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 = (166 − 170)/5 = −0.8
答え
z = −0.8
11.確率
答え: P = 0.4213
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。
余事象
P(6 が出ない) = (5/6)3 = 0.5787
P = 1 − 0.5787 = 0.4213
答え
P = 0.4213
12.確率
答え: P = 0.01959
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) = 0.612 = 0.002177
P(X = 1) = 12·0.4·0.611 = 0.01741
足し合わせる
P = 0.002177 + 0.01741 = 0.01959
答え
P = 0.01959
13.正規分布
答え: z = 1.66
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 + 0.9031)/2 = 0.9515
z 表を逆に読む
表の中で 0.9515 を見つけ、z を読み取ります。
z = 1.66
答え
z = 1.66
14.正規分布
答え: x = 166.5 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) = 0.05
表からの z
z ≈ −1.64
元の単位に戻す
x = 178 − 1.64·7 = 166.5 cm
答え
x = 166.5 cm
15.信頼区間
答え: 上限 = 112.7
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 = 12, t = 1.782
誤差の幅
E = 1.782·8.5/√13 = 4.201
区間
108.5 ± 4.201 → [104.3, 112.7]
答え
上限 = 112.7
16.信頼区間
答え: n = 9604
Confidence interval for a proportion: p̂ ± z·√(p̂(1 − p̂)/n), where p̂ = x/n. To reach a margin E you need n ≥ z²·p(1 − p)/E², rounded up; without a prior estimate use p = 0.5, which gives the largest n.
n について解く
n = 1.96²·0.5·0.5/0.01² = 9604
切り上げる
n = 9604
答え
n = 9604
17.仮説検定と信頼区間
答え: t = 2.16
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 = 5/√81 = 5/9 = 0.5556
検定統計量
t = (201.2 − 200)/0.5556 = 2.16
答え
t = 2.16
t0.025; df = 80 = 1.99
|t| > 1.99 なので、有意水準 5%(両側)で H₀ は棄却されます。
18.仮説検定と信頼区間
答え: U = 99.95
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。
誤差の幅
E = 2.576·8/√16 = 5.152
区間の端
U = 94.8 + 5.152 = 99.95
答え
U = 99.95
19.線形回帰と相関
答え: r = 0.9935
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。
偏差平方和・偏差積和
Sxy = 2699 − 33·471/6 = 108.5
Sxx = 199 − 33²/6 = 17.5
Syy = 37655 − 471²/6 = 681.5
相関係数
r = 108.5/√(17.5·681.5) = 0.9935
答え
r = 0.9935
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 = 115/5 = 23
ȳ = 255/5 = 51
平方和と積和
Sxx = Σ(x − x̄)² = 90
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 228
回帰直線
b = 228/90 = 2.533
a = 51 − 2.533·23 = −7.267
ŷ = −7.267 + 2.533·x
予測値
ŷ = −7.267 + 2.533·21.5 = 47.2
残差
e = 43 − 47.2 = −4.2
答え
e = −4.2
点は直線より下にあります。
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