ウルトラ先生の確率教室

第4章 期待値Expected Value ~平均してどれくらい期待できる?~

4-1: 期待値の計算方法

みんな、こんにちは!確率の計算にもだいぶ慣れてきたかな?これまでは、「サイコロで1が出る確率は?」とか「コインで表が出る確率は?」のように、ある出来事が「起こるか起こらないか」の確率、つまり起こりやすさの度合いを見てきたね。

今日から学ぶ「期待値Expected Value」は、ちょっと視点が違うんだ。「確率的な出来事の結果として、平均してどれくらいの『値』が得られると期待できるか」を考えるんだよ。

例えば、

こんな疑問に答えてくれるのが期待値なんだ。さっそく計算方法を見ていこう!

期待値Expected Value とは?

期待値とは、ある試行(サイコロ投げ、くじ引きなど)を行った結果として得られる数値について、その試行をものすごくたくさん繰り返したときに、得られるであろう数値の「平均値」のことだよ。

それぞれの結果が得られる「確率」を考慮に入れた、いわば「確率で重み付けされた平均値」なんだ。

記号では $E$ (Expected Valueの頭文字) で表すことが多いよ。

期待値の計算方法

ある試行の結果として得られる値が $x_1, x_2, \dots, x_n$ の $n$ 通りあって、それぞれの値が得られる確率が $p_1, p_2, \dots, p_n$ であるとき、その試行の期待値 $E$ は、次の式で計算できるんだ。

$E = (\text{値}_1 \times \text{確率}_1) + (\text{値}_2 \times \text{確率}_2) + \dots + (\text{値}_n \times \text{確率}_n)$

$E = x_1 p_1 + x_2 p_2 + \dots + x_n p_n = \sum_{i=1}^{n} x_i p_i$

つまり、「(得られる値)$\times$(その値が得られる確率)」を、考えられるすべての結果について計算して、全部足し合わせるんだね!

(ここで、$p_1 + p_2 + \dots + p_n = 1$、つまり確率の合計は必ず1になっているはずだよ。)

具体的な例で期待値を計算してみよう!

例題1:サイコロの出る目の期待値

1個の公正なサイコロを1回投げるとき、出る目の期待値 $E$ を計算してみよう。

  • 得られる値 ($x_i$): 1, 2, 3, 4, 5, 6
  • それぞれの確率 ($p_i$): すべて $\frac{1}{6}$ (同様に確からしいからね)

期待値の計算式に当てはめると…

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

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

$E = 3.5$

答え: 3.5

解釈:
サイコロを振って実際に出る目は1から6の整数だけど、この試行を何度も何度も繰り返すと、出た目の平均値は3.5に近づいていく、と期待されるんだ。面白いね!

期待値は「確率で重み付けされた平均」。釣り合いの中心と見なせる。

例題2:くじ引きの賞金の期待値

全部で100本のくじが入った箱があります。賞と本数は以下の通りです。くじは1本100円で引けます。

  • 1等:1000円 (1本) $\implies$ 当たる確率 $p_1 = \frac{1}{100}$
  • 2等: 500円 (5本) $\implies$ 当たる確率 $p_2 = \frac{5}{100}$
  • 3等: 100円 (10本) $\implies$ 当たる確率 $p_3 = \frac{10}{100}$
  • はずれ: 0円 (残り $100-1-5-10 = 84$本) $\implies$ 確率 $p_4 = \frac{84}{100}$

問題: このくじを1本引いたとき、もらえる賞金の期待値 $E$ はいくらでしょう?

期待値の計算式に当てはめると…

$E = (\text{1等の賞金} \times P(\text{1等})) + (\text{2等の賞金} \times P(\text{2等})) + (\text{3等の賞金} \times P(\text{3等})) + (\text{はずれの賞金} \times P(\text{はずれ}))$

$E = (1000 \times \frac{1}{100}) + (500 \times \frac{5}{100}) + (100 \times \frac{10}{100}) + (0 \times \frac{84}{100})$

$E = \frac{1000}{100} + \frac{2500}{100} + \frac{1000}{100} + 0$

$E = 10 + 25 + 10 + 0 = 45$

$E = 45$ 円

答え: 45円

解釈と発展:
このくじを1本引くと、平均して45円の賞金がもらえると期待できる、ということだね。 でも、くじを買うのには100円かかるんだった。ということは、くじ1本あたりの「儲け」の期待値を考えると、

(儲けの期待値)=(賞金の期待値)-(くじの値段)= 45円 - 100円 = -55円

となる。マイナスだね!これは、平均すると1回あたり55円損することが期待される、ということ。もちろん、運が良ければ1000円当たるかもしれないけど、長い目で見ると損をする可能性が高い、と考えられるね。

例題3:ゲームの報酬の期待値

あるゲームで、手強いボスを倒すと、以下の確率でアイテムが手に入るとします。

  • レアアイテムA(価値 500G):確率 $\frac{1}{10}$
  • アイテムB(価値 100G):確率 $\frac{3}{10}$
  • アイテムC(価値 10G):確率 $\frac{6}{10}$

(確率の合計は $\frac{1}{10} + \frac{3}{10} + \frac{6}{10} = \frac{10}{10} = 1$ になっているね!)

問題:このボスを1回倒したときに得られるアイテムの価値(ゴールド G)の期待値 $E$ はいくらでしょう?

$E = (\text{Aの価値} \times P(A)) + (\text{Bの価値} \times P(B)) + (\text{Cの価値} \times P(C))$

$E = (500 \times \frac{1}{10}) + (100 \times \frac{3}{10}) + (10 \times \frac{6}{10})$

$E = 50 + 30 + 6 = 86$

$E = 86$ G

答え: 86 G

解釈:
このボスを何度も倒していると、1回あたり平均して86ゴールド分の価値のあるアイテムが得られる、と期待できるわけだ。ゲームでどの敵を狩るのが効率的か、なんて考えるときにも使えそうだね。

期待値の注意点

期待値について、いくつか注意しておきたいことがあるよ。

  • 期待値は「平均値」であって、1回の試行で実際に出る値とは限らない。
    サイコロの目の期待値が3.5でも、実際に3.5の目が出ることはないよね。
  • 期待値がプラスでも、毎回得するわけではない。
    くじの例のように、期待値はあくまで長い目で見た平均値。個々の試行では、大きく得することも、損することもあるんだ。

期待値は、たくさんの試行を繰り返したときの「平均的な結果」を予測するのに役立つ指標だけど、1回1回の結果を保証するものではない、ということを覚えておこう!

期待値の計算方法、分かったかな? 次のページでは、この期待値が実生活でどのように使われているか、もう少し見てみよう!

このページで出てきたEnglish wordsとその仲間たち

英単語 (English) 意味 (Meaning) 例文 (Example Sentence) 例文の読み上げ 例文の日本語訳
Expected Value 期待値 The expected value is the long-run average value of repetitions of the experiment it represents. ▶ 再生 期待値とは、それが表す実験を繰り返した場合の長期的な平均値です。
Average / Mean 平均、平均値 The expected value is a type of average or mean. ▶ 再生 期待値は平均の一種です。
Weighted Average 加重平均 Expected value can be thought of as a weighted average of the possible outcomes, where the weights are the probabilities. ▶ 再生 期待値は、確率を重みとした、ありうる結果の加重平均と考えることができます。
Outcome Value 結果の値 Multiply each outcome value by its probability. ▶ 再生 それぞれの結果の値をその確率で掛けなさい。
Random Variable 確率変数 The outcome of a dice roll can be considered a random variable. (More details later!) ▶ 再生 サイコロを振った結果は確率変数と見なせます。(詳細は後ほど!)
Probability Distribution 確率分布 The set of outcomes and their probabilities is called a probability distribution. (More details later!) ▶ 再生 結果とその確率の組は確率分布と呼ばれます。(詳細は後ほど!)