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 = 1.25
標準正規分布表
Φ(1.25) = 0.8944
P = 1 − 0.8944 = 0.1056
答え
P = 0.1056
11.確率
答え: N = 55
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。
組合せ
C(11, 2) = (11·10)/(2·1) = 55
答え
N = 55
12.確率
答え: P = 0.1563
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。
二項分布の公式
P(X = 4) = 5·0.54·0.51 = 5·0.0625·0.5 = 0.1563
答え
P = 0.1563
13.正規分布
答え: P = 0.5439
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 = (242 − 250)/5 = −1.6
z₂ = (251.25 − 250)/5 = 0.25
間の面積
P = Φ(0.25) − Φ(−1.6) = 0.5987 − 0.0548 = 0.5439
答え
P = 0.5439
14.正規分布
答え: x = 115.6 点
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) = 0.85
表からの z
z ≈ 1.04
元の単位に戻す
x = 100 + 1.04·15 = 115.6 点
答え
x = 115.6 点
15.信頼区間
答え: E₂ = 13.94
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 = (1.96/1.645)·√(100/100) = 1.191
新しい誤差の幅
E₂ = 11.7·1.191 = 13.94
答え
E₂ = 13.94
16.信頼区間
答え: n = 148
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 = (1.96·31/5)² = 147.7
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 = 148
答え
n = 148
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 = 15/√25 = 15/5 = 3
検定統計量
t = (70.8 − 75)/3 = −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 = 1.901
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 = 38/150 = 0.2533
p̂₂ = 19/120 = 0.1583
p̂ = 57/270 = 0.2111
H₀ のもとでの標準誤差
SE = √(0.2111·0.7889·(1/150 + 1/120)) = 0.04998
検定統計量
z = (0.2533 − 0.1583)/0.04998 = 1.901
答え
z = 1.901
|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: r² = 0.9831
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 = 144/6 = 24
平方和と積和
Sxx = Σ(x − x̄)² = 70
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 216
Syy = Σ(y − ȳ)² = 678
決定係数
r² = 216²/(70·678) = 0.9831
答え
r² = 0.9831
y の変動の約 98.31% が直線で説明されます。
20.線形回帰と相関
答え: ŷ = 19.7
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 = 86/5 = 17.2
平方和と積和
Sxx = Σ(x − x̄)² = 40
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 100
回帰直線
b = 100/40 = 2.5
a = 17.2 − 2.5·6 = 2.2
ŷ = 2.2 + 2.5·x
予測
ŷ = 2.2 + 2.5·7 = 19.7
答え
ŷ = 19.7
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