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
101520253035404550

データの標本標準偏差 s を求めなさい:24, 12, 51, 10, 29, 51。

n = 6
s =
2.記述統計むずかしい
z −2−1012

ある量は平均 500、標準偏差 100 の正規分布に従います。380 より大きい値の割合 P はいくつですか?

μ = 500σ = 100x = 380
P =
3.確率ふつう
赤: 6青: 3

袋に赤玉 6 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?

6 / 3
P =
4.確率むずかしい
n = 10, p = 0.2: P(X = 4) = ?k012345678910

あるテストには選択問題が 10 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 4 問正解する確率 P はいくつですか?

n = 10p = 0.2k = 4
P =
5.正規分布ふつう
32.341.3P = ?

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。32.3 から 41.3 min 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 = 32σ = 6x1 = 32.3x2 = 41.3
P =
6.正規分布むずかしい
157164171178185192199cm下端 60%

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。色つきの下位 60% が左側になるように、しきい値をドラッグします。しきい値 x を求めなさい。

μ = 178 cmσ = 7 cm60%
x = cm
7.信頼区間ふつう
μ₁ − μ₂0LUx̄₁ − x̄₂E = ?99%

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 1:60 台、平均 128 h、既知の標準偏差 16 h。機種 2:60 台、平均 113 h、既知の標準偏差 16 h。 μ₁ − μ₂ の 99% 信頼区間の誤差の幅 E を求めなさい。

n₁ = 60x̄₁ = 128 hσ₁ = 16 hn₂ = 60x̄₂ = 113 hσ₂ = 16 h99%
E = h
8.信頼区間むずかしい
p = 0.5, n = ?p̂ − Ep̂ + Ep̂E = 0.0195%

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 0.01 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 = 0.0195%
n =
9.仮説検定と信頼区間ふつう
t −2.06402.064

学生 25 人の標本の平均点は 122.9、標本標準偏差は 12 です。H₀: μ = 120 に対する検定統計量 t を求めなさい。

μ₀ = 120x̄ = 122.9s = 12n = 25
t =
10.仮説検定と信頼区間むずかしい
σ = 12, n = ?x̄ − Ex̄ + Ex̄E = 395%

平均の 95% 信頼区間の誤差の幅を 3 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 12 です。最小の標本サイズ n を求めなさい。

σ = 12E = 395%
n =
11.線形回帰と相関ふつう
xy144360573784910411117xy51050100

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。 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 = 6Σx = 36Σy = 482Σx² = 286Σy² = 42426Σxy = 3400
r =
12.線形回帰と相関むずかしい
xy12222031541559xy24101520ŷ = 15

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。 直線が ŷ = 15 と予測するのは、どの値 x のときですか?

n = 5ŷ = 15
x =

3溶液

1.記述統計

答え: s = 18.12

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 = 177/6 = 29.5

偏差の 2 乗

Σ(x − x̄)² = (−5.5)² + (−17.5)² + 21.5² + (−19.5)² + (−0.5)² + 21.5² = 1642

標準偏差

s = √(1642/5) = 18.12

答え

s = 18.12
2.記述統計

答え: P = 0.8849

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 = −1.2

標準正規分布表

Φ(−1.2) = 0.1151
P = 1 − 0.1151 = 0.8849

答え

P = 0.8849
3.確率

答え: P = 0.4167

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 = 6/9 · 5/8 = 30/72 = 0.4167

答え

P = 0.4167
4.確率

答え: P = 0.08808

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 = 4) = 210·0.24·0.86 = 210·0.0016·0.2621 = 0.08808

答え

P = 0.08808
5.正規分布

答え: P = 0.4195

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 = (32.3 − 32)/6 = 0.05
z₂ = (41.3 − 32)/6 = 1.55

間の面積

P = Φ(1.55) − Φ(0.05) = 0.9394 − 0.5199 = 0.4195

答え

P = 0.4195
6.正規分布

答え: x = 179.8 cm

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) = 0.6

表からの z

z ≈ 0.25

元の単位に戻す

x = 178 + 0.25·7 = 179.8 cm

答え

x = 179.8 cm
7.信頼区間

答え: E = 7.525 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 = 128 − 113 = 15

標準誤差

SE = √(16²/60 + 16²/60) = 2.921

誤差の幅

E = 2.576·2.921 = 7.525

答え

E = 7.525 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 = 9604

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 = 1.96²·0.5·0.5/0.01² = 9604

切り上げる

n = 9604

答え

n = 9604
9.仮説検定と信頼区間

答え: t = 1.208

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 = 12/√25 = 12/5 = 2.4

検定統計量

t = (122.9 − 120)/2.4 = 1.208

答え

t = 1.208
t0.025; df = 24 = 2.064

|t| < 2.064 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: n = 62

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 = (1.96·12/3)² = 61.47

切り上げる

n = 62

答え

n = 62
11.線形回帰と相関

答え: r = 0.9975

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 = 3400 − 36·482/6 = 508
Sxx = 286 − 36²/6 = 70
Syy = 42426 − 482²/6 = 3705

相関係数

r = 508/√(70·3705) = 0.9975

答え

r = 0.9975
12.線形回帰と相関

答え: x = 3.387

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 = 81/5 = 16.2

平方和と積和

Sxx = Σ(x − x̄)² = 10
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = −31

回帰直線

b = −31/10 = −3.1
a = 16.2 − (−3.1)·3 = 25.5
ŷ = 25.5 − 3.1·x

x について解く

x = (15 − 25.5)/(−3.1) = 3.387

答え

x = 3.387

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