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
354045505560

データの標本標準偏差 s を求めなさい:34, 36, 60, 60, 56。

n = 5
s =
2.記述統計むずかしい
z −2−1012

ある量は平均 70、標準偏差 10 の正規分布に従います。82.5 より小さい値の割合 P はいくつですか?

μ = 70σ = 10x = 82.5
P =
3.確率ふつう
P(少なくとも 1 回 6 が出る) = ??1?2?3?4?5P(6) = 各回 1/6

公正なさいころを 5 回振ります。少なくとも 1 回 6 が出る確率 P はいくつですか?

n = 5
P =
4.確率むずかしい
n = 9, p = 0.6: P(X = 5) = ?k0123456789

あるテストには選択問題が 9 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 5 問正解する確率 P はいくつですか?

n = 9p = 0.6k = 5
P =
5.正規分布ふつう
−3−2−10123z−z から z の間の色つき面積 = 0.6372

標準正規曲線の下で、−z から z の間の色つき面積が 0.6372 になるように z をドラッグします。z を小数第 2 位まで求めなさい。

A = 0.6372
z =
6.正規分布むずかしい
μ = 32x = ?99%

配達時間は、平均 32 min、標準偏差 6 min の正規分布に従います。全体の 99% がそれより下にある値 x(第 99 パーセンタイル)を求めなさい。

μ = 32σ = 6P = 99%
x = min
7.信頼区間ふつう
μ₁ − μ₂0LU = ?x̄₁ − x̄₂E95%

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 1:40 台、平均 81 h、既知の標準偏差 8 h。機種 2:100 台、平均 67.5 h、既知の標準偏差 11 h。 μ₁ − μ₂ の 95% 信頼区間の上限を求めなさい。

n₁ = 40x̄₁ = 81 hσ₁ = 8 hn₂ = 100x̄₂ = 67.5 hσ₂ = 11 h95%
上限 = h
8.信頼区間むずかしい
p = 0.5, n = ?p̂ − Ep̂ + Ep̂E = 0.0490%

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 90% 信頼区間の誤差の幅を 0.04 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 = 0.0490%
n =
9.仮説検定と信頼区間ふつう
t −2.13102.131

学生 16 人の標本の平均点は 106.4、標本標準偏差は 15 です。H₀: μ = 100 に対する検定統計量 t を求めなさい。

μ₀ = 100x̄ = 106.4s = 15n = 16
t =
10.仮説検定と信頼区間むずかしい
−1.961.96z = ?

ある臨床試験で、治療 A の患者 150 人中 105 人、治療 B の患者 120 人中 102 人が回復しました。プールした比率を使って、H₀: p₁ = p₂ の検定統計量 z を求めなさい。

x₁ = 105n₁ = 150x₂ = 102n₂ = 120
z =
11.線形回帰と相関ふつう
xy156317801978218923103xy15206080100

表は x = 気温 (°C) と y = アイスクリームの販売数 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 = 95Σy = 413Σx² = 1845Σy² = 34983Σxy = 8025
r =
12.線形回帰と相関むずかしい
xy136343557763981xy5406080ŷ = 62

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。 最小二乗直線 ŷ = a + b·x を用います。 直線が ŷ = 62 と予測するのは、どの値 x のときですか?

n = 5ŷ = 62
x =

3溶液

1.記述統計

答え: s = 13.08

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 = 246/5 = 49.2

偏差の 2 乗

Σ(x − x̄)² = (−15.2)² + (−13.2)² + 10.8² + 10.8² + 6.8² = 684.8

標準偏差

s = √(684.8/4) = 13.08

答え

s = 13.08
2.記述統計

答え: P = 0.8944

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 = 1.25

標準正規分布表

Φ(1.25) = 0.8944
P = 0.8944

答え

P = 0.8944
3.確率

答え: P = 0.5981

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。

余事象

P(6 が出ない) = (5/6)5 = 0.4019
P = 1 − 0.4019 = 0.5981

答え

P = 0.5981
4.確率

答え: P = 0.2508

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) = 126·0.65·0.44 = 126·0.07776·0.0256 = 0.2508

答え

P = 0.2508
5.正規分布

答え: z = 0.91

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 + 0.6372)/2 = 0.8186

z 表を逆に読む

表の中で 0.8186 を見つけ、z を読み取ります。

z = 0.91

答え

z = 0.91
6.正規分布

答え: x = 45.96 min

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) = 0.99 → z = 2.326

x に戻す

x = 32 + 2.326·6 = 45.96 min

答え

x = 45.96 min
7.信頼区間

答え: 上限 = 16.79 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 = 81 − 67.5 = 13.5

標準誤差

SE = √(8²/40 + 11²/100) = 1.676

誤差の幅

E = 1.96·1.676 = 3.286

区間

13.5 ± 3.286 → [10.21, 16.79]

答え

上限 = 16.79 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 = 423

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 = 1.645²·0.5·0.5/0.04² = 422.8

切り上げる

n = 423

答え

n = 423
9.仮説検定と信頼区間

答え: t = 1.707

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 = (106.4 − 100)/3.75 = 1.707

答え

t = 1.707
t0.025; df = 15 = 2.131

|t| < 2.131 なので、有意水準 5%(両側)で H₀ は棄却されません。

10.仮説検定と信頼区間

答え: z = −2.896

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 = 105/150 = 0.7
p̂₂ = 102/120 = 0.85
p̂ = 207/270 = 0.7667

H₀ のもとでの標準誤差

SE = √(0.7667·0.2333·(1/150 + 1/120)) = 0.0518

検定統計量

z = (0.7 − 0.85)/0.0518 = −2.896

答え

z = −2.896

|z| > 1.96 なので、有意水準 5%(両側)で H₀ は棄却されます。

11.線形回帰と相関

答え: r = 0.9546

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 = 8025 − 95·413/5 = 178
Sxx = 1845 − 95²/5 = 40
Syy = 34983 − 413²/5 = 869.2

相関係数

r = 178/√(40·869.2) = 0.9546

答え

r = 0.9546
12.線形回帰と相関

答え: x = 6.091

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 = 280/5 = 56

平方和と積和

Sxx = Σ(x − x̄)² = 40
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 220

回帰直線

b = 220/40 = 5.5
a = 56 − 5.5·5 = 28.5
ŷ = 28.5 + 5.5·x

x について解く

x = (62 − 28.5)/5.5 = 6.091

答え

x = 6.091

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