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 = (22.4 − 32)/6 = −1.6
z₂ = (42.8 − 32)/6 = 1.8
間の面積
P = Φ(1.8) − Φ(−1.6) = 0.9641 − 0.0548 = 0.9093
答え
P = 0.9093
14.正規分布
答え: x = 593.1 h
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) = 0.99 → z = 2.326
x に戻す
x = 500 + 2.326·40 = 593.05 h
答え
x = 593.05 h
15.信頼区間
答え: 上限 = 111.6
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 = 6, t = 2.447
誤差の幅
E = 2.447·18.5/√7 = 17.11
区間
94.5 ± 17.11 → [77.39, 111.6]
答え
上限 = 111.6
16.信頼区間
答え: 上限 = 6.445 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 = (6·1² + 18·7.5²)/24 = 42.44
sp = 6.514
誤差の幅
E = 2.064·6.514·√(1/7 + 1/19) = 5.945
区間
0.5 ± 5.945 → [−5.445, 6.445]
答え
上限 = 6.445 kg
17.仮説検定と信頼区間
答え: t = 2.133
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 = 12/√64 = 12/8 = 1.5
検定統計量
t = (123.2 − 120)/1.5 = 2.133
答え
t = 2.133
t0.025; df = 63 = 1.998
|t| > 1.998 なので、有意水準 5%(両側)で H₀ は棄却されます。
18.仮説検定と信頼区間
答え: z = 1.157
Hypothesis test: the test statistic = (estimate − value under H₀)/(standard error under H₀). The p-value is the probability, assuming H₀ is true, of a statistic at least as extreme as the one observed: the area in one tail for a one-sided H₁, twice the tail area for a two-sided H₁. Reject H₀ when p ≤ α.
標本比率
p̂₁ = 75/150 = 0.5
p̂₂ = 65/150 = 0.4333
p̂ = 140/300 = 0.4667
H₀ のもとでの標準誤差
SE = √(0.4667·0.5333·(1/150 + 1/150)) = 0.05761
検定統計量
z = (0.5 − 0.4333)/0.05761 = 1.157
答え
z = 1.157
|z| < 1.96 なので、有意水準 5%(両側)で H₀ は棄却されません。
19.線形回帰と相関
答え: r = 0.9951
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。
偏差平方和・偏差積和
Sxy = 3492 − 35·460/5 = 272
Sxx = 285 − 35²/5 = 40
Syy = 44188 − 460²/5 = 1868
相関係数
r = 272/√(40·1868) = 0.9951
答え
r = 0.9951
20.線形回帰と相関
答え: x = 4.737
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 = 21/6 = 3.5
ȳ = 122/6 = 20.33
平方和と積和
Sxx = Σ(x − x̄)² = 17.5
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = −33
回帰直線
b = −33/17.5 = −1.886
a = 20.33 − (−1.886)·3.5 = 26.93
ŷ = 26.93 − 1.886·x
x について解く
x = (18 − 26.93)/(−1.886) = 4.737
答え
x = 4.737
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