マーカーの部分がなぜそうなるのかがわかりません💦

有権者数が1万人を超えるある地域において, 選挙が実施された。 (1)今回実施された選挙の有権者全員を対象として,今回の選挙と前回の選挙のそれぞれ について,投票したか, 棄権した (投票しなかった) かを調査した。 今回の選挙について は今回投票,今回棄権の2通りのどちらであるかを調べ, 前回の選挙については 前回投票,前回棄権, 前回選挙権なしの3通りのいずれであるかを調べた。 この調査 の結果は下の表のようになった。 前回投票 前回棄権 前回選挙権なし 今回投票 45% 今回棄権 10% 12% 29% 3% 1% 今回の有権者全体から900人を無作為に抽出したとき,その中で,今回棄権かつ前回投 票の人数を表す確率変数を Xとする。このとき,Xは二項分布 B (900, 0 アイに従 10 うので,Xの平均(期待値)はウエ 標準偏差はオカである。 90 Z= X- ウエ オカ とおくと, 標本数は十分に大きいので,Zは近似的に標準正規分布 に従う。 よって, Xが105 以上になる確率は0. キクである。ただし, 必要に応じて 正規分布表を用いてもよい。 05 (2)今回の有権者全体を母集団とし,支持する政党がある人の割合(母比率) ♪ を推定した い。このとき、調査する有権者数について考えよう。 母集団から人を無作為に抽出 したとき,その中で,支持する政党がある人の割合 (標本比率)を確率変数 R で表すと, p(1-p) Rは近似的に平均p, 標準偏差 の正規分布に従う。 実際に, n 人を無作為 n に抽出して得られた標本比率の値を とすると, nが十分に大きいとすれば,標準偏差 を n で置き換えることにより, に対する信頼度 95% の信頼区間を求める ことができる。 過去の調査から、母比率はおよそ50% と予想されることから,r=0.5 2 384 とする。このとき,信頼区間の幅が0.1になるようなnの値を求めると196=38400 n=ケコであり,この"の値は十分に大きいと考えられる。 ただし, 1.9623.84g、 めると,この信頼区間の幅Lはシ のうちから1つ選べ。 として計算すること。 ケコサ人を調査して, pに対する信頼度95%の信頼区間を求 に当てはまるものを、次の①~② 392=38400 392 ⑩の値によって変化せず,一定である ① 39.2 の値によって変化して,r=0.5のとき最大となる の値によって変化して,=0.5のとき最小となる 0.5 1960

確率統計において、「標準正規分布に”近似的に”従う」と明記しなくてはいけない時はどんな時ですか？ 書いてある時と書いてない時があって気になりました！

数学Bの確率分布です。 標準平均と標準比率の見分け方です。 私は、標本平均は身長などの数字を母集団から抽出するもので、標本比率は選挙や硬貨の表裏など２択のものを 母集団から抽出するもので二項分布の抽出バージョンというように考えているのですが合ってますか？ 教えてください🙏

anywhereとeverywhereの違いについて教えてほしいです 単語帳には anywhereの方は彼はどこでも寝れるという例文が、 everywhereの方はいたるところで事故が起きているという例文が載っていました。 この例文から、私の中では anywhereはどこか... 続きを読む

英作です どの大学 をwhich college としていたのですが、whatかなと思いました！ 違いはどんなものですか？ 予想はwhatはそのものの特徴を聞いているのかなと思いました！

情報分かるかた教えてください🙇🏻‍♀️

(1) 次の空欄に適する語句を,()の指定に従って答えなさい。 [知・技] ① 3DCG ソフトウェアでは、結合, 重なり、型抜きの3つの操作 が基本となっている。これらは A演算とよばれている。 A B (カタカナ 3 字) A 演算で,元の図形がXとYのとき, 「X AND Y」はB 演算で「重なり」に相当する。 (漢字1字) (1) C ③ 測定や標本抽出の際、系統的に生成される, 偶然ではない 誤差や偏りのことをCという。 (カタカナ4字) ④Cのうち,目的とする母集団を代表していないときに起こるものを DC, 測定時の不備で結果に偏りが生じるものをEC という。(それぞれ漢字2字) D E

解説の②の3行目で9回「以上」と書いてあるのはどうしてですか？9回丁度ではなぜだめな理由を教えて欲しいです。

タの相関 40の国 の 「移動 各国とも した。 「費用」 してい 950 で (分) /km) こま +0 24 仮説検定の考え方 仮説検定の考え方 331 られたデータをもとに,母集団に対する仮説を立て、それが妥当かどうかを判断す る手法を 仮説検定という。 仮説検定の手順 ある主張が妥当かどうか判断するための仮説検定は,次のような手順で行う。 妥当かどうか判断したい主張に対し、その主張に反する仮説を立てる。 ② 基準となる確率を定め, 立てた仮説のもとで、 調査や実験の結果がどの程度の で起こるかを調べる。 解説 で結果をもとに仮説の妥当性を検討し、主張の妥当性を判断する。 仮説検定の考え方 結論を導く統計的な手法である。 例えば, 「コインを10回投げて、9回表が出た」 というよ 仮説検定は、最初に仮説を立て, 立てた仮説のもとで実際に起こった出来事の確率を計算し、 5 うな、通常であればめったに起こらないような出来事が起きたとき、 「このコインは表が出 すい」という主張が考えられる。 しかし, この主張が妥当かどうかを直接示すことは難 との主張が妥当であると判断する, という考え方である。 具体的には,次のようになる。 しい そこで,この主張に反する仮説を立て、 その仮説が疑わしいと考えられる場合にも ① 「このコインは表が出やすい」という主張に反する仮説と仮説検定において、妥当 して、このコインは公正に作られている,すなわち, 仮説:「このコインの表の出る確率は である」を立てる。 ② 基準となる確率を5% と定める。 仮説 : 「このコインの表 の出る確率は1/12 である」のもとで,コインを10回投げて, 9回以上表が出る確率を求めると, およそ1%である。 ③ この1%は,基準となる確率 5% より小さい。 このような とき,仮説のもとで珍しいことが起こったと考えるのではな く, そもそも仮説が正しい確率は低かったと考え,「このコイ ンは表が出やすい」 が妥当である, と判断する。 かどうか判断したい主張 に反する仮定として立て た仮説を帰無仮説とい いもとの主張を対立仮 説という。 このおよその確率1%は 数学Aで学ぶ「反復試 行の確率」 を用いて計 することができる。 ②において,基準となる確率は 5% や 1% と定めることが多い。 また, 仮説のもとで 確率はふつう計算で求めるが, コイン投げなどの実験結果を利用して求めることもある ③において、仮説が正しい確率は低いと判断することを, 仮説を棄却するという。 求めた確率が 基準となる確率5%より小さくない場合は、仮説が妥当であると判 できるわけではない。 また, もとの主張が妥当であるとも判断できない。

解説の②の3行目で9回「以上」と書いてあるのはどうしてですか？9回丁度ではなぜだめな理由を教えて欲しいです。

タの相談 40 の国 の 「移動 各国とも した。 「費用」 してい 950 で (分) /km) こま 仮説検定の考え方 24 仮説検定の考え方 331 得られたデータをもとに,母集団に対する仮説を立て、それが妥当かどうかを判断す る手法を 仮説検定という。 仮説検定の手順 ①妥当かどうか判断したい主張に対し、 その主張に反する仮説を立てる。 ある主張が妥当かどうか判断するための仮説検定は,次のような手順で行う。 ② 基準となる確率を定め、立てた仮説のもとで、調査や実験の結果がどの程度の 車で起こるかを調べる。 ②の結果をもとに仮説の妥当性を検討し、主張の妥当性を判断する。 解説 仮説検定の考え方 仮説検定は、最初に仮説を立て,立てた仮説のもとで実際に起こった出来事の確率を計算し、 5 結論を導く統計的な手法である。 例えば,「コインを10回投げて 9回表が出た」というよ うな、通常であればめったに起こらないような出来事が起きたとき、 「このコインは表が出 やすい」という主張が考えられる。 しかし, この主張が妥当かどうかを直接示すことは難 との主張が妥当であると判断する,という考え方である。 具体的には、次のようになる。 しい。 そこで,この主張に反する仮説を立て,その仮説が疑わしいと考えられる場合にも ① 「このコインは表が出やすい」という主張に反する仮説と仮説検定において妥当 して、このコインは公正に作られている,すなわち, 仮説:「このコインの表の出る確率は である」 を立てる。 ② 基準となる確率を5%と定める。仮説:「このコインの表 る。 日) の出る確率は1/2/ である」のもとで, コインを10回投げて かどうか判断したい主張 に反する仮定として立て た仮説を帰無仮説とい いもとの主張を対立仮 説という。 +0 9回以上表が出る確率を求めると, およそ1%である。 ③ この1%は,基準となる確率 5% より小さい。 このような とき、仮説のもとで珍しいことが起こったと考えるのではな く, そもそも仮説が正しい確率は低かったと考え、「このコイ ンは表が出やすい」 が妥当である, と判断する。 このおよその確率1%は 数学Aで学ぶ 「反復試 行の確率」を用いて計算 することができる。 ②において,基準となる確率は5%や1% と定めることが多い。また、仮説のもとて 確率はふつう計算で求めるが, コイン投げなどの実験結果を利用して求めることもある ③において、仮説が正しい確率は低いと判断することを,仮説を棄却するという 求めた確率が、 基準となる確率5%より小さくない場合は、仮説が妥当であると判 できるわけではない。また, もとの主張が妥当であるとも判断できない。

母集団と標本の問題で 標準偏差を求めるときに二つ式があるんですけどそれはどうやって見分ければいいんですか？ 二つの写真は標準偏差の求め方が違いますが、問題の形式自体に違いがないように見えます

数Bの標本平均の期待値と標準偏差のところで、4プロセスの例題24の問題の赤でマーカーをひいているところなんですけど、この1/5はどこからでてきたのかわかりません。解説よろしくお願いします🙇‍♀️

例題24 標本平均の期待値と標準偏差 問題 箱の中にある花の種子が多数入っていて, その中で赤い花をつける 種子の割合は 20% である。 この箱の中から、 標本として無作為にn 一個の種子を抽出するとき, 番目に抽出された種子が赤い花をつけ ある種子なら1, 赤い花をつける種子でないなら0の値を対応させる 確率変数を X とする。このとき、標本平均 x=Xi+X2+…+Xn n の期待値と標準偏差を求めよ。 考え方 標本平均の期待値と標準偏差は, 母平均, 母標準偏差から求められる。 解答】 母平均 m と母標準偏差のは 箱の中の種子を母集団とみて、1個の種子を抽出するとき, 赤い花をつける種子なら1, 赤い花をつける種子でないな ら0の値を対応させる確率変数を X とすると,Xの確率 分布は右の表のようになる。 X 0 1 計 P 15 4-5 1 4 m=0. +1・ 5 +5 1 1 4 2 = 0= 02. +12. = 5' 5 5 5 よって,Xの期待値と標準偏差はE(X)=m=1/3,α(X)=1/7=5/n 2 答