3枚のコインを投げたとき、表の出る枚数を確率変数 $X$ とします。$X$ の期待値 $E[X]$ を求める問題です。

確率論・統計学確率期待値二項分布ベルヌーイ試行
2025/5/6

1. 問題の内容

3枚のコインを投げたとき、表の出る枚数を確率変数 XX とします。XX の期待値 E[X]E[X] を求める問題です。

2. 解き方の手順

コインを1枚投げる試行はベルヌーイ試行であり、表が出る確率を pp とすると、p=12p = \frac{1}{2} です。3枚のコインを投げる試行は、独立な3回のベルヌーイ試行とみなせます。したがって、XX は二項分布 B(3,12)B(3, \frac{1}{2}) に従います。
二項分布 B(n,p)B(n, p) に従う確率変数の期待値は npnp で与えられます。この問題では、n=3n = 3p=12p = \frac{1}{2} なので、XX の期待値は、
E[X]=np=3×12=32E[X] = np = 3 \times \frac{1}{2} = \frac{3}{2}
となります。
あるいは、確率変数 XiX_i (i=1,2,3i=1,2,3) を ii 番目のコインで表が出たら1、裏が出たら0となる確率変数とします。このとき X=X1+X2+X3X=X_1+X_2+X_3 と表せます。期待値の線形性より、
E[X]=E[X1+X2+X3]=E[X1]+E[X2]+E[X3]E[X] = E[X_1+X_2+X_3] = E[X_1] + E[X_2] + E[X_3]
E[Xi]=1P(Xi=1)+0P(Xi=0)=P(Xi=1)=12E[X_i] = 1 \cdot P(X_i=1) + 0 \cdot P(X_i=0) = P(X_i=1) = \frac{1}{2}
したがって、
E[X]=12+12+12=32E[X] = \frac{1}{2} + \frac{1}{2} + \frac{1}{2} = \frac{3}{2}

3. 最終的な答え

3/2

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