G検定 用語解説
確率とは
ある事柄がどれくらい起こりやすいかを0から1の数値で表す度合い。結果の値を起こりやすさで重みづけして合計する期待値とは異なり、事柄そのものの起こりやすさを表す。
まず押さえる結論
確率は、G検定の「大項目8 AIに必要な数理・統計知識」で確認しておきたい用語です。定義だけでなく、どの場面で使う言葉か、何と混同しやすいか、問題文のどの表現で判断するかまで確認します。
情報源と編集区分
公式範囲を確認し、具体例・誤答例・判断手順は当サイトが編集。 一次情報確認日: 2026-07-03。
試験概要（公式）具体例から判断の境界を固める
条件付き確率のように他の事象を条件にする考え方の土台になる、事象そのものに割り当てられる基本的な度合いとして捉える
ある事象がどれくらい起こりやすいかを1つの数値で表したい場面で使う考え方です。個々の事象に対して定義され、和事象・積事象・余事象のように事象どうしを組み合わせた値も、この確率をもとに求めます。ある事象が起きたという条件のもとで別の事象の確率を考える場合は、確率という基本的な考え方に条件を加えた条件付き確率になります。
- 問題文で見る箇所
- 設問が条件を付けずに事象そのものの起こりやすさを問うているかを確認します。「ある事象が起きたという条件のもとで」という条件が付いている設問では、確率ではなく条件付き確率を候補にします。
- 隣接概念との境界
- 条件付き確率は、ある事象が起きたという条件のもとで別の事象が起こる確率を表す考え方です。確率はこの条件を付けない、事象そのものに割り当てられる基本的な度合いを表すため、条件の有無で両者を区別します。
誤答しやすい選択肢
- 条件付き確率を、条件を付けない確率と同じ意味の語として扱う。条件付き確率は、ある事象が起きたという条件のもとで別の事象が起こる確率であり、条件を付けない確率とは考え方が異なる。
- 確率を、標本調査に伴う抽出のずれである標本誤差と同じ種類の量として扱う。標本誤差は標本を用いることで生じる誤差であり、事象に割り当てられる確率とは対象が異なる。
- 余事象の確率が、もとの事象の確率とは無関係に定まるとする。ある事象の確率とその余事象の確率を足すと1になる関係がある。
4段階の判断手順
- 01設問が条件を付けずに事象そのものの起こりやすさを問うているか、他の事象を条件にしているかを先に分ける。
- 02条件があれば条件付き確率、条件がなければ確率そのものを候補にする。
- 03標本誤差など誤差・統計量の話と、事象に割り当てる確率の話を混同していないか見直す。
- 04余事象・和事象・積事象など、事象どうしの組み合わせに関する記述もあわせて確認する。
到達条件: 確率を事象に割り当てられる基本的な度合いとして説明し、条件付き確率との違いを言える。
試験での問われ方
定義の言い換え
用語そのものではなく、説明文の一部を言い換えて出されることがあります。
似た概念との比較
同じ章の用語と入れ替えた選択肢に注意します。対象、目的、使う場面を分けます。
具体例からの判断
問題文の事例が、定義のどの部分に対応しているかを先に確認します。
誤答しやすいポイント
×相関と因果の取り違え（相関があっても因果とは限らない。第3の要因＝交絡に注意）。
×ベイズの定理（事前確率を観測で更新する）の理解。
×正規分布の性質（左右対称・釣鐘型・平均と標準偏差の2パラメータ）と他の概念の混同。
関連する確認問題
大項目8 AIに必要な数理・統計知識 / 確率・統計
モデルによる予測値と実際のデータとの誤差（残差）の二乗和が最小になるようにパラメータを決める推定方法はどれか。
正解は「最小二乗法」である。設問の決め手は、予測値と実測値の差である残差を二乗し、その合計を最小にするという基準である。最尤法は観測データの尤度を最大にする基準でパラメータを選ぶため、設問の基準とは異なる。相関係数と共分散はどちらも2変数の関係を捉える指標であり、モデルのパラメータを決める推定方法ではない。目的関数が残差平方和か尤度かを最初に見分ける。二つの変数の関係を要約する指標ではなく、回帰直線をデータへ当てはめる基準を問う設問である。
大項目8 AIに必要な数理・統計知識 / 確率・統計
ベルヌーイ分布と二項分布の関係を説明したものとして、最も適切なものはどれか。
正解は「ベルヌーイ分布は成功か失敗かという2択の結果を持つ1回だけの試行についての確率分布であり、同じ条件の試行をn回繰り返したときの成功した回数が従う確率分布が二項分布である」である。ベルヌーイ分布は成功・失敗の2択の結果を持つ1回だけの試行についての確率分布であり、ベルヌーイ分布に従う試行を同じ条件でn回繰り返したときに成功した回数が従う確率分布が二項分布である。両者の役割を入れ替えた説明、同じ内容の言い換えとする説明、二項分布を連続型・ベルヌーイ分布を離散型とする説明は、いずれもこの関係と一致しない。二項分布・ベルヌーイ分布はどちらも離散型の確率分布である。
大項目8 AIに必要な数理・統計知識 / 確率・統計
連続型の確率変数について、度数分布表の階級幅を限りなく細かくしたときに相対度数のグラフが近づく、理論上の分布を表すものはどれか。
正解は「確率密度」である。確率密度は、連続型の確率変数について、度数分布表の階級幅を限りなく細かくしたときに相対度数のグラフが近づく、理論上の分布を表す関数の値である。確率分布は、確率変数が取り得る値と、それぞれの値が生じる確率との対応関係全体を表すものであり、離散型・連続型のどちらにも使われる、より広い概念である。確率変数は、試行の結果に応じて値が定まり、その値ごとに確率が対応づけられる変数そのものを指し、対応関係を表す確率分布や確率密度とは区別される。度数分布は、データをいくつかの階級（区間）に分け、各階級に含まれるデータの個数（度数）を示したものであり、階級幅を限りなく細かくする前の、実測データに基づく分布である。
同じ章で確認したい用語
到達チェック
- 確率を一文で説明できる
- 同じ章の似た用語と違いを説明できる
- 問題文の具体例から、確率に関係する論点を拾える
- 関連問題を解き、誤答した選択肢の理由を確認できる
執筆: ミナト編集部（運営者情報を見る）