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数学 高校生

数B統計について。写真の問題において、xkとx̅ (マーカーした部分)の違いって何ですか? xk はそのまま母集団側、x̅ は標本側ということですか?

数学II, 数学B, 数学C 第4問~第7問は,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 27ページの正規分布表を用いても よい。 [1] 母平均 m, 母標準偏差 ♂の母集団から大きさの標本を無作為に抽出するときの 標本平均について考えよう。 母集団の大きさが標本の大きさに比べて十分大きいとする。 このとき, 標本の 抽出は復元抽出と考えてもよい。 そのn個の要素における変量x の値を X1, X2, ..., X, とする。 これらは,大きさ1の標本の確率変数とみなされ, それぞれが母集 団分布に従うから, Xk の平均 (期待値) E (X) と標準偏差 o (Xk) (k=1, 2, ..., n) は E (X)=E(X2)= =......= ・E(Xn)= ア = 0(x) = 0(X2)= =0(Xn) イ = である。 よって、 標本平均 ☑ X+ X2+... + Xn = n の平均 (期待値) E (X) と標準偏差 o (X) は E(X) ウ = {E(X,)+E(X2)+ +E(Xm) } I = == σ(X) オ |{0(x)}+{0(X2)}' + +{0(Xn)}2 = カ となる。 また、標本の大きさnが十分に大きいとき, 標本平均 X は近似的に正規分布 N(E(X), {(X)}2) に従う。 (数学Ⅱ, 数学B 数学C第5問は次ページに続く。)

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数学 高校生

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🙏🏻

182 母比率の推定 新しい薬を作っているある工場で,大量の製品全体の中から任 意に400個を抽出して検査を行ったところ, 8個の不良品があっ た.この製品全体について,不良率」に対する信頼度 95%の信 頼区間を求めよ. 精講 母集団の中で,ある特定の性質をもつ要素の母集団全体に対する割 合を母比率といいます.また,標本の中で,ある特定の性質をもっ 要素の標本全体に対する割合を標本比率といいます。 母集団の性質Aの母比率に対する信頼度 95%の信頼区間を,標本比率尺 を用いて推定してみましょう. この母集団から無作為抽出した,大きさんの標本の性質Aをもつものの個数 をX とすると, P(X=r)=nCrp”(1− p)”¯r n-r (r=0, 1, 2, …, n) これより,X は二項分布 B(n, p) に従いますので,176 で学習したように, 期待値は E (X)=np, 分散はV(X)=np(1-p)となります. nが十分大きいとき,Xは近似的にN(np, np (1-p)) に従いますので、 X-np √np(1-p) z= とおいて,Xを標準化すると, Zは N (0, 1) に従います。 正規分布表より, P (-1.96≦Z≦1.96)=2P(0≦Z≦1.96) = 0.4750×2=0.95 ですので, -1.96≦Z≦1.96 - 1.96 ≦ X-np ≦1.96 √np(1-p) ← -1.96√np (1-p)≦x-np≦1.96√np(1-p) — −X−1.96√np(1−p)≤−np≤−X+1.96√np(1− p) n X-1.96√/ p(1-p) spsxx +1.96 X p(1-p) n n n X は標本の性質Aをもつ標本比率Rを表しています.さらに,nが十分大 n きいときとはほぼ等しいと見なせますので,信頼度 95%の信頼区間は, R(1-R) R-1.96/ ≤p≤R+1.96 n R(1-R) n

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数学 高校生

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-

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数学 高校生

(2) x→∞であるから、x >1,0<1/x <1と考えて良いのはなぜですか?

00000 次の極限値を求めよ。ただし,[x] は xを超えない最大の整数を表す。 関 a (2) lim(3x+5)* (x2+3x+x) (2) 中部大, 関西大 DO 基本 例題 52 関数の極限 (4) はさみうちの原理 X11 2基本事項 基本 を利用して, る。 ます (1) lim [3x] →∞ XC 行い、分母分子を ・変形することに 0。 ち込むのもよい x=10gx2 =10g√x 1-3x-1 1 て, 分母分子に +3x-1 を抱 解答 子を√xで割 101 化。 P.82 基本事項 5, 基本 21 極限が直接求めにくい場合は、はさみうちの原理 (p.825 ①の2)の利用を考える。 (1)n≦x<n+1(nは整数) のとき [x]=n すなわち [x]≦x<[x]+1 よって [3x]3x<[3x]+1 この式を利用してf(x)≦ [3x] ・≦g(x) X (ただしlimf(x)=limg(x)) となるf(x), g(x) を作り出す。 なお、記号〔]はガ ウス記号である。 (2)底が最大の項でくくり出すと (3/15(1/2)+113 (1/3)"の極限と(1/3) +1 2 の極限を同時に考えていくのは複雑である。そこで, はさみうちの原理を利用する。x→∞であるから, x1 すなわち0/12 <1と考 えてよい。 |CHART 求めにくい極限 不等式利用ではさみうち (1) 不等式 [3]≦3x<[3x]+1が成り立つ。 2200 x>0のとき,各辺をxで割ると [3x] -≤3< [3x] + ここで,3< [3x] 1 + から x x よって 3- < 1 [3x] 1>0 ≤3 x x x x [3x] 3-- x x 1 x 89 2章 ⑤関数の極限 そ lim(3-1)-37 Anie (n =3であるから lim [3x]=3 mil (3*+5*)*= (5* {(3)*+1}}* =5{(3)*+1}* x→∞であるから,x>10<<1と考えてよい。 x はさみうちの原理 f(x) (x)=g(x) で limf(x)=limg(x)=α X-00 ならば limh(x)=α X1x 底が最大の項 5*でく くり出す。 a このとき(g)+1}{(2) +1F <{(13) +1(*) 4>1のときはくも ならば A°<A° すなわち1{(1/2)+(1/2)+ +1 (3)+ > であるか lim 5から、 {(1/2)+1}=1- =1であるから lim (22)+1=1 ら, (*) が成り立つ。 $30 形する。 =t x= x→∞ よってlim(3+5") = lim5(2/2)+1=5-1-5 =5・1=5 [近畿大] 5 EX34y 練習 次の極限値を求めよ。ただし,[] はガウス記号を表す。 ③ 52 (1) lim x+[2x] AMI (2) lim 818 x+1 X1x p. 95 EX 37、

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