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統計的な推測の練習問題と解き方

期待値と分散の計算から、正規分布を使った推定・検定までを、正規分布表の値を使いながら練習しましょう。

基礎・標準・発展:高校2年・3学期

数学の問題ジェネレーター

レベル

確率変数の期待値と分散

公式
E(X)=∑xkpk,V(X)=E(X2)−{E(X)}2,σ(X)=V(X)E(X) = \sum x_kp_k,\qquad V(X) = E(X^2) - \{E(X)\}^2,\qquad \sigma(X) = \sqrt{V(X)}
E(aX+b)=aE(X)+b,V(aX+b)=a2V(X),σ(aX+b)=∣a∣σ(X)E(aX + b) = aE(X) + b,\qquad V(aX + b) = a^2V(X),\qquad \sigma(aX + b) = |a|\sigma(X)

分散は、定義 V(X)=∑(xk−m)2pkV(X) = \sum (x_k - m)^2p_k より E(X2)−{E(X)}2E(X^2) - \{E(X)\}^2 で計算するほうが楽なことが多いです。

二項分布

1 回の試行で事象 AA が起こる確率が pp のとき、この試行を nn 回くり返して AA が起こる回数 XX は二項分布 B(n, p)B(n,\ p) に従います。

公式
P(X=k)=nCk pk(1−p)n−k,E(X)=np,V(X)=np(1−p)P(X = k) = {}_n\mathrm{C}_k\,p^k(1-p)^{n-k},\qquad E(X) = np,\qquad V(X) = np(1 - p)

正規分布と標準化

XX が正規分布 N(m, σ2)N(m,\ \sigma^2) に従うとき、Z=X−mσZ = \dfrac{X - m}{\sigma} は標準正規分布 N(0, 1)N(0,\ 1) に従います。確率は、正規分布表の値 p(z)=P(0≦Z≦z)p(z) = P(0 \leqq Z \leqq z) と、グラフが yy 軸について対称であることを使って求めます。

例:XX が N(50, 102)N(50,\ 10^2) に従うとき P(40≦X≦70)=P(−1≦Z≦2)=p(1)+p(2)=0.3413+0.4772=0.8185P(40 \leqq X \leqq 70) = P(-1 \leqq Z \leqq 2) = p(1) + p(2) = 0.3413 + 0.4772 = 0.8185。

二項分布の近似

nn が大きいとき、B(n, p)B(n,\ p) は N(np, np(1−p))N(np,\ np(1-p)) で近似できます。標本平均 X‾\overline{X} は N(m, σ2n)N\left(m,\ \dfrac{\sigma^2}{n}\right) で近似できます。

推定と仮説検定

信頼度 95% の信頼区間
母平均: X‾−1.96σn≦m≦X‾+1.96σn\text{母平均:}\ \overline{X} - 1.96\frac{\sigma}{\sqrt{n}} \leqq m \leqq \overline{X} + 1.96\frac{\sigma}{\sqrt{n}}
母比率: R−1.96R(1−R)n≦p≦R+1.96R(1−R)n\text{母比率:}\ R - 1.96\sqrt{\frac{R(1-R)}{n}} \leqq p \leqq R + 1.96\sqrt{\frac{R(1-R)}{n}}

仮説検定では、「偏りはない」などの帰無仮説のもとで標準化した値 ZZ を計算し、有意水準 5%5\% の棄却域(両側なら ∣Z∣≧1.96|Z| \geqq 1.96)に入れば帰無仮説を棄却します。