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 + 0.6424)/2 = 0.8212
z 表を逆に読む
表の中で 0.8212 を見つけ、z を読み取ります。
z = 0.92
答え
z = 0.92
14.正規分布
答え: x = 62.5 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) = 0.4
表からの z
z ≈ −0.25
元の単位に戻す
x = 65 − 0.25·10 = 62.5 点
答え
x = 62.5 点
15.信頼区間
答え: 上限 = 8.944 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 = 63 − 58 = 5
標準誤差
SE = √(12²/80 + 15²/100) = 2.012
誤差の幅
E = 1.96·2.012 = 3.944
区間
5 ± 3.944 → [1.056, 8.944]
答え
上限 = 8.944 h
区間は 0 を含まないので、平均には有意な差があります。
16.信頼区間
答え: 上限 = 9.827 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 = (8·4.5² + 6·1.5²)/14 = 12.54
sp = 3.541
誤差の幅
E = 2.145·3.541·√(1/9 + 1/7) = 3.827
区間
6 ± 3.827 → [2.173, 9.827]
答え
上限 = 9.827 kg
17.仮説検定と信頼区間
答え: t = 1.197
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/√81 = 10/9 = 1.111
検定統計量
t = (51.33 − 50)/1.111 = 1.197
答え
t = 1.197
t0.025; df = 80 = 1.99
|t| < 1.99 なので、有意水準 5%(両側)で H₀ は棄却されません。
18.仮説検定と信頼区間
答え: U = 200
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 = 1.645·4/√49 = 0.94
区間の端
U = 199.1 + 0.94 = 200
答え
U = 200
19.線形回帰と相関
答え: r² = 0.8576
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 = 15/5 = 3
ȳ = 279/5 = 55.8
平方和と積和
Sxx = Σ(x − x̄)² = 10
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 34
Syy = Σ(y − ȳ)² = 134.8
決定係数
r² = 34²/(10·134.8) = 0.8576
答え
r² = 0.8576
y の変動の約 85.76% が直線で説明されます。
20.線形回帰と相関
答え: ŷ = 104.7
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 = 35/5 = 7
ȳ = 420/5 = 84
平方和と積和
Sxx = Σ(x − x̄)² = 40
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 276
回帰直線
b = 276/40 = 6.9
a = 84 − 6.9·7 = 35.7
ŷ = 35.7 + 6.9·x
予測
ŷ = 35.7 + 6.9·10 = 104.7
答え
ŷ = 104.7
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