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。
和の分布
μ = 750 g, σ = √(4² + 9²) = 9.849 g
標準化する
z = (764.8 − 750)/9.849 = 1.5
上側確率
P = 1 − Φ(1.5) = 1 − 0.9332 = 0.06681
答え
P = 0.06681
14.正規分布
答え: x = 37.05 min
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) = 0.8 → z = 0.8416
x に戻す
x = 32 + 0.8416·6 = 37.05 min
答え
x = 37.05 min
15.信頼区間
答え: 下限 = 37.35
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 = 10, t = 3.169
誤差の幅
E = 3.169·19/√11 = 18.15
区間
55.5 ± 18.15 → [37.35, 73.65]
答え
下限 = 37.35
16.信頼区間
答え: n = 295
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 = (2.576·20/3)² = 294.9
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 = 295
答え
n = 295
17.仮説検定と信頼区間
答え: t = −2.599
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。