下限と上限を入力して「計算する」を押すと、その範囲の乱数を生成します。個数・小数点以下の桁数・重複のあり/なしも指定できます（下限と上限以外は空欄でもOK。空欄なら「整数を1個・重複あり」です）。
個数は1〜999の整数、小数点以下の桁数は0〜50の整数で入力してください。同じ入力でも、押すたびに違う乱数が出ます。
計算結果
左の入力欄に範囲を入れて「計算する」を押すと、ここに生成された乱数が表示されます。
このページでできること
- 下限と上限を入れるだけで、その範囲の乱数（ランダムに選ばれた数）がその場で作れます
- 整数だけでなく小数の乱数も作れます。小数点以下の桁数は0〜50桁で指定できます
- 一度に最大999個まで生成でき、重複の「あり・なし」も選べます。2個以上作ると、生成した順番に加えて昇順・降順に並べ替えた結果も同時に表示します
- 1〜6のような小さな範囲から、20桁を超える巨大な整数まで対応しています
- 乱数のしくみのやさしい解説・Excel/Googleスプレッドシート/Python用のコピペ数式・計算ドリル（演習問題）もこのページにまとまっています
このページの乱数は、コンピュータが計算式で作る「疑似乱数」です（生成には暗号分野でも使われる品質の方式を採用しています）。抽選・ゲーム・シミュレーションなどの用途には十分ランダムですが、暗号鍵やパスワードそのものを作る用途には、通信を介さない専用のツールを使ってください。
この計算は何の役に立つ？
公平な抽選・くじ引き・席替え（当番決め）
応募者や生徒に番号を振って乱数で選べば、誰の意図も入らない公平な選び方になります。全員が同じ確率で選ばれること（一様分布）が、数学的に保証された「くじ引き」です。
宝くじのロト6が「1〜43から6個・重複なし」という形なのもまさにこの形式で、選び方は約610万通り（6,096,454通り）あります。
世論調査・統計調査の無作為抽出
「日本人全員に聞かずに、なぜ数千人の調査で世論がわかるのか」——その土台が、対象者を乱数で選ぶ無作為抽出です。作為的に選ぶと結果が偏るため、乱数選びが調査の信頼性を支えます。
報道機関の世論調査で使われるRDD方式は、電話番号そのものを乱数で作って掛ける方法で、電話帳に載っていない人にも等しく当たるように工夫されています。
シミュレーション（モンテカルロ法）——金融・気象・科学
複雑すぎて式では解けない問題でも、乱数で何万回も試行して結果を集計すれば、答えに近い値が得られます。これをモンテカルロ法といい、金融機関のリスク計算、気象のアンサンブル予報（条件を少しずつ変えた予測計算を何通りも行う天気予報の手法）、物理や医療の研究まで幅広く使われています。
「乱数の平均は期待値に近づく」という、このページで学ぶ性質がその理論的な土台です。
ゲームの偶然性（サイコロ・カードのシャッフル・ガチャ）
デジタルゲームの中の偶然——サイコロの出目、カードのシャッフル、ガチャの抽選、マップの自動生成——は、すべて疑似乱数で作られています。
「シードが同じなら同じ列が再現される」という疑似乱数の性質は、リプレイ機能や「同じシード値のマップを友達と共有して遊ぶ」といった仕組みに、むしろ積極的に活用されています。
暗号・セキュリティを支える乱数（と、疑似乱数の限界）
ネット通販の暗号通信も、ワンタイムパスワードも、「攻撃者に予測できない数」＝乱数がなければ成り立ちません。
ここでは予測されうる普通の疑似乱数は使えないため、暗号論的に強化された生成器や、熱雑音などの物理現象から作るハードウェア乱数が使われます。「乱数の品質」が世の中の安全を左右する、一番シビアな応用例です。
式
整数の乱数が各値になる確率（離散一様分布）
数学表記
（一般的な数式）
\(P(X=k)\)
\(=\)
\(1\)
\(\div\)
\((b-a+1)\)
日本語表記
（記号を日本語に置き換えた式）
③
ある整数 \(k\) が出る確率 \(P(X=k)\)
\(=\)
①
全体の確率 \(1\)
\(\div\)
②
整数の候補の個数 \((b-a+1)\)
式を日本語で読むと
①
全体の確率 \(1\)
を
②
整数の候補の個数 \((b-a+1)\)
で等分すると
③
ある整数 \(k\) が出る確率 \(P(X=k)\)
になる（どの整数も同じ確率で出る）
簡単な例
サイコロは「1〜6の整数の乱数」と考えられます。3が出る確率は
3が出る確率 \(P\)
\(=\)
全体の確率 \(1\)
\(\div\)
候補の個数（6個）
\(1 \div (6 - 1 + 1) = \frac{1}{6} \fallingdotseq 0.167\ \ (16.7\%)\)
考え方のポイント
乱数ジェネレーターは「範囲内のどの数も同じ確率で出る」ように作られています。このような出方を一様分布といいます。下限 \(a\)・上限 \(b\) の整数の候補は \(b - a + 1\) 個あるので（例：1〜6なら \(6 - 1 + 1 = 6\) 個）、どの整数が出る確率もその個数分の1です。「さっき3が出たから次は3が出にくい」ということはなく、毎回リセットされて同じ確率です。
小数の乱数の出やすさ（連続一様分布の確率密度）
数学表記
（一般的な数式）
\(f(x)\)
\(=\)
\(1\)
\(\div\)
\((b-a)\)
日本語表記
（記号を日本語に置き換えた式）
③
確率密度（グラフの高さ）\(f(x)\)
\(=\)
①
全体の確率 \(1\)
\(\div\)
②
範囲の幅 \((b-a)\)
式を日本語で読むと
①
全体の確率 \(1\)
を
②
範囲の幅 \((b-a)\)
の上に均等にならすと
③
確率密度（グラフの高さ）\(f(x)\)
になる（グラフは平らな長方形になる）
簡単な例
0〜10の小数の乱数では、グラフの高さは 1 ÷ 10 = 0.1 です。「2以上5以下に入る確率」は 高さ × 幅 で求められます
グラフの高さ \(f(x)\)
\(=\)
全体の確率 \(1\)
\(\div\)
範囲の幅（10）
\(1 \div (10 - 0) = 0.1\)
\(0.1 \times (5 - 2) = 0.3\ \ (30\%)\)
考え方のポイント
小数の乱数は候補が無限にあるので、「ちょうど3.000…になる確率」はどの1点でも0です。そこで小数の乱数では「この範囲に入る確率」で考えます。確率はグラフの面積（高さ × 幅）で、範囲全体では \(0.1 \times 10 = 1\)（100%）になります。高さ \(f(x)\) が範囲内のどこでも同じ＝どこも同じくらい出やすい、というのが一様分布です。
乱数の平均（一様分布の期待値）
数学表記
（一般的な数式）
\(E[X]\)
\(=\)
\((a+b)\)
\(\div\)
\(2\)
日本語表記
（記号を日本語に置き換えた式）
③
乱数の平均（期待値）\(E[X]\)
\(=\)
①
下限 \(a\) と上限 \(b\) の合計 \((a+b)\)
\(\div\)
②
割る数 \(2\)（真ん中を取る）
式を日本語で読むと
①
下限 \(a\) と上限 \(b\) の合計 \((a+b)\)
を
②
割る数 \(2\)
で割って範囲のちょうど真ん中を取ると
③
乱数の平均（期待値）\(E[X]\)
になる
簡単な例
1〜100の整数の乱数をたくさん作ったとき、その平均が近づいていく値は
乱数の平均（期待値）\(E[X]\)
\(=\)
下限と上限の合計（1 + 100）
\(\div\)
割る数（2）
\((1 + 100) \div 2 = 50.5\)
考え方のポイント
一様分布は範囲の中で左右対称なので、平均（期待値）はちょうど真ん中です。サイコロ（1〜6）なら \((1+6) \div 2 = 3.5\)——1回1回は整数しか出ませんが、たくさん振った平均は3.5に近づいていきます。ばらつきの目安（分散）は、小数の一様乱数では \(V[X] = \frac{(b-a)^2}{12}\) で求められます。
0〜1の乱数から範囲内の整数の乱数を作る変換
数学表記
（一般的な数式）
\(n\)
\(=\)
\(a\)
\(+\)
\(\lfloor\)
\(u\)
\(\times\)
\((b-a+1)\)
\(\rfloor\)
日本語表記
（記号を日本語に置き換えた式）
⑤
範囲内の整数の乱数 \(n\)
\(=\)
④
下限 \(a\)
\(+\)
\(\lfloor\)
①
0以上1未満の乱数 \(u\)
\(\times\)
②
整数の候補の個数 \((b-a+1)\)
③
\(\rfloor\)
式を日本語で読むと
①
0以上1未満の乱数 \(u\)
に
②
整数の候補の個数 \((b-a+1)\)
をかけて引き伸ばし
③
記号 \(\lfloor\ \rfloor\)（床関数）で小数点以下を切り捨てて整数にし
④
下限 \(a\)
を足すと
⑤
範囲内の整数の乱数 \(n\)
になる
簡単な例
0以上1未満の乱数が0.32だったとき、1〜10の整数の乱数に変換すると
整数の乱数 \(n\)
\(=\)
下限（1）
\(+\)
\(\lfloor\)
0〜1の乱数（0.32）
\(\times\)
候補の個数（10個）
\(\rfloor\)
\(1 + \lfloor 0.32 \times 10 \rfloor = 1 + \lfloor 3.2 \rfloor = 1 + 3 = 4\)
考え方のポイント
コンピュータの乱数は、まず「0以上1未満の小数」として作られることが多く、この式で欲しい範囲に変換します。\(u\) が0から1まで均等に出るなら、変換後の \(n\) も \(a\) から \(b\) までのどの整数も同じ確率で出ます。ExcelのRAND関数から整数の乱数を作るときも、まさにこの式を使います（Excelの章を参照）。
疑似乱数の作られ方の代表例（線形合同法）
数学表記
（一般的な数式）
\(X_{n+1}\)
\(=\)
\((aX_n + c)\)
\(\bmod\)
\(m\)
日本語表記
（記号を日本語に置き換えた式）
③
次の乱数 \(X_{n+1}\)
\(=\)
①
今の乱数 \(X_n\) を \(a\) 倍して \(c\) を足した数
\(\bmod\)
②
割る数 \(m\)
式を日本語で読むと
①
今の乱数 \(X_n\) を \(a\) 倍して \(c\) を足した数
を
②
割る数 \(m\)
で割った余りを取ると
③
次の乱数 \(X_{n+1}\)
になる（これをくり返して乱数の列を作る）
簡単な例
掛ける数5・足す数3・割る数16で、最初の値（シード）を7にすると、乱数の列は次のように決まっていきます
次の乱数 \(X_1\)
\(=\)
7を5倍して3を足した数（38）
\(\bmod\)
割る数（16）
\((5 \times 7 + 3) \bmod 16 = 38 \bmod 16 = 6\)
\((5 \times 6 + 3) \bmod 16 = 33 \bmod 16 = 1\)
考え方のポイント
「掛けて、足して、余りを取る」だけの単純な計算のくり返しで、でたらめに見える数の列が作れます——これが疑似乱数の基本アイデアです（ここでの \(a, c, m\) はあらかじめ決めておく定数で、上の式までの下限・上限とは別物です）。
大事な性質は、最初の値（シード）が同じなら、まったく同じ列が再現されることです。つまり計算式で作った乱数は本当の偶然ではありません。実際のコンピュータでは、線形合同法をさらに改良した方式（メルセンヌ・ツイスタなど）が使われますが、「シードで決まる計算の列」という本質は同じです。
乱数ジェネレーターの乱数は「範囲内のどの数も同じ確率で出る」一様分布に従います。コンピュータの乱数は計算式で作られる疑似乱数で、シード（最初の値）が同じなら同じ列が再現される——本当の偶然ではない、というのが一番のポイントです。
用語・記号の解説
記号
| \(a\) | エー | 乱数の範囲の下限（この数以上）。（例：1〜100の乱数なら \(a = 1\)） |
| \(b\) | ビー | 乱数の範囲の上限（この数以下）。（例：1〜100の乱数なら \(b = 100\)） |
| \(P(X=k)\) | ピー・エックスイコールケー | 乱数 \(X\) がちょうど整数 \(k\) になる確率。整数の一様乱数ではどの \(k\) でも同じ値になります。 |
| \(f(x)\) | エフエックス（確率密度） | 小数の乱数の「出やすさ」を表すグラフの高さ（確率密度関数）。一様分布では範囲内のどこでも同じ高さです。 |
| \(E[X]\) | イーエックス（期待値） | 乱数 \(X\) をたくさん生成したときに平均が近づいていく値。Eは期待値を意味する英語 Expectation の頭文字です。 |
| \(u\) | ユー | 0以上1未満の一様な乱数。コンピュータの乱数の多くは、まずこの形で作られてから欲しい範囲に変換されます。 |
| \(\lfloor\ \rfloor\) | ゆか（床関数） | 中の数の小数点以下を切り捨てて整数にする記号。（例：\(\lfloor 3.2 \rfloor = 3\)） |
| \(X_n\) | エックス・エヌ | 疑似乱数の列の \(n\) 番目の値。最初の値 \(X_0\) がシード（種）です。 |
| \(\bmod\) | モッド | 割った余りを取る計算。（例：\(38 \bmod 16 = 6\) となります。38を16で割ると2余り6） |
用語
| 乱数 | らんすう | サイコロの出目のように、次に何が出るか予測できるパターンのない数のこと。このページの生成器は、指定した範囲からでたらめに選ばれた数を作ります。 |
| 一様分布 | いちようぶんぷ | 範囲内のどの値も同じ程度に出やすい分布。整数の乱数なら「どの整数も同じ確率」、小数の乱数なら「グラフの高さがどこでも同じ」になります。 |
| 疑似乱数 | ぎじらんすう | 計算式で作られる「乱数のように見える」数の列。英語では PRNG（Pseudo Random Number Generator＝疑似乱数生成器）と呼びます。コンピュータの乱数は、ほぼすべてこの疑似乱数です。 |
| シード | しーど（種） | 疑似乱数の計算を始めるときの最初の値。同じシードから始めると、まったく同じ乱数の列が再現されます。普段は時刻などから自動で決められるので、毎回違う列に見えます。 |
| 線形合同法 | せんけいごうどうほう | 「掛けて、足して、余りを取る」をくり返す、疑似乱数の一番古典的な作り方。しくみの学習には最適ですが、現在の実用ではより高品質な方式（メルセンヌ・ツイスタなど）が主流です。 |
| ハードウェア乱数 | はーどうぇあらんすう | サイコロやコイン、大気の電気的ノイズ、電子回路の熱雑音のような物理現象から作る乱数。計算式によらないため再現できず、「真の乱数」に近いものが得られます。 |
| 期待値 | きたいち | 確率的に出る値を「たくさんくり返したときの平均」。一様乱数の期待値は範囲のちょうど真ん中です。 |
| 無作為抽出 | むさくいちゅうしゅつ | 調査の対象を、人の意図を入れず乱数などでランダムに選ぶこと。統計調査で偏りを避けるための基本の方法で、ランダムサンプリングとも呼ばれます。 |
前提として理解しておくといいこと
このページの計算を「意味がわかって」使えるようになるために、前提として理解しておくといいことをまとめました。
| 余りのある割り算（小学3〜4年） |
|
| 小数と切り捨て（小学4〜5年） |
|
| 割合・百分率（小学5年） |
|
| 確率の基礎（中学2年） |
|
| 期待値（高校 数学A） |
|
Excelで計算する方法
Excelファイルをダウンロード
式ごとにシートが分かれたExcelファイルです。貼り付け場所を気にせず、開いてすぐ使えます。
下の表を丸ごとコピーして、ExcelのA1セルに貼り付けるとそのまま使えます。
「各整数が出る確率」を求める表
| 下限 a | 1 |
| 上限 b | 6 |
| 各整数が出る確率 | =1/(B2-B1+1) |
「小数の乱数のグラフの高さ（確率密度）」を求める表
| 下限 a | 0 |
| 上限 b | 10 |
| 確率密度（グラフの高さ） | =1/(B2-B1) |
「乱数の平均（期待値）」を求める表
| 下限 a | 1 |
| 上限 b | 100 |
| 乱数の平均（期待値） | =(B1+B2)/2 |
「整数の乱数」を作る表
| 下限 a | 1 |
| 上限 b | 100 |
| 整数の乱数（再計算のたびに変わる） | =B1+INT(RAND()*(B2-B1+1)) |
「線形合同法で次の乱数」を求める表
| 今の乱数 Xn | 7 |
| 掛ける数 a | 5 |
| 足す数 c | 3 |
| 割る数 m | 16 |
| 次の乱数 | =MOD(B2*B1+B3,B4) |
貼り付けると、上の行が入力欄になり、最後の行の数式が自動計算の結果になります。
1つ目の表なら約0.1667（=1/6）、3つ目の表なら50.5、5つ目の表なら6と表示されます。
4つ目の表のRAND()は「0以上1未満の乱数」を作る関数で、「式」の章の変換式そのままの形です。F9キーを押すたびに新しい乱数が出ます。
なお、整数の乱数にはExcel専用の関数 =RANDBETWEEN(B1,B2) もあり、同じ結果が1つの関数で得られます。
1つ目の表なら約0.1667（=1/6）、3つ目の表なら50.5、5つ目の表なら6と表示されます。
4つ目の表のRAND()は「0以上1未満の乱数」を作る関数で、「式」の章の変換式そのままの形です。F9キーを押すたびに新しい乱数が出ます。
なお、整数の乱数にはExcel専用の関数 =RANDBETWEEN(B1,B2) もあり、同じ結果が1つの関数で得られます。
Googleスプレッドシートで計算する方法
Excelファイルをダウンロード
上のExcelファイルをダウンロードし、Googleドライブにアップロードして開くと、そのままスプレッドシートとして使えます。
下の表を丸ごとコピーして、GoogleスプレッドシートのA1セルに貼り付けるとそのまま使えます。
「各整数が出る確率」を求める表
| 下限 a | 1 |
| 上限 b | 6 |
| 各整数が出る確率 | =1/(B2-B1+1) |
「小数の乱数のグラフの高さ（確率密度）」を求める表
| 下限 a | 0 |
| 上限 b | 10 |
| 確率密度（グラフの高さ） | =1/(B2-B1) |
「乱数の平均（期待値）」を求める表
| 下限 a | 1 |
| 上限 b | 100 |
| 乱数の平均（期待値） | =(B1+B2)/2 |
「整数の乱数」を作る表
| 下限 a | 1 |
| 上限 b | 100 |
| 整数の乱数（再計算のたびに変わる） | =B1+INT(RAND()*(B2-B1+1)) |
「線形合同法で次の乱数」を求める表
| 今の乱数 Xn | 7 |
| 掛ける数 a | 5 |
| 足す数 c | 3 |
| 割る数 m | 16 |
| 次の乱数 | =MOD(B2*B1+B3,B4) |
Excelと同じ式がそのまま使えます（RAND・RANDBETWEEN・INT・MODはGoogleスプレッドシートでも同じ名前です）。
表を丸ごとコピーしてA1セルに貼り付け、入力欄の数値を自分の値に書き換えてください。
表を丸ごとコピーしてA1セルに貼り付け、入力欄の数値を自分の値に書き換えてください。
Pythonで計算する方法
import random
lower = 1 # 下限
upper = 100 # 上限
count = 5 # 生成する個数
# 整数の乱数（重複あり）
integers = [random.randint(lower, upper) for _ in range(count)]
# 整数の乱数（重複なし）
unique_integers = random.sample(range(lower, upper + 1), count)
# 小数の乱数
decimals = [random.uniform(lower, upper) for _ in range(count)]
print(f"整数の乱数（重複あり）: {integers}")
print(f"整数の乱数（重複なし）: {unique_integers}")
print(f"小数の乱数: {decimals}")
# シードを決めると、何度実行しても同じ列が再現される（疑似乱数の性質）
random.seed(42)
print(f"シード42の乱数: {[random.randint(1, 100) for _ in range(3)]}")
標準ライブラリのrandomモジュールだけで動きます（メルセンヌ・ツイスタという疑似乱数生成器です）。最後の2行を実行すると、シードが同じなら結果が毎回同じになることを確かめられます。なお、パスワードや暗号鍵の生成にはrandomではなく、専用のsecretsモジュールを使ってください。
数式記述言語（LaTeX等）での書き方（コピペ可）
整数の乱数が各値になる確率（離散一様分布）
P(X = k) = 1 / (b − a + 1)
P(X = k) = \frac{1}{b - a + 1}
<math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" display="block">
<mrow>
<mi>P</mi><mo>(</mo><mi>X</mi><mo>=</mo><mi>k</mi><mo>)</mo>
<mo>=</mo>
<mfrac>
<mn>1</mn>
<mrow><mi>b</mi><mo>−</mo><mi>a</mi><mo>+</mo><mn>1</mn></mrow>
</mfrac>
</mrow>
</math>
P(X = k) = 1/(b - a + 1)
1/(b - a + 1)
p := 1/(b - a + 1);
p = 1/(b - a + 1);
P(X = k) = 1/(b - a + 1)
小数の乱数の出やすさ（連続一様分布の確率密度）
f(x) = 1 / (b − a)
f(x) = \frac{1}{b - a}
<math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" display="block">
<mrow>
<mi>f</mi><mo>(</mo><mi>x</mi><mo>)</mo>
<mo>=</mo>
<mfrac>
<mn>1</mn>
<mrow><mi>b</mi><mo>−</mo><mi>a</mi></mrow>
</mfrac>
</mrow>
</math>
f(x) = 1/(b - a)
1/(b - a)
f := 1/(b - a);
f = 1/(b - a);
f(x) = 1/(b - a)
乱数の平均（一様分布の期待値）
E[X] = (a + b) / 2
E[X] = \frac{a + b}{2}
<math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" display="block">
<mrow>
<mi>E</mi><mo>[</mo><mi>X</mi><mo>]</mo>
<mo>=</mo>
<mfrac>
<mrow><mi>a</mi><mo>+</mo><mi>b</mi></mrow>
<mn>2</mn>
</mfrac>
</mrow>
</math>
E[X] = (a + b)/2
(a + b)/2
mean := (a + b)/2;
mean_x = (a + b)/2;
E[X] = (a + b)/2
0〜1の乱数から範囲内の整数の乱数を作る変換
n = a + ⌊u × (b − a + 1)⌋
n = a + \lfloor u \times (b - a + 1) \rfloor
<math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" display="block">
<mrow>
<mi>n</mi>
<mo>=</mo>
<mi>a</mi>
<mo>+</mo>
<mo>⌊</mo>
<mi>u</mi>
<mo>×</mo>
<mo>(</mo><mi>b</mi><mo>−</mo><mi>a</mi><mo>+</mo><mn>1</mn><mo>)</mo>
<mo>⌋</mo>
</mrow>
</math>
n = a + |__ u xx (b - a + 1) __|
a + Floor[u*(b - a + 1)]
n := a + floor(u*(b - a + 1));
n = a + floor(u*(b - a + 1));
n = a + ⌊u × (b - a + 1)⌋
疑似乱数の作られ方の代表例（線形合同法）
Xₙ₊₁ = (a·Xₙ + c) mod m
X_{n+1} = (a X_n + c) \bmod m
<math xmlns="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" display="block">
<mrow>
<msub><mi>X</mi><mrow><mi>n</mi><mo>+</mo><mn>1</mn></mrow></msub>
<mo>=</mo>
<mo>(</mo>
<mi>a</mi><msub><mi>X</mi><mi>n</mi></msub>
<mo>+</mo><mi>c</mi>
<mo>)</mo>
<mo>mod</mo>
<mi>m</mi>
</mrow>
</math>
X_(n+1) = (a X_n + c) mod m
Mod[a*x + c, m]
X[n + 1] := (a*X[n] + c) mod m;
x_next = mod(a*x + c, m);
X_(n+1) = (a X_n + c) mod m
ChatGPT に聞いて計算してもらう方法
あなたは乱数生成のアシスタントです。次の作業を、必ずPythonコードを実際に実行して行い、実行結果の数値だけを根拠に回答してください（乱数はコードを実行しないと作れません。推測や創作で数字を書かないでください）。 1. 1〜100の整数の乱数を5個、重複なしで生成してください。 2. その5個を昇順に並べ替えてください。 3. 0.2〜112.5の範囲の小数の乱数を1個、小数点以下3桁で生成してください。 使ったコードと、実行結果の数値を示してください。
計算ドリル（演習問題）
このページの式を、自分の手で計算できるようになるための演習問題です。
答えと解説は解答ページにあります。
使い方
-
1数値を入力計算したい数値を入力欄に入力します
-
2計算「計算する」ボタンを押します
-
3結果を確認計算結果がその場に表示されます。計算の考え方や式の解説も同じページで確認できます
DataChefの特徴
簡単・無料
無料で回数無制限の変換
専門知識不要、直感的で簡単な操作
専門知識不要、直感的で簡単な操作
会員登録不要
アクセス直後に利用可能
個人情報を登録することなく使用できます
個人情報を登録することなく使用できます
安全・安心
通信を高度に暗号化
「ダウンロード」押下でファイルを自動削除
「ダウンロード」押下でファイルを自動削除
高速
ストレスのない快適な表示速度・変換速度
透かしなし
ウォーターマークなし
クレジット表記不要
クレジット表記不要
商用利用可能
無料で商用利用可能
商用利用許諾の連絡も不要です
商用利用許諾の連絡も不要です
関連機能
くり返したときの確率
n回連続で起こる確率、n回中少なくとも1回は起こる確率を計算します
正規分布の確率
平均と標準偏差から、指定した範囲に入る確率を計算します
