1番最後のクケコサのところなんですが 〰️の部分がわからないです なぜ0<z<1.25だけではだめなんですか？？ また0.5が足される意味もわかんないです💧 教えてください 見えにくいところがありましたら教えてください

以下の問題を解答するにあたっては,必要に応じて150ページの正規分布表を用い てもよい。 ある母集団における変量xの分布は正規分布であり、その平均がm、標準偏差が16 であるとする。 (1)m=25 とする。 また, 同じ母集団において, 変量yの分布が,同じく平均m, 標 準偏差 16 の正規分布であるとする。 大きさの無作為標本における, 変量 x, yの値をそれぞれX, Yとする。確率 変数X, Yが互いに独立であるとき, 確率変数X+Y の平均 (期待値) E (X+Y) と分散V(X+Y)は 図のよ 考える。 E(X+Y)= アイ V(X+Y)= ウエオ である。 (2) 母集団から大きさんの標本を無作為に抽出し, その変量 xについての標本平均を Xとする。 X の平均(期待値)E(X) と標準偏差(X)は (1) a-7 E(X) = カ 6(X)= であり,Xは平均 カ 標準偏差 キ の正規分布に従う。 したがって, m=25 のときに,この母集団から無作為に大きさ100の標本を抽出 すると、その標本平均 Xが27 以下の値をとる確率は である。 P(X≦27) = 0. クケコサ カ キ の解答群(同じものを繰り返し選んでもよい。) 1 m ①m m n 16 mn よっ ∠A であ (3才) ④ 16m ⑤ 16√n ⑥ (ガキ) 016 (31)E(x)=E(Y)=25E(X=m6(x)=①① E(X+Y)=E(x)+E(Y) =50 E(X) = 25 6(x) = 160 (ウ) 8 5 150 X-25 Z= 8 音は標準の (25号) ウェオ)V(X)=V(Y)=256 P(X=27)=P12=125) V(X+Y) = V (X)+V(Y) =256+256 P(2=0)+P(Dszs125) 0.5 +0.3944 5121 15

統計の問題です。標準偏差と母標準偏差の違いがわからないので苦戦しています。解答を教えて頂きたいです。

1. 1分間の脈拍数を10回測ったところ, 71,72, 71,72, 73, 73, 71, 72, 73, 72 であった。 脈拍数の分布は正規分布であるとして, 母平均 mを信頼度95%で推定しなさい。

数Bの問題でこの信頼区間の問題が解けなかったので誰かといて欲しいです。解答例求みます‼️よろしくお願いします🙇‍♀️

15 ある工場で製品の中から無作為に625個を抽出して調べたところ、 25 個の不 良品があった。 製品全体についての不良率に対する信頼 度 95% の信頼区間を 20 求めよ。 p.102

囲ってあるところの意味が分からないので教えてほしいです🙇‍♂️🙇‍♂️

□ 166 1個のさいころをn回投げるとき,1の目が出る相対度数をRとする。 次の各場合について,確率 P(R-1/6/1600)の値を求めよ。 (1)n=500 (2)n=2000 (3)n=4500

正規分布の問題です。 ⑵の問題で、解答に書き込みをしている部分がわかりません。 書き込み(上)の部分の計算は何を表していますか？ また、下の部分はどういう計算をしたらこの答えになりますか？ よろしくお願いします🙇‍♀️

[出] ある高校の3年生の男子200人の身長の分布は平均 168cm 標準偏差 6cm の正規分布と見なせるという。 (1) 身長が165cm以上175cm以下である生徒は約何% いるか。 (2) 身長が高い方から 40人目は約何cm と考えられるか。 思考プロセス 基準を定める « Re Action 確率変数X が正規分布 N (m, ) に従うとき,Z=- (2) (1) P(165 ≦ X ≦175)=Pszs 与えられた分布の確率変数を X とする。 X-m 6 を用いて標準化せよ 例題 339 40 200 標準正規分布曲線P(X≧x) = P(Z≧□ 標準正規分布に直して考える 40 標準化 → 168 x cm cm X-168 (1)Z= とすると,Zは標準正規分布 N (0, 1) に従う。 得点 1 平均 168, 標準偏差 6 の正規分布に従う確率変数を X とする。 から40人の割合 T 200 身長が高い方 求める割合は確率 P(165 ≦ X ≦175)に等しいから *P(165 ≤ X ≤ 175) = P(16 165-168 175-168 ≤ Z ≤ 6 0.4 ≒P(-0.5 ≦ Z ≦ 1.17) == u(0.5) + u(1.17) しいからしおす したがって, 約 57% いる。 = 0.19146+0.37900 = 0.57046 (2) 高い方から 40人目の身長をxcm とすると 0.5-0.94 PIZ 20 20 -0.5 0 1.17 x 3.0 y 0.4 7 P(X≧x) = 40 = = = 0.2 200 何コレ 80831.0 -0.2 P(X≧x)=Pzzx-168)=0.5-2 -168) = 0.54(x168) であ 0 x-168 x 6 るから(168) = =0.5-0.2 0.3 (DS 0.5-u x-168 6 =0.2 ??? よって,正規分布表から x-168 ≒0.84/ 6 u(0.85) u(0.84) = 0.29955 0.30234 ゆえに x = 0.84×6+168 = 173.04 したがって、約173cm と考えられる。 0000 の受験生が受験した結果,

解説してもらいたいです

18 B問題 128* 2枚の硬貨を投げて, 2枚とも表が出れば100円を, その他のときは50円を受け取るゲーム がある。10回繰り返したとき,受け取る金額X円の期待値と標準偏差を求めよ。 2枚とも涙が出る回数を Ysすると、Y1x二項分布110.木)に従う) 以下, 必要に応じて 133 5 正規分布 問題 29 (VT o 50Y+500から、 036 よってEY=10.1 (x) 15 VIY=10. 8 x=100%+50110-1 E(x)=50ELY)+500=50-1/+500=625 V(x)=50V(1)=50. 6(x)=√√(x)= 25530 から、50を散々 f(x)=0.5_ F P GRAPHGEAR 500 PG513 0.5 Pentel )* f(x) = 30* 砕 (1) P(0 PE =0. (3) F =P 20 2

統計的推測の問題です。 分子のルートの中の0.7ってどこから来たんですか？

16 次の問いに答えよ. ただし, √7=2.65, √19=4.36 とし, 答えは小数第3位を四捨五入して答えよ. (1) ある都市の市長選挙で世論調査を行った. 有権者300人を無作為抽出してみたところ, 90 人が A候補の支持者であった. 有権者全体における A候補の支持率を信頼度 95% で推定せよ。 (2) ある農場で, 沢山のもみの中から400粒を無作為抽出して発芽させると,その中の324粒が発 芽した. このもみの発芽率を信頼度 95% で推定せよ.

赤線部は何を表しているのでしょうか？🙇‍♀️

94 特性Aの母比率がpである十分大きな母集団から,大きさんの無作為 標本を抽出し, それらに対して, X1,X2, ......, Xn の値を次のように定 める。 特性をもつとき Xh=1, 5 特性Aをもたないとき Xk=0 (k = 1, 2, 標本 ...., n) (0) % 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。 T 10 = また、標本平均 X 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 02 N(np, npg) に従う。このとき, R 7は近似的に正規分布 np npq n N(m.mpg) すなわち No.盤に従う。 n このことから, 次が成り立つことがわかる。 78ページ 15 特性Aの母比率』の母集団から抽出された大きさの無作為標本 について、標本比率尺は, nが大きいとき、近似的に正規分布 Þ, pa Np. に従うとみなすことができる。 n

黄色線の場合だとなぜオレンジ線の事が言えるのか、赤線も同様にイメージ出来ないので教えて欲しいです！🙇🏻‍♀️

以下の問題を解答するにあたっては、必要に応じて17ページの正規分布表を 用いてもよい。 (1) 大小二つのさいころを同時に投げるとき, 大きいさいころの出る目をX. 小さいさいころの出る目をとし, Z=X+Y とする。 このとき 確率変数X,Yは ア (0) 確率変数 Y, Zは ① ア • イ の解答群(同じものを繰り返し選んでもよい。) ⑩ 互いに独立である ① 独立でない 一般に, 確率変数 W の平均 (期待値)をE(W) と表し, 分散をV(W) と表 す。 ウ 7 オカ 35 E(X) V(X)= I キク12 である。 また V(X+Y)= ケ V(X). V(2X)= コ である。 V(X)

（2）の考え方が解説を見ても理解できなくて困っています。教えていただけると嬉しいです！ 答えはx＝167です。

178 正規分布 以下の問題を解答するにあたっては,必要に応じて正規分布表 を用いてもよい. ある学校の女子の身長は, 平均 160cm, 標準偏 差5cm の正規分布に従うものとする。身長をXcm とする. X-160 (1) 確率変数 の平均と標準偏差を求めよ. (2) P(X≧x) ≦0.1 となる最小の整数xを求めよ. (3)165cm以上175cm 以下の女子は,約何% いるか. 40 20 0.0 0.00 0.01 0.02 0.03 0.04 0.05 0.06 0.07 0.08 0.09 0.0000 0.0040 0.0080 0.0160 0.0120 0.0199 0.0239 0.0279 0.0319 0.0359 0.1 0.0398 0.0478 0.0438 0.0517 0.0557 0.0596 0.0636 0.0675 0.0714 0.0753 0.2 0.0793 0.0832 0.0871 0.0910 0.0948 0.0987 0.1026 0.1064 0.1103 0.1141 0.3 0.1179 0.1217 0.1255 0.1293 0.1331 0.1368 0.1406 0.1443 0.1480 0.1517 0.4 0.1554 0.1591 0.1628 0.1664 0.1700 0.1736 0.1772 0.1808 0.1844 0.1879 0.5 0.1915 0.1950 0.1985 0.2019 0.2054 0.2088 0.2123 0.2157 0.2190 0.2224 0.6 0.2257 0.2324 0.2291 0.2357 0.2389 0.2422 0.7 0.2580 0.2611 0.2642 0.2673 0.2704 0.2734 0.8 0.9 1.0 0.3159 0.3413 0.2881 0.2910 0.3186 0.3438 0.3461 0.2939 0.2967 0.2995 0.3023 0.3051 0.3238 0.3212 0.3264 0.3289 0.3315 0.2454 0.2486 0.2764 0.2794 0.2823 0.2852 0.3078 0.3106 0.3133 0.3340 0.2517 0.2549 0.3485 0.3508 0.3531 0.3554 0.3365 0.3577 0.3599 0.3621 0.3389 0.4207 0.4345 1.1 0.3643 0.3665 0.3708 1.2 0.3849 0.3869 0.3888 0.3907 0.3925 1.3 0.4032 0.4049 0.4066 0.4082 1.4 0.4192 0.4222 0.4236 1.5 0.4332 0.3686 0.3729 0.3749 0.3770 0.3790 0.3944 0.3962 0.3810 0.3830 0.3980 0.3997 0.4015 0.4099 0.4115 0.4131 0.4147 0.4162 0.4177 0.4251 0.4265 0.4279 0.4292 0.4306 0.4319 0.4357 0.4370 0.4382 0.4394 0.4406 0.4418 0.4429 0.4441 1.6 0.4452 0.4463 0.4474 0.4484 0.4495 1.7 0.4554 0.4564 0.4573 0.4582 0.4591 1.8 0.4641 0.4649 0.4656 0.4664 0.4671 1.9 0.4713 0.4719 0.4726 0.4732 0.4738 2.0 0.4772 0.4778 0.4783 0.4788 0.4793 0.4505 0.4599 0.4515 0.4525 0.4535 0.4545 0.4633 0.4608 0.4616 0.4625 0.4678 0.4686 0.4693 0.4699 0.4744 0.4750 0.4756 0.4761 0.4798 0.4706 0.4767 0.4803 0.4808 0.4812 0.4817 2.1 0.4821 0.4826 0.4830 0.4834 0.4838 2.2 0.4861 0.4864 0.4868 0.4871 2.3 0.4893 2.4 0.4918 2.5 0.4938 0.4896 0.4920 0.4940 2.6 2.7 2.8 0.4975 0.4976 2.9 0.4981 0.4953 0.4955 0.4956 0.4957 0.4959 0.4965 0.4966 0.4967 0.4968 0.4974 0.4875 0.4898 0.4901 0.4904 0.4922 0.4925 0.4927 0.4941 0.4943 0.4945 0.4842 0.4846 0.4850 0.4854 0.4878 0.4881 0.4906 0.4909 0.4929 0.4931 0.4932 0.4934 0.4946 0.4948 0.4949 0.4857 0.4887 0.4884 0.4890 0.4911 0.4913 0.4916 0.4936 0.4951 0.4952 0.4960 0.4961 0.4962 0.4963 0.4964 0.4969 0.4970 0.4971 0.4977 0.4972 0.4973 0.4974 0.4982 0.4977 0.4982 0.4978 13.0 0.4987 0.4983 0.4979 0.4979 0.4980 0.4981 0.4987 0.4984 0.4987 0.4984 0.4988 0.4985 0.4985 0.4986 0.4986 0.4988 0.4990 0.4989 0.4989 0.4989 0.4990