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title: "ポアソン分布と二項分布の違いとは？G検定対策"
description: "ポアソン分布と二項分布の違いについて、G検定で問われるAI・機械学習分野の観点から、目的、前提、モデル構造、入力と出力、評価観点のどこが異なるかを比較します。暗記だけでなく、似た概念との混同を避ける見分け方や、選択肢を切るためのポイントも確認します。"
canonical_url: "https://stemtazoo.github.io/gk/poisson-vs-binomial/"
section: "gk"
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## まず結論

* **二項分布**は「試行回数が決まっている中で成功が何回起こるか」を扱い、**ポアソン分布**は「一定期間・一定区間で事象が何回起こるか」を扱います。
* G検定では「**試行回数が固定かどうか**」「**稀な事象かどうか**」が判断ポイントになります。

## 直感的な説明

* **二項分布**は「くじを10回引いて、当たりが何回出るか」のような世界です。
* **ポアソン分布**は「1時間に事故が何件起こるか」のような世界です。
* ポイントは、

  * 二項分布：**回数を数える前に試行回数が決まっている**
  * ポアソン分布：**いつ何回起こるか分からない**
    という違いです。

## 定義・仕組み

* **二項分布（Binomial Distribution）**

  * 試行回数：固定（n回）
  * 各試行の成功確率：一定（p）
  * 例：10回中に成功が何回起こるか

* **ポアソン分布（Poisson Distribution）**

  * 一定時間・一定区間あたりの発生回数
  * 平均発生回数（λ）で特徴づけられる
  * 稀な事象を扱うのに適している

## いつ使う？（得意・不得意）

### 二項分布

* 得意：

  * 成功／失敗が明確
  * 試行回数が決まっている
* 不得意：

  * 試行回数が非常に大きいケース

### ポアソン分布

* 得意：

  * 稀な事象の回数
  * 時間・空間あたりの発生数
* 不得意：

  * 試行回数が明確に定義できる場合

## G検定ひっかけポイント

* **最大のひっかけ**

  * 「サイコロを何回も振って6が出る回数」
    → 試行回数が固定 → 二項分布
* 正しい理解

  * 試行回数が決まっていない → ポアソン分布
* よくある混同

  * ポアソン分布＝二項分布の近似（条件付きで正しい）
* 選択肢で

  * 「n回中に成功がk回」→ 二項分布
  * 「一定時間内の発生件数」→ ポアソン分布

## まとめ（試験直前用）

* 二項分布：試行回数が固定
* ポアソン分布：時間・区間あたりの回数
* 稀な事象＋試行回数不明 → ポアソン
* 試行回数が決まっていれば二項