持っておくと、期待値の意味を誤解しにくくなります。

例題

例題1(基本)

問題 1枚の硬貨を2回投げるとき、表が出る回数を $X$ とします。$X$ の期待値 $E(X)$ を求めなさい。

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ステップ1:確率変数 $X$ がとりうる値を確認する

硬貨を2回投げたときの表が出る回数 $X$ は、$0$ 回、$1$ 回、$2$ 回のいずれかです。

ステップ2:それぞれの値になる確率を求める

硬貨を2回投げたときの結果は、(1回目, 2回目)の組み合わせで考えると、(表,表)、(表,裏)、(裏,表)、(裏,裏)の $4$ 通りがあり、これらは同様に確からしいです。

  • $X=0$(2回とも裏)になるのは(裏,裏)の1通りなので、$P(X=0) = \dfrac{1}{4}$
  • $X=1$(どちらか1回だけ表)になるのは(表,裏)、(裏,表)の2通りなので、$P(X=1) = \dfrac{2}{4} = \dfrac{1}{2}$
  • $X=2$(2回とも表)になるのは(表,表)の1通りなので、$P(X=2) = \dfrac{1}{4}$

確率分布を表にまとめると、次のようになります。

$X$ $0$ $1$ $2$
$P$ $\dfrac{1}{4}$ $\dfrac{1}{2}$ $\dfrac{1}{4}$ $1$

確率の合計が $\dfrac{1}{4}+\dfrac{1}{2}+\dfrac{1}{4} = \dfrac{1}{4}+\dfrac{2}{4}+\dfrac{1}{4} = \dfrac{4}{4} = 1$ になっていることが確認できるので、この確率分布は正しく作れています。

ステップ3:期待値の公式に当てはめる

期待値の定義式 $E(X) = \sum x_k p_k$ に、それぞれの値と確率を代入します。

$E(X) = 0\times\frac{1}{4} + 1\times\frac{1}{2} + 2\times\frac{1}{4}$

右辺を計算します。

$E(X) = 0 + \frac{1}{2} + \frac{2}{4} = \frac{1}{2} + \frac{1}{2} = 1$

したがって、答えは $E(X) = \textbf{1(回)}$ です。

硬貨を2回投げれば表は平均して1回出る、というのは直感にも合う自然な結果ですね。

例題2(標準)

問題 10本のくじの中に、1等(賞金3000円)が1本、2等(賞金1000円)が2本、はずれ(賞金0円)が7本入っています。この中から1本を引くとき、もらえる賞金の期待値を求めなさい。

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ステップ1:確率変数を決める

「もらえる賞金」を確率変数 $X$ とします。$X$ がとりうる値は、$3000$ 円、$1000$ 円、$0$ 円の3種類です。

ステップ2:それぞれの値になる確率を求める

くじは全部で10本あり、そこから1本を引くので、どのくじが当たるかは同様に確からしいと考えられます。

  • $X=3000$(1等が当たる)確率:1等は1本なので、$P(X=3000) = \dfrac{1}{10}$
  • $X=1000$(2等が当たる)確率:2等は2本なので、$P(X=1000) = \dfrac{2}{10} = \dfrac{1}{5}$
  • $X=0$(はずれ)確率:はずれは7本なので、$P(X=0) = \dfrac{7}{10}$

確率分布の表は次のようになります。

$X$(円) $3000$ $1000$ $0$
$P$ $\dfrac{1}{10}$ $\dfrac{2}{10}$ $\dfrac{7}{10}$ $1$

確率の合計は $\dfrac{1}{10}+\dfrac{2}{10}+\dfrac{7}{10} = \dfrac{10}{10} = 1$ となっており、正しく作れていることが確認できます。

ステップ3:期待値を計算する

$E(X) = 3000\times\frac{1}{10} + 1000\times\frac{2}{10} + 0\times\frac{7}{10}$

それぞれの項を計算します。$3000\times\dfrac{1}{10} = 300$、$1000\times\dfrac{2}{10} = 1000\times\dfrac{1}{5} = 200$、$0\times\dfrac{7}{10} = 0$ なので、

$E(X) = 300 + 200 + 0 = 500$

したがって、答えは500円です。

つまり、このくじを何度も引くことができるとしたら、1回あたり平均500円もらえる、というのが期待値の意味です(実際に3000円や1000円がもらえるわけではなく、あくまで「平均するとこの値になる」という意味であることに注意しましょう)。

例題3(応用)

問題 赤玉3個、白玉2個の合計5個が入った袋から、同時に2個の玉を取り出します。取り出した玉のうち赤玉の個数1個につき100円がもらえるとき、もらえる金額の期待値を求めなさい。

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この問題は、期待値の考え方と、以前に学んだ組合せ(順序を考えずに選ぶ場合の数の数え方)を組み合わせて解く問題です。

ステップ1:確率変数を決める

取り出した2個のうち赤玉が何個含まれているかを確率変数 $X$ とします。赤玉は3個、白玉は2個なので、同時に2個取り出したときに含まれる赤玉の個数 $X$ は、$0$、$1$、$2$ のいずれかです。

ステップ2:全体の取り出し方の総数を求める

5個の玉から2個を同時に取り出す(順序を区別しない)取り出し方の総数は、組合せの記号を使うと、

${}_{5}\mathrm{C}_{2} = \frac{5\times4}{2\times1} = 10\text{(通り)}$

です。以下では、この10通りを分母として、それぞれの場合の確率を求めていきます。

ステップ3:$X=0, 1, 2$ それぞれの確率を求める

  • $X=0$(赤玉0個、つまり2個とも白玉)になる場合の数:赤玉3個から0個、白玉2個から2個を選ぶので、${}_{3}\mathrm{C}_{0}\times{}_{2}\mathrm{C}_{2} = 1\times1 = 1$(通り)。よって $P(X=0) = \dfrac{1}{10}$
  • $X=1$(赤玉1個、白玉1個)になる場合の数:赤玉3個から1個、白玉2個から1個を選ぶので、${}_{3}\mathrm{C}_{1}\times{}_{2}\mathrm{C}_{1} = 3\times2 = 6$(通り)。よって $P(X=1) = \dfrac{6}{10} = \dfrac{3}{5}$
  • $X=2$(赤玉2個、つまり2個とも赤玉)になる場合の数:赤玉3個から2個、白玉2個から0個を選ぶので、${}_{3}\mathrm{C}_{2}\times{}_{2}\mathrm{C}_{0} = 3\times1 = 3$(通り)。よって $P(X=2) = \dfrac{3}{10}$

確率分布の表は次のようになります。

$X$(個) $0$ $1$ $2$
$P$ $\dfrac{1}{10}$ $\dfrac{6}{10}$ $\dfrac{3}{10}$ $1$

確率の合計は $\dfrac{1}{10}+\dfrac{6}{10}+\dfrac{3}{10} = \dfrac{10}{10} = 1$ となり、正しく計算できていることが確認できます。

ステップ4:赤玉の個数 $X$ の期待値を求める

$E(X) = 0\times\frac{1}{10} + 1\times\frac{6}{10} + 2\times\frac{3}{10} = 0 + \frac{6}{10} + \frac{6}{10} = \frac{12}{10} = \frac{6}{5}$

ステップ5:もらえる金額の期待値を求める

赤玉1個につき100円もらえるので、もらえる金額は $100X$ 円と表せます。期待値には「確率変数を定数倍すると、期待値もその定数倍になる」という性質があるので、もらえる金額の期待値は、

$100\times E(X) = 100\times\frac{6}{5} = 120$

より、120円です。

念のため、もらえる金額そのものを確率変数として直接確認してみましょう。もらえる金額を $Y=100X$ とすると、$Y$ は $0$ 円、$100$ 円、$200$ 円のいずれかの値を、それぞれ $X=0,1,2$ のときと同じ確率 $\dfrac{1}{10}, \dfrac{6}{10}, \dfrac{3}{10}$ でとります。よって、

$E(Y) = 0\times\frac{1}{10} + 100\times\frac{6}{10} + 200\times\frac{3}{10} = 0 + 60 + 60 = 120$

となり、先ほどと同じ120円という答えが得られます。このように2通りの方法で確認できると、計算ミスの発見にも役立ちます。

練習問題

問題 1個のさいころを1回投げて、出た目が偶数のときはその出た目の2倍の点数がもらえ、出た目が奇数のときはその出た目の点数だけ減点される(マイナスの点数になる)、というゲームを行います。もらえる点数を $X$ とするとき、$X$ の期待値 $E(X)$ を求めなさい。

答え

出た目が $1,2,3,4,5,6$ のときの点数 $X$ は、それぞれ $-1, 4, -3, 8, -5, 12$ となり、それぞれの確率は $\dfrac{1}{6}$ ずつです。

$E(X) = (-1+4-3+8-5+12)\times\frac{1}{6} = \frac{15}{6} = \frac{5}{2}$

答え:$E(X) = \dfrac{5}{2}$(点)