実際に1回しか振らないと1~6のいずれかが出るだけで、1が出れば確率は1ですし、それ以外が出れば確率は0です。代数の法則を使って確認してみましょう。Pythonコード始める前に乱数のシードを固定します。することで何度実験しても同じ乱数が取り出せるため、結果を再現して何度でも眺めることができます。本当にランダムにしたいときはこれは外してください。np.random.seed(5)まずは、1000回サイコロを振ったことを想定し、1~6の一様乱数を1000回分得て、1なら1、それ以外なら0の配列を作成します。range(N)]]その上で、1回目、2回目、3回目、...、1000回目時の1の確率を計算します。iそして、最後に描画します。color="red")描画されたグラフがこれになります。収束していくことが見て取れるかと思います。母分散)の正規分布に近づくと言う定理です。Pythonで実行しながら試していきましょう。Pythonコード最終的に、各確率値の頻度を出したいですが、確率は連続値であるためそのままだと各点に入る要素は1つしかなく、薄っぺらい分布になりかねません。区間[0~1]を101分割して1%単位の確率に離散化します。2)そして、1%単位でビン化します。1こうすることで、各確率値相当の配列番号にその頻度が入るようになります。1行目が実際の頻度、2行目が最頻値に引く線です。まとめ中心極限定理によると、得られる期待値の分布は試行を増やせ正規分布として扱えます。先鋭化していく、ということを表していると考えられます。全体のまとめなんか大数の法則と中心極限定理似ていますね。まとめると、大数の法則はあくまで期待値(平均値)の収束についてのみ扱っており、中心極限定理はその期待値(平均値)の分布を表現している、と考えると良さそうです。ちなににNを10000などにすると、大数の法則側の図は十分収束してしまっているためわかりにくいですが、中心極限定理はより分布が先鋭化するのがわかると思うので、私と同じように興味を持った人は是非試してみてください。*1:https://ja.wikipedia.org/wiki/%E5%A4%A7%E6%95%B0%E3%81%AE%E6%B3%95%E5%89%87*2:最頻値は16はざっくりです。t.marufeuille.dev前回のエントリの実装編です。(1)認定はてなブログをはじめよう!marufeuillexさんは、はてなブログを使っています。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。