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
152025303540

データの標本標準偏差 s を求めなさい:14, 27, 18, 12, 28, 43, 12。

n = 7
s =
2.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 5 の正規分布に従います。67.5 点の z スコア z を求めなさい。

μ = 70σ = 5x = 67.5
z =
3.確率ふつう
xp(x)10.220.1530.140.2550.3μ = 3.3

示された分布について、X の標準偏差 σ を求めなさい。

x: 1, 2, 3, 4, 5p(x): 0.2, 0.15, 0.1, 0.25, 0.3
σ =
4.確率むずかしい
n = 6, p = 0.2: P(X = 1) = ?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 0.2 で正解します。ちょうど 1 問正解する確率 P はいくつですか?

n = 6p = 0.2k = 1
P =
5.正規分布ふつう
460508P = ?

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。460 から 508 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 = 460x2 = 508
P =
6.正規分布むずかしい
4 s0X − Y?

走者 A の周回タイム X と走者 B の周回タイム Y は独立な正規変数です:X は平均 52 s、標準偏差 4 s、Y は平均 48 s、標準偏差 3 s です。X が Y より大きい確率 P を求めなさい。z は小数第 2 位に丸めなさい。

μX = 52 s, σX = 4 sμY = 48 s, σY = 3 s
P =
7.信頼区間ふつう
n = 30, s = 2L = ?Ux̄ = 109.5E90%

30 個からなる標本の平均は 109.5、標準偏差は s = 2 です。母集団はほぼ正規分布に従います。 平均の 90% 信頼区間の下限を求めなさい。

n = 30x̄ = 109.5s = 290%t(29) = 1.699
下限 =
8.信頼区間むずかしい
p = 0.5, n = ?p̂ − Ep̂ + Ep̂E = 0.0599%

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 99% 信頼区間の誤差の幅を 0.05 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 = 0.0599%
n =
9.仮説検定と信頼区間ふつう
t −1.9901.99

学生 81 人の標本の平均点は 97.24、標本標準偏差は 8 です。H₀: μ = 100 に対する検定統計量 t を求めなさい。

μ₀ = 100x̄ = 97.24s = 8n = 81
t =
10.仮説検定と信頼区間むずかしい
σ = 8, n = ?x̄ − Ex̄ + Ex̄E = 1.590%

平均の 90% 信頼区間の誤差の幅を 1.5 以下にするには、標本はどれだけ大きくなければなりませんか?標準偏差は 8 です。最小の標本サイズ n を求めなさい。

σ = 8E = 1.590%
n =
11.線形回帰と相関ふつう
xy26496178211026xy5101020

表は x = 荷重 (kN) と y = 伸び (mm) 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 = 30Σy = 79Σx² = 220Σy² = 1523Σxy = 578
r =
12.線形回帰と相関むずかしい
xy127224325420520xy242025x = 2.5

表は x = 車の年数(年) と y = 価格(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。 x = 2.5 のときの ŷ を予測しなさい。

n = 5x = 2.5
ŷ =

3溶液

1.記述統計

答え: s = 11.42

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 = 154/7 = 22

偏差の 2 乗

Σ(x − x̄)² = (−8)² + 5² + (−4)² + (−10)² + 6² + 21² + (−10)² = 782

標準偏差

s = √(782/6) = 11.42

答え

s = 11.42
2.記述統計

答え: z = −0.5

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 = (67.5 − 70)/5 = −0.5

答え

z = −0.5
3.確率

答え: σ = 1.52

離散確率変数:確率分布は、変数がとりうるすべての値 x とその確率 p(x) を並べたものです。確率は 0 と 1 の間にあり、合計は 1 になります。期待値(平均)は E(X) = Σx·p(x) で、長期的な平均です。分散は Var(X) = Σ(x − μ)²·p(x) = E(X²) − μ²、標準偏差は σ = √Var(X) です。一次変換 Y = aX + b では E(Y) = a·E(X) + b、Var(Y) = a²·Var(X)、σY = |a|·σX となり、定数を加えてもばらつきは変わりません。

平均

μ = 1·0.2 + 2·0.15 + 3·0.1 + 4·0.25 + 5·0.3 = 3.3

2 乗の平均

E(X²) = 1·0.2 + 4·0.15 + 9·0.1 + 16·0.25 + 25·0.3 = 13.2

分散

Var(X) = 13.2 − 3.3² = 2.31
σ = √2.31 = 1.52

答え

σ = 1.52
4.確率

答え: P = 0.3932

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 = 1) = 6·0.21·0.85 = 6·0.2·0.3277 = 0.3932

答え

P = 0.3932
5.正規分布

答え: P = 0.4206

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 = (460 − 500)/40 = −1
z₂ = (508 − 500)/40 = 0.2

間の面積

P = Φ(0.2) − Φ(−1) = 0.5793 − 0.1587 = 0.4206

答え

P = 0.4206
6.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
7.信頼区間

答え: 下限 = 108.9

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 = 29, t = 1.699

誤差の幅

E = 1.699·2/√30 = 0.6204

区間

109.5 ± 0.6204 → [108.9, 110.1]

答え

下限 = 108.9
8.信頼区間

答え: n = 664

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 = 2.576²·0.5·0.5/0.05² = 663.6

切り上げる

n = 664

答え

n = 664
9.仮説検定と信頼区間

答え: t = −3.105

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 = 8/√81 = 8/9 = 0.8889

検定統計量

t = (97.24 − 100)/0.8889 = −3.105

答え

t = −3.105
t0.025; df = 80 = 1.99

|t| > 1.99 なので、有意水準 5%(両側)で H₀ は棄却されます。

10.仮説検定と信頼区間

答え: n = 77

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 = (1.645·8/1.5)² = 76.97

切り上げる

n = 77

答え

n = 77
11.線形回帰と相関

答え: r = 0.992

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 = 578 − 30·79/5 = 104
Sxx = 220 − 30²/5 = 40
Syy = 1523 − 79²/5 = 274.8

相関係数

r = 104/√(40·274.8) = 0.992

答え

r = 0.992
12.線形回帰と相関

答え: ŷ = 24.1

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 = 116/5 = 23.2

平方和と積和

Sxx = Σ(x − x̄)² = 10
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = −18

回帰直線

b = −18/10 = −1.8
a = 23.2 − (−1.8)·3 = 28.6
ŷ = 28.6 − 1.8·x

予測

ŷ = 28.6 + (−1.8)·2.5 = 24.1

答え

ŷ = 24.1

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