CFA Level I 定量分析・債券の練習問題:直前対策パック

公式集、全トピックの解法の要点、20 問の演習問題。完全な解答は巻末にあります。

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1公式と解法

貨幣の時間価値

将来価値
FV = PV·(1 + i)n
現在価値
PV = FV/(1 + i)n
年に複数の期間
i = r/m, N = m·n
年金現価
PV = PMT·[1 − (1 + i)−n]/i
年金終価
FV = PMT·[(1 + i)n − 1]/i

解き方

  1. すべてのキャッシュフローとその時点を書き込んだタイムラインを描きます。
  2. 利率を期間に合わせます:月払いには月利を使います。
  3. 一時金には FV = PV·(1 + i)ⁿ を、均等払いには年金の公式を使います。
  4. 答えの符号と桁を確認します。

NPV と IRR

正味現在価値
NPV = −C0 + Σ CFt/(1 + r)t
均等なキャッシュフロー
NPV = −C0 + CF·[1 − (1 + r)−n]/r
内部収益率
NPV = 0 となる r
判断
NPV > 0(または IRR > 要求収益率)なら採用

解き方

  1. すべてのキャッシュフローを年とともに書き出します。0 年目の投資額は負です。
  2. 各キャッシュフローを割り引きます:CFt/(1 + r)t。
  3. それらを合計すると NPV になります。正なら、そのプロジェクトは r より多く稼ぎます。
  4. IRR は、NPV がゼロになる利率を試行錯誤または補間で求めます。

債券の価格と利回り

債券価格
P = C·(1 − (1 + y)−n)/y + F/(1 + y)n
半年ごとの利払い
C/2、y/2、2n 期
直接利回り
C/P
価格と利回り
利回り上昇 → 価格下落

解き方

  1. 1 期あたりのクーポンと 1 期あたりの利回りを求めます。
  2. 価格 = クーポンの現在価値(年金)+ 額面の現在価値。
  3. 半年ごとのクーポンでは、クーポンを半分、利回りを半分、期間数を 2 倍にします。
  4. 確認:利回りがクーポン・レートより高ければ、価格は額面より低くなります。

CAPM と WACC

CAPM
re = rf + β·(rm − rf)
WACC
E/V·re + D/V·rd·(1 − T)
企業価値
V = E + D

記述統計

平均
x̄ = Σx/n
標本標準偏差
s = √(Σ(x − x̄)²/(n − 1))
中央値
並べ替えたデータの真ん中の値
z スコア
z = (x − μ)/σ
正規分布
±1σ 以内に 68%、±2σ 以内に 95%

確率

余事象
P(not A) = 1 − P(A)
加法定理
P(A ∪ B) = P(A) + P(B) − P(A ∩ B)
独立な事象
P(A ∩ B) = P(A)·P(B)
条件付き確率
P(A|B) = P(A ∩ B)/P(B)
二項分布
P(X = k) = C(n,k)·pk(1 − p)n−k

正規分布

z スコア
z = (x − μ)/σ
x 未満
P(X < x) = Φ(z)
x より大きい
P(X > x) = 1 − Φ(z)
2 つの値の間
Φ(z2) − Φ(z1)
パーセンタイル
x = μ + z·σ

解き方

  1. 値を z スコアに変換します:z = (x − μ)/σ。
  2. z より左側の面積 Φ(z) を表で調べます。
  3. 右側の面積は 1 − Φ(z)、区間の面積は 2 つの左側の面積の差です。
  4. パーセンタイルでは逆にたどります:面積から z を求め、x = μ + z·σ とします。

信頼区間

σ が既知
x̄ ± z·σ/√n
σ が未知
x̄ ± t·s/√n, df = n − 1
z の臨界値
90%: 1.645, 95%: 1.96, 99%: 2.576
標本サイズ
n = (z·σ/E)², rounded up

解き方

  1. z(母集団の σ が既知)と t(標本の s しかなく、自由度 n − 1)のどちらを使うか判断します。
  2. 信頼水準に対応する臨界値を求めます。
  3. 誤差の幅:E = 臨界値 × 標準偏差/√n。
  4. 区間:x̄ ± E。

仮説検定と信頼区間

平均の z 検定
z = (x̄ − μ0)/(σ/√n)
平均の t 検定
t = (x̄ − μ0)/(s/√n), df = n − 1
有意水準 5% の両側検定
|z| > 1.96 なら H0 を棄却
信頼区間
x̄ ± z·σ/√n

解き方

  1. H₀ と H₁ を立て、片側検定か両側検定かを決めます。
  2. 検定統計量を計算します:(x̄ − μ₀)/(σ/√n)、または s と t を使います。
  3. 臨界値と比較するか、p 値を求めます。
  4. 統計量が臨界値を超えていれば(p が α より小さければ)H₀ を棄却し、結論を言葉で述べます。

線形回帰と相関

平方和
Sxx = Σ(x − x̄)² = Σx² − (Σx)²/n, Sxy = Σxy − ΣxΣy/n
傾き
b = Sxy/Sxx
切片
a = ȳ − b·x̄
相関
r = Sxy/√(SxxSyy)
残差
e = y − ŷ

2演習問題

1.貨幣の時間価値ふつう
年01234567€3 000FV = ?

名目年利 4.8%、月複利で €3 000 を投資します。7 年後の投資の価値 FV を求めなさい。

PV = €3 0004.8% / 12n = 7
FV = €
2.貨幣の時間価値むずかしい
か月01…156…240€150 000AB = ?A7.2% / 12

€150 000 の住宅ローンを、年 7.2%、月複利で 20 年間の元利均等の月払いで返済します。13 年目の末の支払い直後に、まだいくら残っていますか?残高 B を求めなさい。

P = €150 0007.2% / 12N = 240k = 156
B = €
3.NPV と IRRふつう
年0123…8€80 000€4 000€4 000€4 000€4 000r = 8%, EAC = ?

ある機械の費用は今日 €80 000、耐用年数は 8 年、運転費は毎年 €4 000(各年末に支払い)です。資本コストは 8% です。等価年間費用 EAC を求めなさい。

C0 = €80 000M = €4 000n = 8r = 8%
EAC = €
4.NPV と IRRむずかしい
年012−25 00015 00012 500

あるプロジェクトは €25 000 かかり、1 年目から 2 年目の各年末に €15 000, €12 500 を生みます。内部収益率 IRR をパーセントで求めなさい。

CF0 = −25 000CF1 = 15 000CF2 = 12 500
IRR = %
5.債券の価格と利回りふつう

最終利回りが 5.5% のときに、残存期間 12 年の債券(額面 €1 000、年間クーポン 2%)を購入します。1 年後、最初のクーポンを受け取った直後に、最終利回りが 6.5% のときに売却します。保有期間利回り HPR をパーセントで求めなさい。

F = €1 000クーポンレート = 2%n = 12y0 = 5.5%y1 = 6.5%
HPR = %
6.債券の価格と利回りむずかしい
年0123€945€30€30 + €1 000

額面 €1 000、年クーポン 3% の債券が 3 年後に満期を迎え、€945 で売られています。最終利回り YTM をパーセントで求めなさい。

F = €1 000クーポンレート = 3%n = 3P = €945
YTM = %
7.CAPM と WACCふつう
WACC = ?自己資本€3 000 000re​ = 14%負債€5 000 000rd​ = 3%T = 28%

ある企業は時価 €3 000 000 の株主資本と時価 €5 000 000 の負債をもっています。株主資本コストは 14%、税引前負債コストは 3%、税率は 28% です。WACC を求めなさい。

E = €3 000 000D = €5 000 000re = 14%rd = 3%T = 28%
WACC = %
8.CAPM と WACCむずかしい
rf​ = 1%, rm​ − rf​ = 6.5%D/E = 0.5自己資本βL​ = 0.9負債D/E = 1.25自己資本re​ = ?負債T = 20%

ある会社の株式のベータは、現在の負債資本比率 0.5 で 0.9 です。負債資本比率を 1.25 に引き上げる計画です。税率は 20%、無リスク金利は 1%、市場リスクプレミアムは 6.5% です。変更後の株主資本コスト re を求めなさい。

βL = 0.9D/E1 = 0.5D/E2 = 1.25T = 20%rf = 1%rm − rf = 6.5%
re = %
9.記述統計ふつう
2025303540455055

データの標本標準偏差 s を求めなさい:56, 46, 44, 56, 20, 55, 55。

n = 7
s =
10.記述統計むずかしい
z −2−1012

ある量は平均 50、標準偏差 12 の正規分布に従います。38 より大きい値の割合 P はいくつですか?

μ = 50σ = 12x = 38
P =
11.確率ふつう
赤: 7青: 7

袋に赤玉 7 個と青玉 7 個が入っています。1 個目を戻さずに 2 個取り出します。2 個とも赤である確率 P はいくつですか?

7 / 7
P =
12.確率むずかしい
xp(x)10.1520.3530.240.1550.15μ

X は示された分布をもち、Y = −2X + 5 です。Y の標準偏差 σY を求めなさい。

x: 1, 2, 3, 4, 5p(x): 0.15, 0.35, 0.2, 0.15, 0.15Y = −2X + 5
σY =
13.正規分布ふつう
1020 kg1082 kgT = X₁ + … + X₁₂?

荷物を持つ乗客 の質量は互いに独立で、平均 85 kg、標準偏差 12 kg の正規分布に従います。そのうち 12 個の合計質量が 1082 kg を超える確率 P を求めなさい。z は小数第 2 位に丸めなさい。

μ = 85 kgσ = 12 kgn = 12> 1082 kg
P =
14.正規分布むずかしい
μ = 65x = ?90%

試験の得点は、平均 65 点、標準偏差 10 点 の正規分布に従います。全体の 90% がそれより下にある値 x(第 90 パーセンタイル)を求めなさい。

μ = 65σ = 10P = 90%
x = 点
15.信頼区間ふつう
n = 15, s = 5.5L = ?Ux̄ = 58.5E90%

15 個からなる標本の平均は 58.5、標準偏差は s = 5.5 です。母集団はほぼ正規分布に従います。 平均の 90% 信頼区間の下限を求めなさい。

n = 15x̄ = 58.5s = 5.590%t(14) = 1.761
下限 =
16.信頼区間むずかしい
σ = 17, n = ?x̄ − Ex̄ + Ex̄E = 395%

母標準偏差は 17 です。平均の 95% 信頼区間の誤差の幅を 3 以下にするには、どれだけの標本サイズ n が必要ですか?

σ = 17E = 395%
n =
17.仮説検定と信頼区間ふつう
t −1.99801.998

学生 64 人の標本の平均点は 121、標本標準偏差は 4 です。H₀: μ = 120 に対する検定統計量 t を求めなさい。

μ₀ = 120x̄ = 121s = 4n = 64
t =
18.仮説検定と信頼区間むずかしい
μ₀x̄c

H₀: μ = 50 対 H₁: μ > 50 の片側 z 検定を、α = 0.01、標本サイズ 100 で行います。標準偏差は 25 であることがわかっています。実際の平均は 54.75 です。 検定の検出力 1 − β をパーセントで求めなさい。

μ₀ = 50μ = 54.75σ = 25n = 100α = 0.01
1 − β = %
19.線形回帰と相関ふつう
xy2941962483610441250xy5102040

表は x = 荷重 (kN) と y = 伸び (mm) の 6 組の対になった観測値を示しています。 最小二乗直線の決定係数 r² を求めなさい。

n = 6
r² =
20.線形回帰と相関むずかしい
xy154264362471579686xy246607080x = 5.5

表は x = 勉強時間 と y = 試験の得点 の 6 組の対になった観測値を示しています。 最小二乗直線 ŷ = a + b·x を用います。 新しい観測値 (5.5, 84) が得られました。その残差 e = y − ŷ を求めなさい。

n = 6(5.5, 84)
e =

3溶液

1.貨幣の時間価値

答え: FV = 4195 €

貨幣の時間価値:今日のお金は、利息を生むことができるため、後で受け取る同じ金額より価値があります。1 期あたりの利率 i で、金額は FV = PV·(1 + i)n のように増えます。等額の支払いの列(年金)は、各支払いを足し合わせて評価し、そこから年金の公式が得られます。

利率と期間数

i = r/m = 0.048/12 = 0.004
N = m·n = 12·7 = 84

将来価値

FV = 3 000·(1 + 0.004)84 = 3 000·1.398 = €4 195.20

答え

FV = €4 195.20
2.貨幣の時間価値

答え: B = 77747 €

貨幣の時間価値:今日のお金は、利息を生むことができるため、後で受け取る同じ金額より価値があります。1 期あたりの利率 i で、金額は FV = PV·(1 + i)n のように増えます。等額の支払いの列(年金)は、各支払いを足し合わせて評価し、そこから年金の公式が得られます。

毎月の返済額

i = 0.006, N = 240
A = 150 000·0.006/(1 − (1 + 0.006)−240) = €1 181.02

残りの支払いの現在価値

まだ残っている借入は、残りの支払いでちょうど完済されなければなりません。

N − k = 240 − 156 = 84
B = 1181·(1 − (1 + 0.006)−84)/0.006 = €77 746.84

答え

B = €77 746.84
3.NPV と IRR

答え: EAC = 17921 €

等価年間費用:すべての費用の現在価値を、耐用期間にわたる毎年等しい金額(年金)に分けます:EAC = PV·r/(1 − (1 + r)⁻ⁿ)。耐用年数の異なる機械を比較できます。

年金現価係数

(1 − 1.08−8)/0.08 = 5.747

年換算した購入価格

80 000/5.747 = 13 921.18

EAC

EAC = 13 921.18 + 4 000 = €17 921.18

答え

EAC = €17 921.18
4.NPV と IRR

答え: IRR = 6.811 %

正味現在価値:各キャッシュフローを要求収益率 r で現在まで割り引き、合計します:NPV = Σ CFₜ/(1 + r)ᵗ。NPV > 0 のプロジェクトは r より多く稼ぎ、価値を生みます。内部収益率(IRR)は NPV = 0 となる利率です。

IRR を挟み込む

利率が上がると NPV は下がるので、IRR は NPV が正の利率と負の利率の間にあります。

NPV(5%) = 623.58
NPV(10%) = −1 033.06

絞り込む

線形補間で最初の見積もりが得られます。これを繰り返す(または電卓の IRR 機能を使う)と正確な利率が得られます。

IRR ≈ 5 + 5·623.58/(623.58 − (−1 033.06)) = 6.882%
正確な値: NPV(6.811%) = 0 → IRR = 6.811%

答え

IRR = 6.811%
5.債券の価格と利回り

答え: HPR = −3.488 %

債券の価格:債券の価格は、そのキャッシュフローを最終利回り(YTM)で割り引いた現在価値です。クーポンは年金をなし、額面は満期に償還されます。P = C·(1 − (1 + y)⁻ⁿ)/y + F/(1 + y)ⁿ。利回りがクーポンレートより高いと債券は額面を下回る価格で取引され、低いと額面を上回る価格で取引されます。

購入価格

C = €20.00, i = 0.055, N = 12
€20.00·(1 − 0.526)/0.055 + €1 000·0.526 = €172.37 + €525.98 = €698.35

売却価格

C = €20.00, i = 0.065, N = 11
€20.00·(1 − 0.5002)/0.065 + €1 000·0.5002 = €153.78 + €500.21 = €653.99

保有期間利回り

HPR = (20 + 653.99 − 698.35)/698.35 = −3.488%

答え

HPR = −3.488%
6.債券の価格と利回り

答え: YTM = 5.02 %

債券の価格:債券の価格は、そのキャッシュフローを最終利回り(YTM)で割り引いた現在価値です。クーポンは年金をなし、額面は満期に償還されます。P = C·(1 − (1 + y)⁻ⁿ)/y + F/(1 + y)ⁿ。利回りがクーポンレートより高いと債券は額面を下回る価格で取引され、低いと額面を上回る価格で取引されます。

利回りの方程式

€945 = €30·(1 − (1 + y)⁻³)/y + €1 000/(1 + y)³

数値的に解く

P(5%) = €945.54, P(6%) = €919.81
YTM = 5.02%

答え

YTM = 5.02%
7.CAPM と WACC

答え: WACC = 6.6 %

資本コスト:CAPM は株主の要求収益率を与えます:re = rf + β·(rm − rf)。加重平均資本コストは、株主資本と負債を時価で加重して組み合わせます:WACC = E/V·re + D/V·rd·(1 − T)、ただし V = E + D。支払利息は税務上損金に算入できるので、(1 − T) がつきます。

ウェイト

V = €8 000 000, E/V = 0.375, D/V = 0.625

WACC

WACC = 0.375·14% + 0.625·3%·(1 − 0.28) = 6.6%

答え

WACC = 6.6%
8.CAPM と WACC

答え: re = 9.357 %

レバードベータ(ハマダの式):負債があると株式のリスクは高まります。βL = βU·(1 + (1 − T)·D/E) で、βU は負債のない事業のベータです。ベータを別の資本構成に移すには、まずアンレバーし、次に新しい D/E でリレバーします。

ベータをアンレバーする

βU = 0.9/(1 + 0.8·0.5) = 0.6429

新しい D/E でリレバーする

βL = 0.6429·(1 + 0.8·1.25) = 1.286

株主資本コスト(CAPM)

re = 1% + 1.286·6.5% = 9.357%

答え

re = 9.357%
9.記述統計

答え: s = 13.09

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。

平均

x̄ = 332/7 = 47.43

偏差の 2 乗

Σ(x − x̄)² = 8.571² + (−1.429)² + (−3.429)² + 8.571² + (−27.43)² + 7.571² + 7.571² = 1028

標準偏差

s = √(1028/6) = 13.09

答え

s = 13.09
10.記述統計

答え: P = 0.8413

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

標準正規分布表

Φ(−1) = 0.1587
P = 1 − 0.1587 = 0.8413

答え

P = 0.8413
11.確率

答え: P = 0.2308

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。

1 回目と 2 回目

P = 7/14 · 6/13 = 42/182 = 0.2308

答え

P = 0.2308
12.確率

答え: σY = 2.577

離散確率変数:確率分布は、変数がとりうるすべての値 x とその確率 p(x) を並べたものです。確率は 0 と 1 の間にあり、合計は 1 になります。期待値(平均)は E(X) = Σx·p(x) で、長期的な平均です。分散は Var(X) = Σ(x − μ)²·p(x) = E(X²) − μ²、標準偏差は σ = √Var(X) です。一次変換 Y = aX + b では E(Y) = a·E(X) + b、Var(Y) = a²·Var(X)、σY = |a|·σX となり、定数を加えてもばらつきは変わりません。

X のばらつき

μ = 2.8, Var(X) = 1.66, σX = 1.288

一次変換

σY = |−2|·1.288 = 2.577

答え

σY = 2.577

平均は変化します:E(Y) = −2·2.8 + 5 = −0.6。

13.正規分布

答え: P = 0.06681

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。

合計の分布

μT = 1020 kg, σT = 12·√12 = 41.57 kg

標準化する

z = (1082 − 1020)/41.57 = 1.5

確率

P = 1 − Φ(1.5) = 0.06681

答え

P = 0.06681
14.正規分布

答え: x = 77.82 点

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) = 0.9 → z = 1.282

x に戻す

x = 65 + 1.282·10 = 77.82 点

答え

x = 77.82 点
15.信頼区間

答え: 下限 = 56

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 = 14, t = 1.761

誤差の幅

E = 1.761·5.5/√15 = 2.501

区間

58.5 ± 2.501 → [56, 61]

答え

下限 = 56
16.信頼区間

答え: n = 124

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 = (1.96·17/3)² = 123.4

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 = 124

答え

n = 124
17.仮説検定と信頼区間

答え: t = 2

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 = 4/√64 = 4/8 = 0.5

検定統計量

t = (121 − 120)/0.5 = 2

答え

t = 2
t0.025; df = 63 = 1.998

|t| > 1.998 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: 1 − β = 33.51 %

検定の検出力:検出力 = 1 − β は、H₀ が誤っているときに H₀ を棄却する確率です。μ₀ と z_α から境界値 x̄c を求め、真の平均を使って x̄c を超える確率を計算します:z = (x̄c − μ)/(σ/√n)。

臨界標本平均

SE = 25/√100 = 2.5
x̄c = 50 + 2.326·2.5 = 55.81

真の平均のもとでの z

z = (55.81 − 54.75)/2.5 = 0.426

電力

検出力 = P(Z > 0.426) = 33.51%
1 − β = 33.51%

答え

1 − β = 33.51%
19.線形回帰と相関

答え: r² = 0.9908

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 = 182/6 = 30.33

平方和と積和

Sxx = Σ(x − x̄)² = 70
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 292
Syy = Σ(y − ȳ)² = 1229

決定係数

r² = 292²/(70·1229) = 0.9908

答え

r² = 0.9908

y の変動の約 99.08% が直線で説明されます。

20.線形回帰と相関

答え: e = 2.438

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 = 21/6 = 3.5
ȳ = 416/6 = 69.33

平方和と積和

Sxx = Σ(x − x̄)² = 17.5
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 107

回帰直線

b = 107/17.5 = 6.114
a = 69.33 − 6.114·3.5 = 47.93
ŷ = 47.93 + 6.114·x

予測値

ŷ = 47.93 + 6.114·5.5 = 81.56

残差

e = 84 − 81.56 = 2.438

答え

e = 2.438

点は直線より上にあります。

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