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0123…9€2 000FV = ?

€2 000 を年 4%、連続複利で投資します。9 年後の価値 FV を求めなさい。

PV = €2 000r = 4%t = 9
FV = €
2.貨幣の時間価値むずかしい
か月0123…N = ?€10 000€150€150€150€1503.6% / 12

年 3.6%、月複利で €10 000 を借り、毎月末に €150 を返済します。ローンを完済するまでに何か月かかりますか(最後の返済額は少なくてもよい)?返済回数 N を答えなさい。

P = €10 000A = €1503.6% / 12
N = 回
3.NPV と IRRふつう
年012345€20 000€2 000€2 000€2 000€2 000€2 000r = 10%, EAC = ?

ある機械の費用は今日 €20 000、耐用年数は 5 年、運転費は毎年 €2 000(各年末に支払い)です。資本コストは 10% です。等価年間費用 EAC を求めなさい。

C0 = €20 000M = €2 000n = 5r = 10%
EAC = €
4.NPV と IRRむずかしい
年012−50 00022 50032 000

あるプロジェクトは €50 000 かかり、1 年目から 2 年目の各年末に €22 500, €32 000 を生みます。内部収益率 IRR をパーセントで求めなさい。

CF0 = −50 000CF1 = 22 500CF2 = 32 000
IRR = %
5.債券の価格と利回りふつう
半年0123…24€30€30€30 + €1 000P = ?

額面 €1 000 の債券が、年 6% のクーポンを年 2 回に分けて半年ごとに支払い、12 年後に満期を迎えます。最終利回りは年 8% です。 この債券の価格 P を求めなさい。

F = €1 000クーポンレート = 6%YTM = 8%n = 12
P = €
6.債券の価格と利回りむずかしい
年01234567€940€40€40 + €1 000

額面 €1 000、年クーポン 4% の債券が 7 年後に満期を迎え、€940 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 = 4%n = 7P = €940
YTM = %
7.CAPM と WACCふつう
WACC = ?自己資本€3 000 000re​ = 8%負債€6 000 000rd​ = 3.5%T = 20%

ある企業は時価 €3 000 000 の株主資本と時価 €6 000 000 の負債をもっています。株主資本コストは 8%、税引前負債コストは 3.5%、税率は 20% です。WACC を求めなさい。

E = €3 000 000D = €6 000 000re = 8%rd = 3.5%T = 20%
WACC = %
8.CAPM と WACCむずかしい
rf​ = 4%, rm​ − rf​ = 7%D/E = 0.2自己資本βL​ = 1.5負債D/E = 1.5自己資本re​ = ?負債T = 25.8%

ある会社の株式のベータは、現在の負債資本比率 0.2 で 1.5 です。負債資本比率を 1.5 に引き上げる計画です。税率は 25.8%、無リスク金利は 4%、市場リスクプレミアムは 7% です。変更後の株主資本コスト re を求めなさい。

βL = 1.5D/E1 = 0.2D/E2 = 1.5T = 25.8%rf = 4%rm − rf = 7%
re = %
9.記述統計ふつう
101520253035

データの標本標準偏差 s を求めなさい:21, 13, 10, 10, 25, 39。

n = 6
s =
10.記述統計むずかしい
z −2−1012

試験の点数は平均 70、標準偏差 15 の正規分布に従います。92.5 点の z スコア z を求めなさい。

μ = 70σ = 15x = 92.5
z =
11.確率ふつう
赤: 3青: 6

袋に赤玉 3 個と青玉 6 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?

3 / 6
P =
12.確率むずかしい
n = 6, p = 0.1: P(X = 5) = ?k0123456

あるテストには選択問題が 6 問あります。当てずっぽうで答える学生は、各問を独立に確率 0.1 で正解します。ちょうど 5 問正解する確率 P はいくつですか?

n = 6p = 0.1k = 5
P =
13.正規分布ふつう
72 kg74 kgT = X₁ + … + X₆?

箱 の質量は互いに独立で、平均 12 kg、標準偏差 0.8 kg の正規分布に従います。そのうち 6 個の合計質量が 74 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 = 12 kgσ = 0.8 kgn = 6> 74 kg
P =
14.正規分布むずかしい
μ = 500x = ?25%

電池の寿命は、平均 500 h、標準偏差 40 h の正規分布に従います。全体の 25% がそれより下にある値 x(第 25 パーセンタイル)を求めなさい。

μ = 500σ = 40P = 25%
x = h
15.信頼区間ふつう
n = 7, sd​ = 4.90LU = ?d̄ = 7.6E95%

7 人の患者の血圧を治療の前後に測定します。差 d = 前 − 後(mmHg)の平均は 7.6、標準偏差は 4.9 です。 差の平均の 95% 信頼区間の上限を求めなさい。

n = 7d̄ = 7.6sd = 4.995%t(6) = 2.447
上限 = mmHg
16.信頼区間むずかしい
σ = 15, n = ?x̄ − Ex̄ + Ex̄E = 2.599%

母標準偏差は 15 です。平均の 99% 信頼区間の誤差の幅を 2.5 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 = 15E = 2.599%
n =
17.仮説検定と信頼区間ふつう
−2.1792.179t = ?df = 12

2 つの指導法を比べます。グループ 1:8 人の学生、平均点 55、標準偏差 9.5。グループ 2:6 人の学生、平均点 73.1、標準偏差 11。母分散が等しいと仮定し、プールした 2 標本 t 検定を使います。差を x̄₁ − x̄₂(グループ 1 − グループ 2)として、H₀: μ₁ = μ₂ の検定統計量 t を求めなさい。

n₁ = 8x̄₁ = 55s₁ = 9.5n₂ = 6x̄₂ = 73.1s₂ = 11
t =
18.仮説検定と信頼区間むずかしい
z −1.64501.645

64 回の測定の標本平均は 52.1 です。母標準偏差は 15 です。平均の 90% 信頼区間の下限 L を求めなさい。

x̄ = 52.1σ = 15n = 6490%
L =
19.線形回帰と相関ふつう
xy224330431539636xy24625303540

表は x = 広告費(k€) と y = 売上高(k€) の 5 組の対になった観測値を示しています。 それらの和が与えられています。これらの和からピアソンの相関係数 r を求めなさい。

n = 5Σx = 20Σy = 160Σx² = 90Σy² = 5254Σxy = 673
r =
20.線形回帰と相関むずかしい
xy24545366687110841290xy5106080x = 9

表は x = 広告費(k€) と y = 売上高(k€) 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 (9, 81) が得られました。その残差 e = y − ŷ を求めなさい。

n = 6(9, 81)
e =

3溶液

1.貨幣の時間価値

答え: FV = 2867 €

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。

指数

r·t = 0.04·9 = 0.36
e0.36 = 1.433

将来価値

FV = 2 000·1.433 = €2 866.66

答え

FV = €2 866.66
2.貨幣の時間価値

答え: N = 75 回

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。

年金の公式を変形する

i = 0.003
(1 + i)−N = 1 − 10 000·0.003/150 = 0.8

対数を使って解く

N = −ln(0.8)/ln(1.003) = 74.49

返済回数を整数に切り上げる

74 回の満額返済の後にわずかな残高が残り、最後の少額の返済でそれを完済します。

N = 75

答え

N = 75 回
3.NPV と IRR

答え: EAC = 7276 €

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 − 1.1−5)/0.1 = 3.791

年換算した購入価格

20 000/3.791 = 5 275.95

EAC

EAC = 5 275.95 + 2 000 = €7 275.95

答え

EAC = €7 275.95
4.NPV と IRR

答え: IRR = 5.604 %

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%) = 453.51
NPV(10%) = −3 099.17

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 + 5·453.51/(453.51 − (−3 099.17)) = 5.638%
正確な値: NPV(5.604%) = 0 → IRR = 5.604%

答え

IRR = 5.604%
5.債券の価格と利回り

答え: P = 847.5 €

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。

1 期あたり

C = €30.00, i = 0.04, N = 24

クーポンの現在価値

€30.00·(1 − 0.3901)/0.04 = €457.41

額面の現在価値

€1 000·0.3901 = €390.12

価格

P = €847.53

答え

P = €847.53

利回りがクーポンレートより高いので、債券は額面より安く(アンダーパーで)売られます。

6.債券の価格と利回り

答え: YTM = 5.038 %

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

€940 = €40·(1 − (1 + y)⁻⁷)/y + €1 000/(1 + y)⁷

数値的に解く

P(5%) = €942.14, P(6%) = €888.35
YTM = 5.038%

答え

YTM = 5.038%
7.CAPM と WACC

答え: WACC = 4.533 %

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 = €9 000 000, E/V = 0.3333, D/V = 0.6667

WACC

WACC = 0.3333·8% + 0.6667·3.5%·(1 − 0.2) = 4.533%

答え

WACC = 4.533%
8.CAPM と WACC

答え: re = 23.32 %

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 = 1.5/(1 + 0.742·0.2) = 1.306

新しい D/E でリレバーする

βL = 1.306·(1 + 0.742·1.5) = 2.76

株主資本コスト(CAPM)

re = 4% + 2.76·7% = 23.32%

答え

re = 23.32%
9.記述統計

答え: s = 11.27

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 = 118/6 = 19.67

偏差の 2 乗

Σ(x − x̄)² = 1.333² + (−6.667)² + (−9.667)² + (−9.667)² + 5.333² + 19.33² = 635.3

標準偏差

s = √(635.3/5) = 11.27

答え

s = 11.27
10.記述統計

答え: z = 1.5

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 = (92.5 − 70)/15 = 1.5

答え

z = 1.5
11.確率

答え: P = 0.08333

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 = 3/9 · 2/8 = 6/72 = 0.08333

答え

P = 0.08333
12.確率

答え: P = 5.4 × 10⁻⁵

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。

二項分布の公式

P(X = 5) = 6·0.15·0.91 = 6·1 × 10⁻⁵·0.9 = 5.4 × 10⁻⁵

答え

P = 5.4 × 10⁻⁵
13.正規分布

答え: P = 0.1539

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 = 72 kg, σT = 0.8·√6 = 1.96 kg

標準化する

z = (74 − 72)/1.96 = 1.02

確率

P = 1 − Φ(1.02) = 0.1539

答え

P = 0.1539
14.正規分布

答え: x = 473 h

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) = 0.25 → z = −0.6745

x に戻す

x = 500 + −0.6745·40 = 473.02 h

答え

x = 473.02 h
15.信頼区間

答え: 上限 = 12.13 mmHg

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.

臨界値

df = 6, t = 2.447

誤差の幅

E = 2.447·4.9/√7 = 4.532

区間

7.6 ± 4.532 → [3.068, 12.13]

答え

上限 = 12.13 mmHg
16.信頼区間

答え: n = 239

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 = (2.576·15/2.5)² = 238.9

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 = 239

答え

n = 239
17.仮説検定と信頼区間

答え: t = −3.301

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.

プールした分散

sp² = (7·9.5² + 5·11²)/12 = 103.1
sp = 10.15

標準誤差

SE = 10.15·√(1/8 + 1/6) = 5.483

検定統計量

t = (55 − 73.1)/5.483 = −3.301

答え

t = −3.301

df = 12 のとき、両側 5% の臨界値は 2.179 です。|t| の方が大きいので、H₀ は棄却されます。

18.仮説検定と信頼区間

答え: L = 49.02

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 = 1.645·15/√64 = 3.084

区間の端

L = 52.1 − 3.084 = 49.02

答え

L = 49.02
19.線形回帰と相関

答え: r = 0.9015

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 = 673 − 20·160/5 = 33
Sxx = 90 − 20²/5 = 10
Syy = 5254 − 160²/5 = 134

相関係数

r = 33/√(10·134) = 0.9015

答え

r = 0.9015
20.線形回帰と相関

答え: e = 3.605

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 = 409/6 = 68.17

平方和と積和

Sxx = Σ(x − x̄)² = 70
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 323

回帰直線

b = 323/70 = 4.614
a = 68.17 − 4.614·7 = 35.87
ŷ = 35.87 + 4.614·x

予測値

ŷ = 35.87 + 4.614·9 = 77.4

残差

e = 81 − 77.4 = 3.605

答え

e = 3.605

点は直線より上にあります。

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