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。
故障 0 個と 1 個
P(X = 0) = 0.88 = 0.1678
P(X = 1) = 8·0.2·0.87 = 0.3355
足し合わせる
P = 0.1678 + 0.3355 = 0.5033
答え
P = 0.5033
13.正規分布
答え: P = 0.7506
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 = (172.75 − 178)/7 = −0.75
z₂ = (192 − 178)/7 = 2
間の面積
P = Φ(2) − Φ(−0.75) = 0.9772 − 0.2266 = 0.7506
答え
P = 0.7506
14.正規分布
答え: x = 252.6 g
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) = 0.7
表からの z
z ≈ 0.52
元の単位に戻す
x = 250 + 0.52·5 = 252.6 g
答え
x = 252.6 g
15.信頼区間
答え: E = 4.312 h
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.
点推定値
x̄₁ − x̄₂ = 119.5 − 115.5 = 4
標準誤差
SE = √(18²/100 + 8²/40) = 2.2
誤差の幅
E = 1.96·2.2 = 4.312
答え
E = 4.312 h
区間は 0 を含むので、データは有意な差を示していません。
16.信頼区間
答え: n = 2655
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 = (2.576·10/0.5)² = 2654
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 = 2655
答え
n = 2655
17.仮説検定と信頼区間
答え: t = 2.496
Testing a mean: the test statistic measures how many standard errors the sample mean lies from the value claimed in H₀: z = (x̄ − μ₀)/(σ/√n) when σ is known, t = (x̄ − μ₀)/(s/√n) when it is estimated from the sample. A confidence interval is x̄ ± (critical value)·(standard error).
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 = 68/150 = 0.4533
p̂₂ = 67/120 = 0.5583
p̂ = 135/270 = 0.5
H₀ のもとでの標準誤差
SE = √(0.5·0.5·(1/150 + 1/120)) = 0.06124
検定統計量
z = (0.4533 − 0.5583)/0.06124 = −1.715
答え
z = −1.715
|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 = 0.9977
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 = 54/5 = 10.8
平方和と積和
Sxx = Σ(x − x̄)² = 40
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 78
Syy = Σ(y − ȳ)² = 152.8
相関係数
r = 78/√(40·152.8) = 0.9977
答え
r = 0.9977
20.線形回帰と相関
答え: e = −4.2
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 = 64/5 = 12.8
平方和と積和
Sxx = Σ(x − x̄)² = 40
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 72
回帰直線
b = 72/40 = 1.8
a = 12.8 − 1.8·6 = 2
ŷ = 2 + 1.8·x
予測値
ŷ = 2 + 1.8·9 = 18.2
残差
e = 14 − 18.2 = −4.2
答え
e = −4.2
点は直線より下にあります。
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