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
202530354045

データの標本標準偏差 s を求めなさい:19, 20, 48, 41, 23, 39。

n = 6
s =
2.記述統計むずかしい
z −2−1012

試験の点数は平均 100、標準偏差 10 の正規分布に従います。85 点の z スコア z を求めなさい。

μ = 100σ = 10x = 85
z =
3.確率ふつう
P(少なくとも 1 回 6 が出る) = ??1?2P(6) = 各回 1/6

公正なさいころを 2 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 = 2
P =
4.確率むずかしい
xp(x)10.1520.230.0540.350.3μ

X は示された分布をもち、Y = 5X − 3 です。Y の標準偏差 σY を求めなさい。

x: 1, 2, 3, 4, 5p(x): 0.15, 0.2, 0.05, 0.3, 0.3Y = 5X − 3
σY =
5.正規分布ふつう
242.25251.25P = ?

袋の重さは、平均 250 g、標準偏差 5 g の正規分布に従います。242.25 から 251.25 g 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 = 250σ = 5x1 = 242.25x2 = 251.25
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 = 6, s = 3L = ?Ux̄ = 99E99%

6 個からなる標本の平均は 99、標準偏差は s = 3 です。母集団はほぼ正規分布に従います。 平均の 99% 信頼区間の下限を求めなさい。

n = 6x̄ = 99s = 399%t(5) = 4.032
下限 =
8.信頼区間むずかしい
σ = 16, n = ?x̄ − Ex̄ + Ex̄E = 1.595%

母標準偏差は 16 です。平均の 95% 信頼区間の誤差の幅を 1.5 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 = 16E = 1.595%
n =
9.仮説検定と信頼区間ふつう
t −2.0302.03

学生 36 人の標本の平均点は 73.8、標本標準偏差は 4 です。H₀: μ = 75 に対する検定統計量 t を求めなさい。

μ₀ = 75x̄ = 73.8s = 4n = 36
t =
10.仮説検定と信頼区間むずかしい
H₀H₁μ₀x̄cμ₀ + 3α = 0.05βσ = 9, 検出力 90%, n = ?

α = 0.05 の片側 z 検定で、平均の 3 単位のずれを検出力 90% で検出しなければなりません。標準偏差は 9 です。最小の標本サイズ n を求めなさい。

α = 0.05検出力 = 90%δ = 3σ = 9zα = 1.645zβ = 1.282
n =
11.線形回帰と相関ふつう
xy177920942397261222912432141xy20253080100120140

表は x = 気温 (°C) と y = アイスクリームの販売数 の 6 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 = 6
r =
12.線形回帰と相関むずかしい
xy129334532739947xy53040ŷ = 38

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 = 38 と予測するのは、どの値 x のときですか?

n = 5ŷ = 38
x =

3溶液

1.記述統計

答え: s = 12.48

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 = 190/6 = 31.67

偏差の 2 乗

Σ(x − x̄)² = (−12.67)² + (−11.67)² + 16.33² + 9.333² + (−8.667)² + 7.333² = 779.3

標準偏差

s = √(779.3/5) = 12.48

答え

s = 12.48
2.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 = (85 − 100)/10 = −1.5

答え

z = −1.5
3.確率

答え: P = 0.3056

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)2 = 0.6944
P = 1 − 0.6944 = 0.3056

答え

P = 0.3056
4.確率

答え: σY = 7.314

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。

X のばらつき

μ = 3.4, Var(X) = 2.14, σX = 1.463

一次変換

σY = |5|·1.463 = 7.314

答え

σY = 7.314

平均は変化します:E(Y) = 5·3.4 − 3 = 14。

5.正規分布

答え: P = 0.5381

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 = (242.25 − 250)/5 = −1.55
z₂ = (251.25 − 250)/5 = 0.25

間の面積

P = Φ(0.25) − Φ(−1.55) = 0.5987 − 0.06057 = 0.5381

答え

P = 0.5381
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 = 94.06

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 = 5, t = 4.032

誤差の幅

E = 4.032·3/√6 = 4.938

区間

99 ± 4.938 → [94.06, 103.9]

答え

下限 = 94.06
8.信頼区間

答え: n = 438

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 = (1.96·16/1.5)² = 437.1

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 = 438

答え

n = 438
9.仮説検定と信頼区間

答え: t = −1.8

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 = 4/√36 = 4/6 = 0.6667

検定統計量

t = (73.8 − 75)/0.6667 = −1.8

答え

t = −1.8
t0.025; df = 35 = 2.03

|t| < 2.03 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 = 78

検定に必要な標本サイズ:有意水準 α の片側 z 検定で、真のずれ δ を検出力 1 − β で検出するには、標準誤差が δ = (z_α + z_β)·σ/√n を満たす必要があるので、n = ((z_α + z_β)·σ/δ)² を切り上げます。

n について解く

n = ((1.645 + 1.282)·9/3)² = 77.11

切り上げる

n = 78

答え

n = 78
11.線形回帰と相関

答え: r = 0.9802

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 = 147/6 = 24.5
ȳ = 657/6 = 109.5

平方和と積和

Sxx = Σ(x − x̄)² = 157.5
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 637.5
Syy = Σ(y − ȳ)² = 2686

相関係数

r = 637.5/√(157.5·2686) = 0.9802

答え

r = 0.9802
12.線形回帰と相関

答え: x = 5.878

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 = 181/5 = 36.2

平方和と積和

Sxx = Σ(x − x̄)² = 40
Sxy = Σ(x − x̄)(y − ȳ) = 82

回帰直線

b = 82/40 = 2.05
a = 36.2 − 2.05·5 = 25.95
ŷ = 25.95 + 2.05·x

x について解く

x = (38 − 25.95)/2.05 = 5.878

答え

x = 5.878

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