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 + 0.9051)/2 = 0.9525
z 表を逆に読む
表の中で 0.9525 を見つけ、z を読み取ります。
z = 1.67
答え
z = 1.67
14.正規分布
答え: P = 0.7881
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。
差の分布
μ = 52 − 48 = 4 s, σ = 5 s
標準化する
z = (0 − 4)/5 = −0.8
確率
P = 1 − Φ(−0.8) = 0.7881
答え
P = 0.7881
15.信頼区間
答え: E = 2.398 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 = 107.5 − 116 = −8.5
標準誤差
SE = √(4²/60 + 6²/60) = 0.9309
誤差の幅
E = 2.576·0.9309 = 2.398
答え
E = 2.398 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: n = 106
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 = (1.645·25/4)² = 105.7
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 = 106
答え
n = 106
17.仮説検定と信頼区間
答え: t = −3.099
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 = 15/√16 = 15/4 = 3.75
検定統計量
t = (63.38 − 75)/3.75 = −3.099
答え
t = −3.099
t0.025; df = 15 = 2.131
|t| > 2.131 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: n = 385
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。
n について解く
n = (1.96·20/2)² = 384.2
切り上げる
n = 385
答え
n = 385
19.線形回帰と相関
答え: r = −0.9231
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 = 345 − 21·106/6 = −26
Sxx = 91 − 21²/6 = 17.5
Syy = 1918 − 106²/6 = 45.33
相関係数
r = −26/√(17.5·45.33) = −0.9231
答え
r = −0.9231
20.線形回帰と相関
答え: ŷ = 51.7
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 = 105/5 = 21
ȳ = 282/5 = 56.4
平方和と積和
Sxx = Σ(x − x̄)² = 90
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 282
回帰直線
b = 282/90 = 3.133
a = 56.4 − 3.133·21 = −9.4
ŷ = −9.4 + 3.133·x
予測
ŷ = −9.4 + 3.133·19.5 = 51.7
答え
ŷ = 51.7
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