数B統計の問題ですが、これってXとRは母集団と標本の関係になっていますか？

54~第7局は,いずれか3問を選択し, 解答しなさい。 第5問 (選択問題)(配点 16) 以下の問題を解答するにあたっては,必要に応じて23ページの正規分布表を用いても よい。 ア の解答群 ⑩か ③nD ①1-2 ④n(1-p) 数学II, 数学 B 数学C ②カ(ユーカ ⑤7p(1-5) [1] 以下, 確率変数X に対して, E ( X ) は X の平均(期待値)を,V (X) は Xの分散 を, o (X) は X の標準偏差を表す。 10.000.0 5020 0260 esso petto pieza.ofoan.Lo00000-0000000000.0 1817 ある工場で生産される製品に含まれる不良品の割合かについて考える。ある日、 大量の製品から個の製品を無作為に復元抽出した。 (1)番目 (1≦k≦n) に取り出した製品が不良品なら1, 不良品でなければ0の値 をとる確率変数を X とする。 X の確率分布は次のようになる。 08.0 12188 D 0.1 Xn 確率 0 1-p p 1 計 1 イ の解答群 © E(X)-(E(X,)}' (E(X)-E(X,)}² ④ {E(X^)+E(X)}^ ウ の解答群 Op(1-p) 0 (E(X)-E(X,³) ③E(X^)+{E(X)}2 ① (1+) ③p²(1 - p)² ④p² (1+p)² ②np(1-p) ⑤n²² (1 - p)² エ の解答群 したがって, E (X)=ア であり,E(X2)ア である。 また, X1+X2+X3+・・・+Xr X1+X2+X+... +X V(x)= イ であるから,VXn)= ウ である。 ② n ① n(X1+X2+X3+..+X) n ③ X+X2+Xs+..+ るから,E(R)= 標本における不良品の割合をRとする。 確率変数Rは R = I とされ オ であり, X1, X27 ..., X, は互いに独立であるから, オ の解答群 To(R)= カ である。 Þ ① ユーカ ②np ③n(1-p) 25 R- オ 2=- とする。 n が十分に大きいとき, Zは近似的に標準正規分布 カ カ の解答群 BS に従う。 √p (1-p) カ(ユーカ) 数学Ⅱ,数学B 数学C第5問は次ページに続く。) Þ(1-p) ①カ(ユーカ n n (数学Ⅱ, 数学B, 数学C第5問は次ページに続く。) <-17-

158の問題です。正規分布は(平均、分散/大きさ)で標準偏差から分散は標準偏差を2条するのではないのでしょうか。 マーカー部分は何をしているのか教えてください。🙇

158* 母平均 70, 母標準偏差9の母集団から大きさ36の標本を抽出する とき,その標本平均 X の確率分布はどのような 分布と見なせるか。

統計の問題なんですけど、赤い四角で囲っている式から🟥〰︎︎になる意味が分かりません。 ただ計算してもそうならなくて… できれば赤い四角になる理由も教えていただきたいです。

数学II, 数学 B 数学 C (2) 今年は予算の関係で, K市の住民全員に対する調査はせず, 標本調査を行っ 以下では, 今年のK市の住民全員を母集団とする。 (i) 母集団においてa を選ぶ人の割合を推定するために, 母集団から無作為に 600人を抽出し, この600人がアンケートに回答した。 このとき, a を選んだ人 の割合をRとする。 標本の大きさ600 は十分に大きいから,Rは近似的に正規 分布に従うとしてよく, Rの平均は セ 標準偏差は ソ である。 24 600人のうちa を選んだ人は240人であった。 このとき,Rの値は 60x TO タ チ であり,標本の大きさ600は十分に大きいから, pに対する信頼度 95%の信頼 区間は ツ である。 (ii) 母集団においてdを選ぶ人の割合を g とする。 標本比率が0.2 であるような無作為標本から得られるαに対する信頼度 95% の信頼区間の幅Lについて考える。 ただし, 信頼区間が m≦g ≦M のとき, その信頼区間の幅を Mm と定める。 Lを0.04以下にするために必要な標本の大きさんのうち,最小の自然数を nn とすると, no= テ である。なお, n は十分に大きいとしてよいとす る。 (数学II, 数学B, 数学C第5問は次ページに続く。) て

赤線部のように分かるのはなぜですか？🙇🏻‍♀️ お願いいたします🙏🏻

標本を抽出し, それらに対して, X1, X2, 特性Aの母比率が』である十分大きな母集団から,大きさんの無作為 Xnの値を次のように定 ....... める。 特性Aをもつとき Xk=1, 5 特性Aをもたないとき Xk=0 (k=1, 2,..., n) このとき,T= X+X2+...... + Xn を考えると, Tは大きさんの標本 の中で特性Aをもつものの個数を表す確率変数であり,二項分布 B(n, p) に従う。 10 また、標本平均 = は,特性Aの標本比率 R を表す。 n よって, g=1-p とすると, nが大きいとき, Tは近似的に正規分布 N(np, npg) に従う。このとき, R は近似的に正規分布 T n npq N(m/m) すなわち! n ちN(D)に従う。 78ページ 2 n² このことから、次が成り立つことがわかる。 5 特性Aの母比率』の母集団から抽出された大きさんの無作為標本 について,標本比率Rは, nが大きいとき、近似的に正規分布 N(p. pa に従うとみなすことができる。 n

赤線を引いた部分のkというのは何を表しているのでしょうか？🙇🏻‍♀️

特性Aの母比率がヵである十分大きな母集団から,大きさんの無作為 Xn の値を次のように定 標本を抽出し, それらに対して, X1, X2, ......, める。 特性Aをもつとき Xk=1, - 5 特性Aをもたないとき Xk=0 (k=1,2, ......, n) このとき,T= X1+X2+...... + Xn を考えると, Tは大きさんの標本 の中で特性Aをもつものの個数を表す確率変数であり,二項分布 B(n, p)に従う。 10 また、標本平均 X=工は,特性Aの標本比率 Rを表す。 n よって, g=1-p とすると, nが大きいとき, Tは近似的に正規分布 N(np, npg) に従う。このとき, R は近似的に正規分布 npq n N(TD.m/2) すなわち N(p.2)に従う。 n' 78ページ このことから,次が成り立つことがわかる。 5 特性Aの母比率』の母集団から抽出された大きさんの無作為標本 について,標本比率 Rは, nが大きいとき、近似的に正規分布 pa n に従うとみなすことができる。

赤線部のようになるのはなぜですか？🙇🏻‍♀️ お願いいたします🙏

374 第8章 統計的な推測 練習問題 12 母平均10 母分散4の母集団から大きさ100の標本を抽出して、標本 平均を調べた、標本平均と母平均の誤差が0.2以下になる確率を求めよ. 精講 以降, 標本平均についての問題では,特に断りがなければ,「標本 の大きさは十分に大きい」という前提で解答して構いません.この とき、標本平均又は (Xの平均) 母平均), (Xの分散)= であるような正規分布に従うとみなせます。 解答 (母分散) (標本の大きさ) 標本平均Xは、正規分布 N10, (10.10)-N(10.1)に従う。 標本平均と母平均の誤差が0.2以下となるのは,Xが 10-0.2≤x≤10+0.2 5 9.8≤x≤10.2 の範囲にあるときである. X-10 Z= 1 5 とおくと, Zは標準正規分布 N (0, 1) に従うので, P(9.8≦x≦10.2)=P(-1≦Z≦1) =2p(1)=2×0.3413=0.6826 Xの確率分布 N(10.()) 9.87 10 10.2 0.2 0.2 ZX-10N(0,1) 5 IC

新課程青チャートの数Bの確率分布と統計的な推測の単元の内容ってどうなってますか？旧課程では①確率変数と確率分布、期待値、分散②確率変数の変換、確率変数の和と積③正規分布④統計的な推測の4つだと思うのですが、新課程版持ってる方教えて欲しいです。

なぜt0.005,4=4.60になりますか？ 私は5.60だと思うのですが、、、 よろしくお願いします🙇‍♀️⤵️

3. 次のデータは正規母集団からの無作為標本 とする。 テキストにある数式と数表を使っ て、このデータで母平均の99%信頼区間を 求め、その下限を記入せよ。 n=5 データ : 33 52 55 49 31=1(33+524+31)=44 (3点) 標本分散5=市(大一天)=${(33-44)+(52-44)+(31-44)}=2=125 S S=1125=11.18 信頼区間元さも、n-lman 21 7=44, 5 -11.18 n=5、信頼区間99%→α=0.01、△=0,005

統計的な推測の問題です。この問題の赤で囲ったところをN(60、20^2)と考えてしまい答えとかけ離れてしまったのですが、なぜ赤で囲ったように考えるのかが分からないので教えてください。

数Bの統計的な推測の仮説検定です。四角の部分がなぜ、正規分布表から、この数が出てくるのか分からないので解説お願いしたいです！

94 第2章 統計的な推測 10 5 9 仮説検定 数学Ⅰで学習した仮説検定について, 正規分布を利用する方法を学ぼう。 A 仮説検定 ある1枚のコインを100回投げたところ, 表が61 回出た。 この結果 から 「このコインは表と裏の出やすさに偏りがある」 と判断してよい ろうか。 すると, 表が出る確率と裏が出る確率は等しくないから,次の [1] がい コインの表が出る確率をとする。 表と裏の出やすさに偏りがあると える。 ここで,[1] の主張に反する次の仮定を立てよう。 [1] p=0.5 [2] p=0.5 「表と裏が出る確率は等しい」と仮定 出本 001 [2]の仮定のもとでは, 1枚のコインを100回投げて表が出る回数x は,二項分布 B(100,0.5) に従う確率変数になる。 2 期間に含ま たのだから。 覚えるとの主張 ると判断してよさ 2 一般に、母集団に関して 果によって、この仮説 検定という。また、 するという。 前ペー が棄却されたこ 仮説検定では、前ペー こると仮説を棄却 基準となる確率αを たは 0.01 (1%)と定め 有意水準αに対して B 15 Xの期待値mと標準偏差のは ような確率変数の値 m=100×0.5=50, o=√100×0.5×0.5 = 5 78 ページ参照 範囲を有意水準α であるから, Z= X-50 5 は近似的に標準正規分布 N(0, 1) に従う。 ページの例では、 ① 正規分布表から y P (-1.96 ≦ Z≦1.96) = 0.95 である。 確率変 ければ、「仮説を乗 0.95 120 である。このことは, [2] の仮定のもとで 0.025 きない場合、その 0.025 Z-1.96 または 1.96 ≦ Z ① という事象は,確率0.05 でしか起こらない 22 1.96-01.96- ことを示している。