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 = (460 − 500)/40 = −1
z₂ = (520 − 500)/40 = 0.5
間の面積
P = Φ(0.5) − Φ(−1) = 0.6915 − 0.1587 = 0.5328
答え
P = 0.5328
14.正規分布
答え: x = 182.7 cm
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。
左側の面積
Φ(z) = 0.75
表からの z
z ≈ 0.67
元の単位に戻す
x = 178 + 0.67·7 = 182.7 cm
答え
x = 182.7 cm
15.信頼区間
答え: 上限 = 29.72
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 = 9, t = 2.262
誤差の幅
E = 2.262·8/√10 = 5.722
区間
24 ± 5.722 → [18.28, 29.72]
答え
上限 = 29.72
16.信頼区間
答え: 上限 = 8.232 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 = (8·5² + 6·8²)/14 = 41.71
sp = 6.459
誤差の幅
E = 1.761·6.459·√(1/9 + 1/7) = 5.732
区間
2.5 ± 5.732 → [−3.232, 8.232]
答え
上限 = 8.232 kg
17.仮説検定と信頼区間
答え: t = −1.4
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/√25 = 10/5 = 2
検定統計量
t = (197.2 − 200)/2 = −1.4
答え
t = −1.4
t0.025; df = 24 = 2.064
|t| < 2.064 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: z = −1.907
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 = 195/300 = 0.65
p̂₂ = 61/80 = 0.7625
p̂ = 256/380 = 0.6737
H₀ のもとでの標準誤差
SE = √(0.6737·0.3263·(1/300 + 1/80)) = 0.059
検定統計量
z = (0.65 − 0.7625)/0.059 = −1.907
答え
z = −1.907
|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 = 0.9764
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 = 27/6 = 4.5
ȳ = 466/6 = 77.67
平方和と積和
Sxx = Σ(x − x̄)² = 17.5
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 113
Syy = Σ(y − ȳ)² = 765.3
相関係数
r = 113/√(17.5·765.3) = 0.9764
答え
r = 0.9764
20.線形回帰と相関
答え: e = 5
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 = 135/6 = 22.5
ȳ = 312/6 = 52
平方和と積和
Sxx = Σ(x − x̄)² = 157.5
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 474
回帰直線
b = 474/157.5 = 3.01
a = 52 − 3.01·22.5 = −15.71
ŷ = −15.71 + 3.01·x
予測値
ŷ = −15.71 + 3.01·22.5 = 52
残差
e = 57 − 52 = 5
答え
e = 5
点は直線より上にあります。
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