面積から z へ戻る:Φ(z) は z の左側の面積です。左側の裾の面積 A なら、表で Φ(z) = A となる z を見つけます。右側の裾の面積 A なら Φ(z) = 1 − A です。−z から z の間の中央の面積 A なら、各裾に (1 − A)/2 が残るので、Φ(z) = (1 + A)/2 です。値 x には x = μ + zσ を使います。
z の左側の面積
Φ(z) = (1 + 0.6579)/2 = 0.8289
z 表を逆に読む
表の中で 0.8289 を見つけ、z を読み取ります。
z = 0.95
答え
z = 0.95
14.正規分布
答え: x = 81.45 点
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) = 0.95 → z = 1.645
x に戻す
x = 65 + 1.645·10 = 81.45 点
答え
x = 81.45 点
15.信頼区間
答え: E₂ = 3.321
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)·√(25/25) = 0.6386
新しい誤差の幅
E₂ = 5.2·0.6386 = 3.321
答え
E₂ = 3.321
16.信頼区間
答え: n = 984
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 = (1.96·16/1)² = 983.4
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 = 984
答え
n = 984
17.仮説検定と信頼区間
答え: t = 1.199
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 = 15/√49 = 15/7 = 2.143
検定統計量
t = (52.57 − 50)/2.143 = 1.199
答え
t = 1.199
t0.025; df = 48 = 2.011
|t| < 2.011 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: n = 107
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。
n について解く
n = (2.576·8/2)² = 106.2
切り上げる
n = 107
答え
n = 107
19.線形回帰と相関
答え: r² = 0.9853
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 = 135/6 = 22.5
平方和と積和
Sxx = Σ(x − x̄)² = 70
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 203
Syy = Σ(y − ȳ)² = 597.5
決定係数
r² = 203²/(70·597.5) = 0.9853
答え
r² = 0.9853
y の変動の約 98.53% が直線で説明されます。
20.線形回帰と相関
答え: e = −5.15
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 = 15/5 = 3
ȳ = 93/5 = 18.6
平方和と積和
Sxx = Σ(x − x̄)² = 10
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = −9
回帰直線
b = −9/10 = −0.9
a = 18.6 − (−0.9)·3 = 21.3
ŷ = 21.3 − 0.9·x
予測値
ŷ = 21.3 + (−0.9)·3.5 = 18.15
残差
e = 13 − 18.15 = −5.15
答え
e = −5.15
点は直線より下にあります。
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