小数の法則
小数の法則とは、少数の試行結果から、母集団の特徴を推測する際に生じる誤差を説明する法則です。小数の法則によると、試行回数が少なければ少ないほど、母集団の特徴から大きく離れた結果が出る可能性が高くなります。
小数の法則は、統計学において重要な概念です。統計学では、母集団の特徴を推測するために、標本調査と呼ばれる手法を用います。標本調査とは、母集団から少数の標本を抽出し、標本から母集団の特徴を推測する手法です。小数の法則によると、標本調査を行う際には、標本数を十分に大きくしておく必要があります。標本数が少ないと、母集団の特徴から大きく離れた結果が出る可能性が高くなるため、母集団の特徴を正しく推測することができません。
小数の法則は、日常生活でも見ることができます。例えば、コインを10回投げて、表が7回出たとします。この結果から、コインは表が出る確率が高いと推測する人がいます。しかし、コインの表が出る確率は、実は1/2です。10回しか投げていないため、表が出る確率が1/2に近い結果が出ただけです。コインの表が出る確率を正しく知るには、もっと多くの回数コインを投げる必要があります。
小数の法則は、統計学において重要な概念ですが、日常生活でも見られる認知バイアスです。小数の法則を知ることで、誤った推測を避けることができます。
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