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※ ChatGPTを利用し、要約された質問です（原文：幾何分布の期待値の計算過程でなぜ微分？）
幾何分布の期待値の計算過程で微分を用いる理由とは？
このQ&Aのポイント
- 幾何分布の期待値の計算過程で微分を用いる理由について説明します。
- 幾何分布の期待値の計算過程で微分を使用する理由について書かれている記事があまり見つからないことに疑問を感じています。
- 幾何分布の期待値を求める際には、微分を用いることで傾きを求めることができます。
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質問者が選んだベストアンサー
S = Σ[k=0 to ∞] kp(1-p)^k を計算するという問題に帰着されます。これは高校数学では非常によく見かけるパターンで https://mathtrain.jp/ar のように大学入試対策としては必ずマスターしておきたいレベルの話です。微分を用いてもいいですが，そうでないやり方も覚えておいてください。
お礼
ベストアンサーを差し上げます。 なるほど、公知の解き方だったんですね。 リンクに載っている方法1は解いたことがあります。 理解するのに時間がかかったのですが、 計算してみて大納得した覚えがあります。 そんなレベルだったので、 微分を用いた方法2は見たこともありませんでした。 確かに、ネットで調べると 幾何分布の期待値には方法1と方法2の解法があるようです。 どちらでも解けるように勉強しておきます。 ありがとうございました！