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

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🙇🏻‍♀️

1000人の学生を対象に, 100点満点の学力試験を実施した.その点数X は平均72.5点,標準偏差 7.0 点の正規分布に従うとする. 答えは,小数 点以下四捨五入で答えよ. (1) 成績が 90 点以上の学生は何人いると考えられるか. 成績上位 15 人の中に入るには何点以上取ればよいか . 精講 身長の分布やテストの点数の分布などに,正規分布によく似た曲線 が現れることがあります. それらを正規分布に従っているとみなし て処理すると,いろいろな有用な結果が導けます. 解答 X-72.5 (1) 確率変数Xは正規分布 N (72.5, 7) に従うのでZ= とおくと, 7 Zは標準正規分布 N (0, 1) に従う.ここで X≧90 ⇔ Z≧ 90-72.5 7 ⇔Z≧2.5 であるから, P(X≧90)=P(Z≧2.5)=0.5-p(2.5)=0.5-0.4938=0.0062 200 N(0,1) y N(72.5, 72) 標準化 72.5 90 x-3-2-10 1 23 2.5 90点以上の学生の割合は,全体の0.0062 (0.62%)である. 1000×0.0062=6.2 より 90点以上の学生は6人いる. 15 え 02

統計的な推測において、大文字のPと小文字のpの違いは何でしょうか？🙏

365 練習問題 10 1000人の学生を対象に, 100点満点の学力試験を実施した.その点数X は平均72.5点,標準偏差 7.0 点の正規分布に従うとする答えは,小数 点以下四捨五入で答えよ. (1) 成績が90点以上の学生は何人いると考えられるか. (2) 成績上位 15人の中に入るには何点以上取ればよいか. 精講 身長の分布やテストの点数の分布などに, 正規分布によく似た曲線 が現れることがあります. それらを正規分布に従っているとみなし て処理すると,いろいろな有用な結果が導けます . 解答 X-72.5 (1)確率変数Xは正規分布 N (72.5, 7) に従うのでZ= とおくと, 7 Zは標準正規分布 N (0, 1) に従う. ここで X≧90 ⇔ Z≧ 90-72.5 7 ⇔Z≧2.5 であるから, P(X≧90)=P(Z≧2.5)=0.5p(2.5)=0.5-0.4938=0.0062 y N(0,1) R 標準化 POX 20 N (72.5, 72) 72.5 (90 x-3-2-10 1 2 3 2.5 90点以上の学生の割合は,全体の0.0062 (0.62%)である。 1000×0.0062=6.2 より 90点以上の学生は6人いる。 15 -=0.015(1.5%) である. まず,P(Z≧u)=0.015 H

(2)の(ii)について質問です。 なぜ標準正規分布表にぴったりの値がなくても良いのでしょうか？🙏

練習問題 9 確率変数Xが標準正規分布 N (0, 1)に従うとき, (1)次の確率を求めよ. (10) (i) P(1≦x≦2) (ii) P(-2.5≦x≦1.5) (iii) P(X>1.23) (2)次の条件を満たすような正の数cの値を求めよ。 (i) P-c≦x≦c) = 0.95 (ii) P-c≦x≦c) = 0.99 ただし,cの値が表から1つに定まらない場合は,P(-c≦x≦c) が右辺の値を超える一番小さいc の値を答えるものとする

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。

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。

統計的な推測の問題です。どう式変形したら緑の式になるのかが分からないので解説お願いします。

X 1枚の硬貨をn回投げて, 表の出る回数をXとするとき, n 12/11/10.01 ≦0.01 と なる確率が0.95 以上になるためには, nをどのくらい大きくすればよいか。 100 未満を切り上げて答えよ。

数学の確率分布の問題の質問です。 (1)でX1の分散をもとめる問題が答えと違っていました。立式が間違っているのか、計算間違いなのか教えてほしいです🙏🏻 E(X^2)-{E(X)}^2 じゃなくて、(X-m)^2×P(X)を使ってるのが間違いなのでしょうか？？

【問2】 1回投げると, 確率p(0<<1) で表, 確率 1-pで裏が出るコインがある. このコインを投 げたとき,動点P は, 表が出れば +1, 裏が出れば-1だけ, 数直線上を移動することとする.は じめに, Pは数直線の原点 0にあり, n回コインを投げた後のPの座標を Xn とする. 必要に応じ て,正規分布表を用いても良い. (1) X1 の平均と分散を, それぞれp を用いて表せ. また, Xn の平均と分散を, それぞれんと p を用いて表せ. (2) コインを100回投げたところ X100 =28であった.このとき, pに対する信頼度 95% の信 頼区間を求めよ. (1) X」 についての確率分布は次のようになる。 X1 -1 1 計 確率 1-p p 1 であるから, X100 28 のとき 2k-100=28 k = 64 である. これより標本比率 Rは よって、求める X」 の平均E(X」) は R= 64 100 =0.64 E(Xi)=(-1)・(1-p) +1 p=2p-1 であり,分散 VOX」)は である. これより R(1-R) V(X)=(-1)・(1-p) +12.p-(2-1) 2 =4p(1-p) R-1.96 × 100 =0.64-1.96 × 0.641-0.64) 100 である. = 0.54592 ん回目の試行で表が出れば 1, 裏が出れば-1 の値をと る確率変数を Yk (k=1, 2,...,n)とし であり Xn=Y1+Y2+... + Yn R(1-R) R + 1.96 × と定める. Yk (k=1, 2,...,n) は互いに独立である から 100 0.64(1-0.64) = 0.64 +1.96 × E(Y)= E(X)=2p−1 100 V(Yk)=V(Xi)=4p(1-p) = 0.73408 であるから, 求める信頼区間は である. E(Xn)=E(Y1 +2 +... + Yn) 0.5459 p≤0.7341 =E(Y1) +E(Y2) +... + E(Vn) =nE(Y1) である. =m(2p-1) であり V(X)=V(Yi) + V(Y2)+…+ V(Yn) = nV (Y1) =4np(1-p) である. (2) kk=0, 1, 2, … 100 を満たす整数とする. コイ ンを100回投げて表がk回出るときのPの座標 X100 は X100=k・1+ (100-k) (−1) =2k-100

統計的な推測の問題です。 右の写真からの続きが分かりません。 どなたか解説お願いします🙇🏻‍♀️՞

2 1/x=0) 上となる確率を求めよ。 164 母平均300,母標準偏差 50 をもつ母集団から,大きさ 100 の無作為標本 xs/) を抽出するとき,その標本平均Xが303 より大きい値をとる確率を求めよ。

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。