G検定 用語解説
確率分布とは
確率変数がとる値ごとに、その値が現れる確率を対応づけたもの。対応の形の違いによって正規分布やベルヌーイ分布など複数の種類に分かれる。
まず押さえる結論
確率分布は、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）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
平均を中心として左右対称の釣鐘型（ベル型）をなし、多くの自然現象や測定誤差の分布の近似に広く用いられる連続確率分布はどれか。
正解は「正規分布」である。正規分布は平均を中心に左右対称の釣鐘型をなす連続確率分布で、多くの自然・社会現象や測定誤差の近似に広く用いられる。一様分布はどの値も等しい確率、二項分布は成功・失敗のような試行の回数、指数分布は事象の発生間隔などを表す分布で、釣鐘型で左右対称という特徴を持つのは正規分布である。 選択肢ごとの差は次のように整理できる。「一様分布」は誤答側で、誤答。「一様分布」はどの値も等しい確率で生じる分布であり、平均を中心に左右対称の釣鐘型をなす分布ではない。値の出方が一定か山型かという点で正規分布と異なる。「二項分布」は誤答側で、誤答。「二項分布」は成功・失敗のような試行を繰り返した際の成功回数を表す離散的な分布であり、連続的で左右対称の釣鐘型をなす正規分布とは対象が異なる。「正規分布」は正解側で、正解。「正規分布」は平均を中心に左右対称の釣鐘型をなす連続確率分布であり、多くの自然現象や測定誤差の近似に広く用いられる。「指数分布」は誤答側で、誤答。「指数分布」は事象の発生間隔を表す分布であり、左右対称の釣鐘型ではなく、平均を中心とした釣鐘型という設問の条件に当てはまらない。
大項目8 AIに必要な数理・統計知識 / 線形代数・微分
複数の数を縦や横に並べ、特徴量や重みをまとめて扱うときに使う数学的な表現はどれか。
正解は「ベクトル」である。ベクトルは複数の数を並べた量で、特徴量や重みをまとめて扱うときに使われる。p値は仮説検定に関係する指標、正規分布は確率分布、期待値は平均的な値であり、複数の数をひとまとまりに表す数学的表現ではない。 選択肢ごとの差は次のように整理できる。「ベクトル」は正解側で、ベクトルは複数の数を並べた量で、特徴量や重みをまとめて扱うときに使われる。「p値」は誤答側で、p値は仮説検定に関係する指標、正規分布は確率分布、期待値は平均的な値であり、複数の数をひとまとまりに表す数学的表現ではない。「正規分布」は誤答側で、p値は仮説検定に関係する指標、正規分布は確率分布、期待値は平均的な値であり、複数の数をひとまとまりに表す数学的表現ではない。「期待値」は誤答側で、p値は仮説検定に関係する指標、正規分布は確率分布、期待値は平均的な値であり、複数の数をひとまとまりに表す数学的表現ではない。
大項目8 AIに必要な数理・統計知識 / 確率・統計
平均を中心に左右対称の釣鐘型になり、多くの統計モデルで基本となる確率分布はどれか。
正解は「正規分布」である。正規分布は平均を中心に左右対称の釣鐘型となる代表的な確率分布で、統計や機械学習の基礎としてよく扱われる。ベイズの定理は確率更新、p値は仮説検定、相関と因果は変数間の関係の解釈に関する論点である。 選択肢ごとの差は次のように整理できる。「正規分布」は正解側で、正規分布は平均を中心に左右対称の釣鐘型となる代表的な確率分布で、統計や機械学習の基礎としてよく扱われる。「ベイズの定理」は誤答側で、ベイズの定理は確率更新、p値は仮説検定、相関と因果は変数間の関係の解釈に関する論点である。「p値」は誤答側で、ベイズの定理は確率更新、p値は仮説検定、相関と因果は変数間の関係の解釈に関する論点である。「相関と因果」は誤答側で、ベイズの定理は確率更新、p値は仮説検定、相関と因果は変数間の関係の解釈に関する論点である。
同じ章で確認したい用語
到達チェック
- 確率分布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、確率分布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）