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 + 0.7660)/2 = 0.8830
z 表を逆に読む
表の中で 0.8830 を見つけ、z を読み取ります。
z = 1.19
答え
z = 1.19
14.正規分布
答え: x = 75.4 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) = 0.05
表からの z
z ≈ −1.64
元の単位に戻す
x = 100 − 1.64·15 = 75.4 点
答え
x = 75.4 点
15.信頼区間
答え: E = 9.916
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 = 19, t = 2.861
誤差の幅
E = 2.861·15.5/√20 = 9.916
答え
E = 9.916
16.信頼区間
答え: n = 1180
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 = 2.576²·0.8·0.2/0.03² = 1180
切り上げる
n = 1180
答え
n = 1180
17.仮説検定と信頼区間
答え: t = −1.792
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/√64 = 5/8 = 0.625
検定統計量
t = (98.88 − 100)/0.625 = −1.792
答え
t = −1.792
t0.025; df = 63 = 1.998
|t| < 1.998 なので、有意水準 5%(両側)で H₀ は棄却されません。
18.仮説検定と信頼区間
答え: z = 2.567
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 = 100/250 = 0.4
p̂₂ = 41/150 = 0.2733
p̂ = 141/400 = 0.3525
H₀ のもとでの標準誤差
SE = √(0.3525·0.6475·(1/250 + 1/150)) = 0.04934
検定統計量
z = (0.4 − 0.2733)/0.04934 = 2.567
答え
z = 2.567
|z| > 1.96 なので、有意水準 5%(両側)で H₀ は棄却されます。
19.線形回帰と相関
答え: r² = 0.9412
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 = 102/5 = 20.4
平方和と積和
Sxx = Σ(x − x̄)² = 10
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = −16
Syy = Σ(y − ȳ)² = 27.2
決定係数
r² = −16²/(10·27.2) = 0.9412
答え
r² = 0.9412
y の変動の約 94.12% が直線で説明されます。
20.線形回帰と相関
答え: e = 4.638
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。