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) = 0.812 = 0.06872
P(X = 1) = 12·0.2·0.811 = 0.2062
足し合わせる
P = 0.06872 + 0.2062 = 0.2749
答え
P = 0.2749
13.正規分布
答え: P = 0.5028
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。
z スコア
z₁ = (248.5 − 250)/5 = −0.3
z₂ = (256 − 250)/5 = 1.2
間の面積
P = Φ(1.2) − Φ(−0.3) = 0.8849 − 0.3821 = 0.5028
答え
P = 0.5028
14.正規分布
答え: P = 0.7389
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。
差の分布
μ = 180 − 170 = 10 cm, σ = 15.62 cm
標準化する
z = (0 − 10)/15.62 = −0.64
確率
P = 1 − Φ(−0.64) = 0.7389
答え
P = 0.7389
15.信頼区間
答え: E₂ = 4.199
Confidence interval for a mean: x̄ ± margin of error. With a known population σ the margin is z·σ/√n; with only the sample standard deviation s, use t with n − 1 degrees of freedom: t·s/√n. Critical values: z = 1.645 (90%), 1.96 (95%), 2.576 (99%). To get a margin E or smaller, you need n ≥ (z·σ/E)², rounded up.
誤差の幅の比
E₂/E₁ = (1.645/2.576)·√(100/200) = 0.4515
新しい誤差の幅
E₂ = 9.3·0.4515 = 4.199
答え
E₂ = 4.199
16.信頼区間
答え: n = 281
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。
n について解く
n = (2.576·26/4)² = 280.4
切り上げる
標本サイズは整数であり、切り捨てると誤差の幅が大きくなりすぎます。
n = 281
答え
n = 281
17.仮説検定と信頼区間
答え: t = −0.9
平均の検定:検定統計量は、標本平均が H₀ で主張された値から標準誤差何個分離れているかを表します:σ が既知なら z = (x̄ − μ₀)/(σ/√n)、標本から推定するなら t = (x̄ − μ₀)/(s/√n)。信頼区間は x̄ ±(臨界値)·(標準誤差)です。
標準誤差
SE = 10/√100 = 10/10 = 1
検定統計量
t = (99.1 − 100)/1 = −0.9
答え
t = −0.9
t0.025; df = 99 = 1.984
|t| < 1.984 なので、有意水準 5%(両側)で H₀ は棄却されません。
18.仮説検定と信頼区間
答え: L = 493.9
平均の検定:検定統計量は、標本平均が H₀ で主張された値から標準誤差何個分離れているかを表します:σ が既知なら z = (x̄ − μ₀)/(σ/√n)、標本から推定するなら t = (x̄ − μ₀)/(s/√n)。信頼区間は x̄ ±(臨界値)·(標準誤差)です。
誤差の幅
E = 1.645·10/√16 = 4.112
区間の端
L = 498 − 4.112 = 493.9
答え
L = 493.9
19.線形回帰と相関
答え: r² = 0.9938
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 = 30/5 = 6
ȳ = 119/5 = 23.8
平方和と積和
Sxx = Σ(x − x̄)² = 40
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 124
Syy = Σ(y − ȳ)² = 386.8
決定係数
r² = 124²/(40·386.8) = 0.9938
答え
r² = 0.9938
y の変動の約 99.38% が直線で説明されます。
20.線形回帰と相関
答え: x = 7.409
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 = 42/6 = 7
ȳ = 154/6 = 25.67
平方和と積和
Sxx = Σ(x − x̄)² = 70
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 228
回帰直線
b = 228/70 = 3.257
a = 25.67 − 3.257·7 = 2.867
ŷ = 2.867 + 3.257·x
x について解く
x = (27 − 2.867)/3.257 = 7.409
答え
x = 7.409
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