CFA Level I 定量分析・債券の練習問題:直前対策パック

公式集、全トピックの解法の要点、20 問の演習問題。完全な解答は巻末にあります。

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1公式と解法

貨幣の時間価値

将来価値
FV = PV·(1 + i)n
現在価値
PV = FV/(1 + i)n
年に複数の期間
i = r/m, N = m·n
年金現価
PV = PMT·[1 − (1 + i)−n]/i
年金終価
FV = PMT·[(1 + i)n − 1]/i

解き方

  1. すべてのキャッシュフローとその時点を書き込んだタイムラインを描きます。
  2. 利率を期間に合わせます:月払いには月利を使います。
  3. 一時金には FV = PV·(1 + i)ⁿ を、均等払いには年金の公式を使います。
  4. 答えの符号と桁を確認します。

NPV と IRR

正味現在価値
NPV = −C0 + Σ CFt/(1 + r)t
均等なキャッシュフロー
NPV = −C0 + CF·[1 − (1 + r)−n]/r
内部収益率
NPV = 0 となる r
判断
NPV > 0(または IRR > 要求収益率)なら採用

解き方

  1. すべてのキャッシュフローを年とともに書き出します。0 年目の投資額は負です。
  2. 各キャッシュフローを割り引きます:CFt/(1 + r)t。
  3. それらを合計すると NPV になります。正なら、そのプロジェクトは r より多く稼ぎます。
  4. IRR は、NPV がゼロになる利率を試行錯誤または補間で求めます。

債券の価格と利回り

債券価格
P = C·(1 − (1 + y)−n)/y + F/(1 + y)n
半年ごとの利払い
C/2、y/2、2n 期
直接利回り
C/P
価格と利回り
利回り上昇 → 価格下落

解き方

  1. 1 期あたりのクーポンと 1 期あたりの利回りを求めます。
  2. 価格 = クーポンの現在価値(年金)+ 額面の現在価値。
  3. 半年ごとのクーポンでは、クーポンを半分、利回りを半分、期間数を 2 倍にします。
  4. 確認:利回りがクーポン・レートより高ければ、価格は額面より低くなります。

CAPM と WACC

CAPM
re = rf + β·(rm − rf)
WACC
E/V·re + D/V·rd·(1 − T)
企業価値
V = E + D

記述統計

平均
x̄ = Σx/n
標本標準偏差
s = √(Σ(x − x̄)²/(n − 1))
中央値
並べ替えたデータの真ん中の値
z スコア
z = (x − μ)/σ
正規分布
±1σ 以内に 68%、±2σ 以内に 95%

確率

余事象
P(not A) = 1 − P(A)
加法定理
P(A ∪ B) = P(A) + P(B) − P(A ∩ B)
独立な事象
P(A ∩ B) = P(A)·P(B)
条件付き確率
P(A|B) = P(A ∩ B)/P(B)
二項分布
P(X = k) = C(n,k)·pk(1 − p)n−k

正規分布

z スコア
z = (x − μ)/σ
x 未満
P(X < x) = Φ(z)
x より大きい
P(X > x) = 1 − Φ(z)
2 つの値の間
Φ(z2) − Φ(z1)
パーセンタイル
x = μ + z·σ

解き方

  1. 値を z スコアに変換します:z = (x − μ)/σ。
  2. z より左側の面積 Φ(z) を表で調べます。
  3. 右側の面積は 1 − Φ(z)、区間の面積は 2 つの左側の面積の差です。
  4. パーセンタイルでは逆にたどります:面積から z を求め、x = μ + z·σ とします。

信頼区間

σ が既知
x̄ ± z·σ/√n
σ が未知
x̄ ± t·s/√n, df = n − 1
z の臨界値
90%: 1.645, 95%: 1.96, 99%: 2.576
標本サイズ
n = (z·σ/E)², rounded up

解き方

  1. z(母集団の σ が既知)と t(標本の s しかなく、自由度 n − 1)のどちらを使うか判断します。
  2. 信頼水準に対応する臨界値を求めます。
  3. 誤差の幅:E = 臨界値 × 標準偏差/√n。
  4. 区間:x̄ ± E。

仮説検定と信頼区間

平均の z 検定
z = (x̄ − μ0)/(σ/√n)
平均の t 検定
t = (x̄ − μ0)/(s/√n), df = n − 1
有意水準 5% の両側検定
|z| > 1.96 なら H0 を棄却
信頼区間
x̄ ± z·σ/√n

解き方

  1. H₀ と H₁ を立て、片側検定か両側検定かを決めます。
  2. 検定統計量を計算します:(x̄ − μ₀)/(σ/√n)、または s と t を使います。
  3. 臨界値と比較するか、p 値を求めます。
  4. 統計量が臨界値を超えていれば(p が α より小さければ)H₀ を棄却し、結論を言葉で述べます。

線形回帰と相関

平方和
Sxx = Σ(x − x̄)² = Σx² − (Σx)²/n, Sxy = Σxy − ΣxΣy/n
傾き
b = Sxy/Sxx
切片
a = ȳ − b·x̄
相関
r = Sxy/√(SxxSyy)
残差
e = y − ŷ

2演習問題

1.貨幣の時間価値ふつう
年0123…20PV = ?€500€500€500€500

年金が毎年末に €500 を 20 年間支払います。利率は年 10% です。この年金の現在価値 PV を求めなさい。

A = €500i = 10%n = 20
PV = €
2.貨幣の時間価値むずかしい
か月0123…132A?AA€10 000

11 年後に €10 000 が欲しいとします。年 4.8%、月複利の口座に、毎月末に同じ額を積み立てます。毎月の積立額 A を求めなさい。

FV = €10 0004.8% / 12N = 132
A = €
3.NPV と IRRふつう
年0123456−30 0006 0006 0006 0006 0006 0009 000

ある機械の費用は今日 €30 000 です。6 年間、毎年末に €6 000 を生み、その後 €3 000 で売却できます。資本コストは 8% です。正味現在価値 NPV を求めなさい。

C0 = €30 000CF = €6 000S = €3 000n = 6r = 8%
NPV = €
4.NPV と IRRむずかしい
年0123−50 00029 00022 00025 500

あるプロジェクトの費用は €50 000 で、1 年目から 3 年目の各年末に €29 000, €22 000, €25 500 を生みます。キャッシュフローは資本コスト 12% で再投資できます。修正内部収益率 MIRR をパーセントで求めなさい。

r = 12%CF0 = −50 000CF1 = 29 000CF2 = 22 000CF3 = 25 500
MIRR = %
5.債券の価格と利回りふつう
年0123…13€1 532C = ?C = ?C = ? + €1 000

額面 €1 000 の債券が 13 年後に満期を迎え、年 1 回クーポンを支払います。最終利回りが 3% のとき €1 532 で売られています。クーポン利率 c をパーセントで求めなさい。

F = €1 000n = 13P = €1 532YTM = 3%
c = %
6.債券の価格と利回りむずかしい
年0123…10€890€50€50 + €1 000

額面 €1 000、年クーポン 5% の債券が 10 年後に満期を迎え、€890 で売られています。最終利回り YTM をパーセントで求めなさい。

F = €1 000クーポンレート = 5%n = 10P = €890
YTM = %
7.CAPM と WACCふつう
βr (%)SMLrf​ = 2%β = 1rm​ = ?β = 0.8re​ = 5.2%

ベータ 0.8 の株式の要求収益率は 5.2% です。無リスク金利は 2% です。CAPM から導かれる市場の期待収益率 rm はいくらですか?

β = 0.8re = 5.2%rf = 2%
rm = %
8.CAPM と WACCむずかしい
rf​ = 1%, rm​ − rf​ = 7%負債なし自己資本βU​ = 1.2D/E = 1.5自己資本re​ = ?負債T = 25.8%

ある会社の事業のアンレバードベータ(資産ベータ)は 1.2 です。負債資本比率を 1.5 にする計画です。税率は 25.8%、無リスク金利は 1%、市場リスクプレミアムは 7% です。新しい資本構成での株主資本コスト re を求めなさい。

βU = 1.2D/E = 1.5T = 25.8%rf = 1%rm − rf = 7%
re = %
9.記述統計ふつう
152025303540

データの標本標準偏差 s を求めなさい:15, 19, 27, 41, 39。

n = 5
s =
10.記述統計むずかしい
z −2−1012

ある量は平均 70、標準偏差 5 の正規分布に従います。80 より大きい値の割合 P はいくつですか?

μ = 70σ = 5x = 80
P =
11.確率ふつう
xp(x)10.2520.230.3540.2μ = 2.5

示された分布について、X の標準偏差 σ を求めなさい。

x: 1, 2, 3, 4p(x): 0.25, 0.2, 0.35, 0.2
σ =
12.確率むずかしい
n = 7, p = 0.3: P(X ≤ 1) = ?k01234567

部品を 7 個試験し、各部品は独立に確率 0.3 で故障します。故障が多くとも 1 個である確率 P はいくつですか?

n = 7p = 0.3
P =
13.正規分布ふつう
200 mm200.8 mmX + Y?

X は平均 120 mm、標準偏差 0.3 mm の正規分布に従い、Y は X と独立で、平均 80 mm、標準偏差 0.4 mm の正規分布に従います。X + Y が 200.8 mm を超える確率 P を求めなさい。z は小数第 2 位に丸めなさい。

μX = 120, σX = 0.3μY = 80, σY = 0.4X + Y > 200.8 mm
P =
14.正規分布むずかしい
μ = 32x = ?90%

配達時間は、平均 32 min、標準偏差 6 min の正規分布に従います。全体の 90% がそれより下にある値 x(第 90 パーセンタイル)を求めなさい。

μ = 32σ = 6P = 90%
x = min
15.信頼区間ふつう
n = 20, s = 8LU = ?x̄ = 77E95%

20 個からなる標本の平均は 77、標準偏差は s = 8 です。母集団はほぼ正規分布に従います。 平均の 95% 信頼区間の上限を求めなさい。

n = 20x̄ = 77s = 895%t(19) = 2.093
上限 =
16.信頼区間むずかしい
μ₁ − μ₂, t(20) = 1.7250LU = ?x̄₁ − x̄₂E90%

2 種類の肥料を試験します。区画群 1:17 区画、平均収量 30 kg、標準偏差 3 kg。区画群 2:5 区画、平均 35 kg、標準偏差 4 kg。等分散を仮定します(プールした t、df = n₁ + n₂ − 2)。 μ₁ − μ₂ の 90% 信頼区間の上限を求めなさい。

n₁ = 17x̄₁ = 30s₁ = 3n₂ = 5x̄₂ = 35s₂ = 490%t(20) = 1.725
上限 = kg
17.仮説検定と信頼区間ふつう
−2.3062.306t = ?df = 8

9 人の従業員が研修の前後にタイピングテストを受けます。各人について差 d = 後 − 前(1 分あたりの単語数)を記録します。差の平均は 1.3、差の標準偏差は 2.6 です。H₀: μd = 0 の対応のある検定統計量 t を求めなさい。

n = 9d̄ = 1.3sd = 2.6
t =
18.仮説検定と信頼区間むずかしい
H₀H₁μ₀x̄cμ₀ + 3α = 0.05βσ = 7, 検出力 95%, n = ?

α = 0.05 の片側 z 検定で、平均の 3 単位のずれを検出力 95% で検出しなければなりません。標準偏差は 7 です。最小の標本サイズ n を求めなさい。

α = 0.05検出力 = 95%δ = 3σ = 7zα = 1.645zβ = 1.645
n =
19.線形回帰と相関ふつう
xy3565677769901110413118xy5106080100120

表は x = 広告費(k€) と y = 売上高(k€) の 6 組の対になった観測値を示しています。 ピアソンの相関係数 r を求めなさい。

n = 6
r =
20.線形回帰と相関むずかしい
xy1553715807959108xy56080100x = 4

表は x = 勉強時間 と y = 試験の得点 の 5 組の対になった観測値を示しています。 最小二乗直線 ŷ = a + b·x を用います。 x = 4 のときの ŷ を予測しなさい。

n = 5x = 4
ŷ =

3溶液

1.貨幣の時間価値

答え: PV = 4257 €

貨幣の時間価値:今日のお金は、利息を生むことができるため、後で受け取る同じ金額より価値があります。1 期あたりの利率 i で、金額は FV = PV·(1 + i)n のように増えます。等額の支払いの列(年金)は、各支払いを足し合わせて評価し、そこから年金の公式が得られます。

年金現価係数

(1 − (1 + i)−n)/i = (1 − 0.1486)/0.1 = 8.514

現在価値

PV = 500·8.514 = €4 256.78

答え

PV = €4 256.78
2.貨幣の時間価値

答え: A = 57.66 €

貨幣の時間価値:今日のお金は、利息を生むことができるため、後で受け取る同じ金額より価値があります。1 期あたりの利率 i で、金額は FV = PV·(1 + i)n のように増えます。等額の支払いの列(年金)は、各支払いを足し合わせて評価し、そこから年金の公式が得られます。

月利と積立回数

i = 0.048/12 = 0.004
N = 12·11 = 132

積立額

A = FV·i/((1 + i)N − 1) = 10 000·0.004/(1.694 − 1) = €57.66

答え

A = €57.66
3.NPV と IRR

答え: NPV = −372.2 €

正味現在価値:各キャッシュフローを要求収益率 r で現在まで割り引き、合計します:NPV = Σ CFₜ/(1 + r)ᵗ。NPV > 0 のプロジェクトは r より多く稼ぎ、価値を生みます。内部収益率(IRR)は NPV = 0 となる利率です。

毎年のキャッシュフローの現在価値

6 000·4.623 = 27 737.28

残存価値の現在価値

3 000/1.587 = 1 890.51

NPV

NPV = −30 000 + 27 737.28 + 1 890.51 = −€372.21

答え

NPV = −€372.21
4.NPV と IRR

答え: MIRR = 20.05 %

修正 IRR:各流入を再投資利率(通常は資本コスト)でプロジェクトの終わりまで複利計算し、終価 TV を求めます。MIRR は初期投資を TV に変える利率です:MIRR = (TV/C₀)^(1/n) − 1。

流入の終価

29 000·1.122 = 36 377.60
22 000·1.121 = 24 640.00
25 500·1.120 = 25 500.00
TV = 86 517.60

MIRR

MIRR = (86 517.60/50 000)1/3 − 1 = 20.05%

答え

MIRR = 20.05%
5.債券の価格と利回り

答え: c = 8.002 %

債券の価格:債券の価格は、そのキャッシュフローを最終利回り(YTM)で割り引いた現在価値です。クーポンは年金をなし、額面は満期に償還されます。P = C·(1 − (1 + y)⁻ⁿ)/y + F/(1 + y)ⁿ。利回りがクーポンレートより高いと債券は額面を下回る価格で取引され、低いと額面を上回る価格で取引されます。

額面の現在価値

1000·(1 + 0.03)−13 = €680.95

クーポン

C = (1532 − 680.95)/10.63 = €80.02

クーポン・レート

c = 80.02/1000 = 8.002%

答え

c = 8.002%
6.債券の価格と利回り

答え: YTM = 6.532 %

債券の価格:債券の価格は、そのキャッシュフローを最終利回り(YTM)で割り引いた現在価値です。クーポンは年金をなし、額面は満期に償還されます。P = C·(1 − (1 + y)⁻ⁿ)/y + F/(1 + y)ⁿ。利回りがクーポンレートより高いと債券は額面を下回る価格で取引され、低いと額面を上回る価格で取引されます。

利回りの方程式

€890 = €50·(1 − (1 + y)⁻¹⁰)/y + €1 000/(1 + y)¹⁰

数値的に解く

P(6%) = €926.40, P(7%) = €859.53
YTM = 6.532%

答え

YTM = 6.532%
7.CAPM と WACC

答え: rm = 6 %

資本コスト:CAPM は株主の要求収益率を与えます:re = rf + β·(rm − rf)。加重平均資本コストは、株主資本と負債を時価で加重して組み合わせます:WACC = E/V·re + D/V·rd·(1 − T)、ただし V = E + D。支払利息は税務上損金に算入できるので、(1 − T) がつきます。

市場リスクプレミアム

rm − rf = (5.2% − 2%)/0.8 = 4%

市場収益率

rm = 2% + 4% = 6%

答え

rm = 6%
8.CAPM と WACC

答え: re = 18.75 %

レバードベータ(ハマダの式):負債があると株式のリスクは高まります。βL = βU·(1 + (1 − T)·D/E) で、βU は負債のない事業のベータです。ベータを別の資本構成に移すには、まずアンレバーし、次に新しい D/E でリレバーします。

レバードベータ

βL = 1.2·(1 + 0.742·1.5) = 2.536

株主資本コスト(CAPM)

re = 1% + 2.536·7% = 18.75%

答え

re = 18.75%
9.記述統計

答え: s = 11.63

記述統計:平均は合計を n で割ったもの、中央値は並べ替えたデータの真ん中の値です(n が偶数なら真ん中 2 つの平均)。標本標準偏差は s = √(Σ(x − x̄)²/(n − 1))。z スコア z = (x − μ)/σ は、値が平均から標準偏差何個分離れているかを表します。

平均

x̄ = 141/5 = 28.2

偏差の 2 乗

Σ(x − x̄)² = (−13.2)² + (−9.2)² + (−1.2)² + 12.8² + 10.8² = 540.8

標準偏差

s = √(540.8/4) = 11.63

答え

s = 11.63
10.記述統計

答え: P = 0.02275

記述統計:平均は合計を n で割ったもの、中央値は並べ替えたデータの真ん中の値です(n が偶数なら真ん中 2 つの平均)。標本標準偏差は s = √(Σ(x − x̄)²/(n − 1))。z スコア z = (x − μ)/σ は、値が平均から標準偏差何個分離れているかを表します。

標準化する

z = 2

標準正規分布表

Φ(2) = 0.9772
P = 1 − 0.9772 = 0.02275

答え

P = 0.02275
11.確率

答え: σ = 1.072

離散確率変数:確率分布は、変数がとりうるすべての値 x とその確率 p(x) を並べたものです。確率は 0 と 1 の間にあり、合計は 1 になります。期待値(平均)は E(X) = Σx·p(x) で、長期的な平均です。分散は Var(X) = Σ(x − μ)²·p(x) = E(X²) − μ²、標準偏差は σ = √Var(X) です。一次変換 Y = aX + b では E(Y) = a·E(X) + b、Var(Y) = a²·Var(X)、σY = |a|·σX となり、定数を加えてもばらつきは変わりません。

平均

μ = 1·0.25 + 2·0.2 + 3·0.35 + 4·0.2 = 2.5

2 乗の平均

E(X²) = 1·0.25 + 4·0.2 + 9·0.35 + 16·0.2 = 7.4

分散

Var(X) = 7.4 − 2.5² = 1.15
σ = √1.15 = 1.072

答え

σ = 1.072
12.確率

答え: P = 0.3294

確率:どの結果も同様に確からしいとき、P(A) = 該当する場合の数/全体の場合の数。独立な事象は掛け合わせます:P(A かつ B) = P(A)·P(B)。余事象がよく役立ちます:P(少なくとも 1 回) = 1 − P(1 回もない)。二項分布:成功確率 p の独立な試行を n 回行うと、P(X = k) = C(n, k)·pᵏ·(1 − p)ⁿ⁻ᵏ。

故障 0 個と 1 個

P(X = 0) = 0.77 = 0.08235
P(X = 1) = 7·0.3·0.76 = 0.2471

足し合わせる

P = 0.08235 + 0.2471 = 0.3294

答え

P = 0.3294
13.正規分布

答え: P = 0.0548

正規変数の和と差:X と Y が独立で正規分布に従うなら、X + Y と X − Y も正規分布に従います。平均は足したり引いたりします:E(X ± Y) = μX ± μY。分散は差の場合でも常に足します:Var(X ± Y) = σX² + σY²、したがって σ = √(σX² + σY²) です。標準偏差を直接足すことはありません。同じ分布に従う独立な n 個の合計は、平均 n·μ、標準偏差 σ·√n です。そのあとはいつもどおり標準化します:z = (x − 平均)/σ とし、Φ(z) を読み取ります。

和の分布

μ = 200 mm, σ = √(0.3² + 0.4²) = 0.5 mm

標準化する

z = (200.8 − 200)/0.5 = 1.6

上側確率

P = 1 − Φ(1.6) = 1 − 0.9452 = 0.0548

答え

P = 0.0548
14.正規分布

答え: x = 39.69 min

正規分布:値 x を z スコア z = (x − μ)/σ に変換します。これは平均から標準偏差何個分離れているかを表します。z 表(または Φ(z))は z より左側の面積、つまり P(X < x) を与えます。右側の面積は 1 − Φ(z)、2 つの値の間の面積はそれぞれの左側の面積の差です。

パーセンタイルに対応する z

Φ(z) = 0.9 → z = 1.282

x に戻す

x = 32 + 1.282·6 = 39.69 min

答え

x = 39.69 min
15.信頼区間

答え: 上限 = 80.74

平均の信頼区間:x̄ ± 誤差の幅。母集団の σ が既知なら誤差の幅は z·σ/√n、標本標準偏差 s しかなければ自由度 n − 1 の t を使って t·s/√n です。臨界値:z = 1.645(90%)、1.96(95%)、2.576(99%)。誤差の幅を E 以下にするには n ≥ (z·σ/E)² が必要で、端数は切り上げます。

臨界値

df = n − 1 = 19, t = 2.093

誤差の幅

E = 2.093·8/√20 = 3.744

区間

77 ± 3.744 → [73.26, 80.74]

答え

上限 = 80.74
16.信頼区間

答え: 上限 = −2.17 kg

Interval for a difference: estimate ± critical value × standard error. For two independent means with known σ: SE = √(σ₁²/n₁ + σ₂²/n₂) and z. With equal unknown variances: pooled s_p and t with n₁ + n₂ − 2 degrees of freedom. For paired data, work with the differences: d̄ ± t·s_d/√n.

プールした標準偏差

sp² = (16·3² + 4·4²)/20 = 10.4
sp = 3.225

誤差の幅

E = 1.725·3.225·√(1/17 + 1/5) = 2.83

区間

−5 ± 2.83 → [−7.83, −2.17]

答え

上限 = −2.17 kg
17.仮説検定と信頼区間

答え: t = 1.5

Testing a mean: the test statistic measures how many standard errors the sample mean lies from the value claimed in H₀: z = (x̄ − μ₀)/(σ/√n) when σ is known, t = (x̄ − μ₀)/(s/√n) when it is estimated from the sample. A confidence interval is x̄ ± (critical value)·(standard error).

差の平均の標準誤差

SE = 2.6/√9 = 0.8667

検定統計量

t = 1.3/0.8667 = 1.5

答え

t = 1.5

df = 8 のとき、両側 5% の臨界値は 2.306 です。|t| の方が小さいので、H₀ は棄却されません。

18.仮説検定と信頼区間

答え: n = 59

検定に必要な標本サイズ:有意水準 α の片側 z 検定で、真のずれ δ を検出力 1 − β で検出するには、標準誤差が δ = (z_α + z_β)·σ/√n を満たす必要があるので、n = ((z_α + z_β)·σ/δ)² を切り上げます。

n について解く

n = ((1.645 + 1.645)·7/3)² = 58.93

切り上げる

n = 59

答え

n = 59
19.線形回帰と相関

答え: r = 0.9968

最小二乗回帰:x̄ と ȳ を平均とし、Sxx = Σ(x − x̄)²、Syy = Σ(y − ȳ)²、Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) とすると、直線 ŷ = a + b·x の傾きは b = Sxy/Sxx、切片は a = ȳ − b·x̄ なので、この直線は必ず (x̄, ȳ) を通ります。ピアソンの相関係数 r = Sxy/√(Sxx·Syy) は −1 から 1 の間の値をとります。r² は y の変動のうち直線で説明される割合です。

平均

x̄ = 48/6 = 8
ȳ = 511/6 = 85.17

平方和と積和

Sxx = Σ(x − x̄)² = 70
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 435
Syy = Σ(y − ȳ)² = 2721

相関係数

r = 435/√(70·2721) = 0.9968

答え

r = 0.9968
20.線形回帰と相関

答え: ŷ = 75.3

最小二乗回帰:x̄ と ȳ を平均とし、Sxx = Σ(x − x̄)²、Syy = Σ(y − ȳ)²、Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) とすると、直線 ŷ = a + b·x の傾きは b = Sxy/Sxx、切片は a = ȳ − b·x̄ なので、この直線は必ず (x̄, ȳ) を通ります。ピアソンの相関係数 r = Sxy/√(Sxx·Syy) は −1 から 1 の間の値をとります。r² は y の変動のうち直線で説明される割合です。

平均

x̄ = 25/5 = 5
ȳ = 409/5 = 81.8

平方和と積和

Sxx = Σ(x − x̄)² = 40
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 260

回帰直線

b = 260/40 = 6.5
a = 81.8 − 6.5·5 = 49.3
ŷ = 49.3 + 6.5·x

予測

ŷ = 49.3 + 6.5·4 = 75.3

答え

ŷ = 75.3

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