計量的手法① ポアソンの確率分布 (競馬への適用)
中間試験を終えてゆとりがあると勘違いしているうちに、たまには計量的手法のことでも書いておこう。前半戦で学んだもののうち、ポアソンの確率分布が圧倒的に面白く使える予感もある。ここでは以下について記載しているので、ご興味ある方はどうぞ！
MGT 306 Quantitative Methods（ビジネス適用のための計量的手法）
この科目はいわゆる確率・統計学で、統計データを分析してある事象の発生確率を計算したり、逆にサンプルデータを用いて母数全体の動向を推測するというものである。マーケティングやファイナンス、オペレーションなどで論理を補強する際に使えるもののようだと今はぼんやり思っている。 テキストはハードカバーで1000ページを超え、付属CD-ROMにもデータが山詰みされているというツワモノ。手にした瞬間、これ辞典じゃないの？と思わせてくれる。もちろん値段もかなり高くおよそ$150。かなりやりがいがある。
私は根っからの理系で数学・物理が大好きな人間である。大学では数学を自然界の物理現象に適用してきたが、今後は数学をビジネスに適用できるようになれる。うーん楽しみ。
ページをパラパラと捲っていくと現れる三次元空間に描かれた曲線、難しそうな数式などに興奮し、これは何を意味するのだろう、どのビジネスシーンで使えるんだろうと、今からワクワクしている。
＃補足しておくと、好きではあるが得意かどうかはまだわからない。予習もたまに追いついておらず授業では分からないこともしばしば（笑）
ポアソンの確率分布：競馬での的中確率を例に考えてみる
中間試験を終え、早くも前半戦が終わってしまったが、これまで学んだものの中で一番使えるかもしれないと思っているものが「ポアソンの確率分布」である。
これは、ある期間、区間においてある事象Aが起こる平均回数がわかっているときに、では事象Aがｘ回起こる確率はいくらか？を計算できるものであり、確率の計算式は、f(x)=(μ^x)*e^(-μ)/x! (μ=平均、x=事象の発生回数) で与えられる。（ダメだ、テキストでは上手く表現できない）
例えば、私が競馬で1日全12レースを賭けた場合、過去の経験から平均3レース的中することがわかっているとする。ここに上記計算式を適用すると、1日1回も的中しない（オケラ）確率はおよそ5%とわかる。また5レース以上的中する確率はおよそ18%でしかないとわかるので、11レースまで4回的中している場合には最終レースは賭けないべきだ、ともざっくり言える※実際は条件付確率が絡むはず（私はそんな論理はさておき、賭けて楽しむだろうけど＾＾；）。といった具合である。
＃大学の後輩D君から指摘があり、11レースまでに何回的中していようが12レースの的中確率は0.25とのこと。考えてみれば当たり前でした･･･失礼しました＃
ただし、例えば前日レースの負けの悔しさは翌日次レースの賭け方に影響しない、などの独立仮定も必要なので実際とは少々？異なることには注意しなければならない。 また、たぶん、投資額へのリターンの期待値も含めて、投資・撤退レースなどの意思決定支援が出来ると思うが、深堀はやめておく… かなり面白い。ビジネスにおいても結構活用できそうである。長くなったので、それは次で。
＃考え方、計算など間違っていたらこっそり教えてください…コソっと訂正します。
以下もご参考
