統計学入門:直前対策パック

公式集、全トピックの解法の要点、12 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

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.記述統計ふつう
1520253035404550

データの標本標準偏差 s を求めなさい:28, 19, 17, 25, 54, 13。

n = 6
s =
2.記述統計むずかしい
z −2−1012

ある量は平均 170、標準偏差 8 の正規分布に従います。173.2 より小さい値の割合 P はいくつですか?

μ = 170σ = 8x = 173.2
P =
3.確率ふつう
赤: 4青: 3

袋に赤玉 4 個と青玉 3 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?

4 / 3
P =
4.確率むずかしい
n = 11, p = 0.6: P(X = 3) = ?k01234567891011

あるテストには選択問題が 11 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 0.6 で正解します。ちょうど 3 問正解する確率 P はいくつですか?

n = 11p = 0.6k = 3
P =
5.正規分布ふつう
438548P = ?

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。438 から 548 h の間にある割合はいくらですか?P を小数で答えなさい。

μ = 500σ = 40x1 = 438x2 = 548
P =
6.正規分布むずかしい
μ = 178x = ?10%

成人男性の身長は、平均 178 cm、標準偏差 7 cm の正規分布に従います。全体の 10% がそれより下にある値 x(第 10 パーセンタイル)を求めなさい。

μ = 178σ = 7P = 10%
x = cm
7.信頼区間ふつう
μ₁ − μ₂0LU = ?x̄₁ − x̄₂E90%

2 つの機種のスマートフォンの電池持続時間を比べます。機種 1:100 台、平均 102 h、既知の標準偏差 3 h。機種 2:80 台、平均 87 h、既知の標準偏差 7 h。 μ₁ − μ₂ の 90% 信頼区間の上限を求めなさい。

n₁ = 100x̄₁ = 102 hσ₁ = 3 hn₂ = 80x̄₂ = 87 hσ₂ = 7 h90%
上限 = h
8.信頼区間むずかしい
p = 0.5, n = ?p̂ − Ep̂ + Ep̂E = 0.02595%

不良品の割合について事前には何もわかっていません。 割合の 95% 信頼区間の誤差の幅を 0.025 以下にするには、製品をいくつ n 検査する必要がありますか?

p = 0.5E = 0.02595%
n =
9.仮説検定と信頼区間ふつう
−2.2622.262t = ?df = 9

10 人の従業員が研修の前後にタイピングテストを受けます。各人について差 d = 後 − 前(1 分あたりの単語数)を記録します。差の平均は 3.12、差の標準偏差は 2.9 です。H₀: μd = 0 の対応のある検定統計量 t を求めなさい。

n = 10d̄ = 3.12sd = 2.9
t =
10.仮説検定と信頼区間むずかしい
z −2.57602.576

25 回の測定の標本平均は 49.7 です。母標準偏差は 5 です。平均の 99% 信頼区間の上限 U を求めなさい。

x̄ = 49.7σ = 5n = 2599%
U =
11.線形回帰と相関ふつう
xy144356567773995xy5406080100

表は x = 勉強時間 と y = 試験の得点 の 5 組の対になった観測値を示しています。 ピアソンの相関係数 r を求めなさい。

n = 5
r =
12.線形回帰と相関むずかしい
xy150261367474588685xy2466080x = 4.5

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。 x = 4.5 のときの ŷ を予測しなさい。

n = 6x = 4.5
ŷ =

3溶液

1.記述統計

答え: s = 14.75

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 = 156/6 = 26

偏差の 2 乗

Σ(x − x̄)² = 2² + (−7)² + (−9)² + (−1)² + 28² + (−13)² = 1088

標準偏差

s = √(1088/5) = 14.75

答え

s = 14.75
2.記述統計

答え: P = 0.6554

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 = 0.4

標準正規分布表

Φ(0.4) = 0.6554
P = 0.6554

答え

P = 0.6554
3.確率

答え: P = 0.2857

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 = 4/7 · 3/6 = 12/42 = 0.2857

答え

P = 0.2857
4.確率

答え: P = 0.02336

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 = 3) = 165·0.63·0.48 = 165·0.216·0.0006554 = 0.02336

答え

P = 0.02336
5.正規分布

答え: P = 0.8244

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。

z スコア

z₁ = (438 − 500)/40 = −1.55
z₂ = (548 − 500)/40 = 1.2

間の面積

P = Φ(1.2) − Φ(−1.55) = 0.8849 − 0.06057 = 0.8244

答え

P = 0.8244
6.正規分布

答え: x = 169 cm

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) = 0.1 → z = −1.282

x に戻す

x = 178 + −1.282·7 = 169.03 cm

答え

x = 169.03 cm
7.信頼区間

答え: 上限 = 16.38 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 = 102 − 87 = 15

標準誤差

SE = √(3²/100 + 7²/80) = 0.8382

誤差の幅

E = 1.645·0.8382 = 1.379

区間

15 ± 1.379 → [13.62, 16.38]

答え

上限 = 16.38 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。

8.信頼区間

答え: n = 1537

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 = 1.96²·0.5·0.5/0.025² = 1537

切り上げる

n = 1537

答え

n = 1537
9.仮説検定と信頼区間

答え: t = 3.402

Testing a mean: the test statistic measures how many standard errors the sample mean lies from the value claimed in H₀: z = (x̄ − μ₀)/(σ/√n) when σ is known, t = (x̄ − μ₀)/(s/√n) when it is estimated from the sample. A confidence interval is x̄ ± (critical value)·(standard error).

差の平均の標準誤差

SE = 2.9/√10 = 0.9171

検定統計量

t = 3.12/0.9171 = 3.402

答え

t = 3.402

df = 9 のとき、両側 5% の臨界値は 2.262 です。|t| の方が大きいので、H₀ は棄却されます。

10.仮説検定と信頼区間

答え: U = 52.28

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 = 2.576·5/√25 = 2.576

区間の端

U = 49.7 + 2.576 = 52.28

答え

U = 52.28
11.線形回帰と相関

答え: r = 0.9815

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 = 25/5 = 5
ȳ = 335/5 = 67

平方和と積和

Sxx = Σ(x − x̄)² = 40
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 238
Syy = Σ(y − ȳ)² = 1470

相関係数

r = 238/√(40·1470) = 0.9815

答え

r = 0.9815
12.線形回帰と相関

答え: ŷ = 78.35

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 = 425/6 = 70.83

平方和と積和

Sxx = Σ(x − x̄)² = 17.5
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 131.5

回帰直線

b = 131.5/17.5 = 7.514
a = 70.83 − 7.514·3.5 = 44.53
ŷ = 44.53 + 7.514·x

予測

ŷ = 44.53 + 7.514·4.5 = 78.35

答え

ŷ = 78.35

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