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

統計的な推測について教えて欲しいです🙏 母平均、標本平均、母比率、標本比率の公式は基本覚えたんですけど、こういう問題の時はこれ！みたいなコツがあったら教えて貰いたいです。定期テスト出でるんですけど色々ごちゃごちゃになってて細かく教えて欲しいです🙇‍⤵︎

四角で囲んだところのシグマの式がよくわかりません。わかる方教えてほしいです🙇

教p.95 応用例題 3 CONNECT 15 標本比率と正規分布 全国の有権者の内閣支持率が50%であるとき, 無作為抽出した2500人の有権 者の内閣支持率をRとする。 Rが48%以上52%以下である確率を求めよ。 考え方 標準正規分布 N (0, 1) に従う確率変数Zを求める。 標本の大きさが十分大きい ときは、 標本比率 Rは母比率に近いとみなしてよいことに注意する。 母比率は p=0.5 標本の大きさは2500であるから E(R) = p=0.5, (R) = 0.5(1-0.5) =0.01 2500 よって、ZR-0.5 0.01 は近似的に標準正規分布 N(0, 1) に従う。 Utz #7 P(0.48 R=0.52)=P(-2-2-2)=2p(2)=2x0.4772=0.9544 148 ある国の有権者の頭花友

解答の波線部分についてです。Yの値出した後なにと比較して満たすかどうか確認するのですか

第47 いずれか3間を選択し 第5問 (選択) (16) 下をするにあたって感じでページの 大分市を できない あのような事に工知識と会話してもら る。 にしていて、特異な 解答しな しなさい された に変化が認められるといえるかを、有華 1% 60.01)でを行い (D) グループへのように信念を覆すような会話を人工知能とした場合、念の したい。 全国民のうも、月面着陸に疑いをもつ(事前調査の結果における信念のが 「以上になるであろう)人全体集団とし、念の予約はであるとする。 また、グループAはこの母集団から無作為に選ばれた大きさ25の標本であるとす する。そして、この母集団から無作為に1人選び、グループAと同様に人工知能と会 話してから事調査を行うとき、信念の強さを変数 X で表すと、Xは平均m. 「標準偏差の正規分布 N(mol)に従うとする。このとき、この集団から無作為 選んだ大きさ25の標本に対する標本平均又は正規分布 N ア 的な事をするように しているそうだよ。 実験データ に従う。 X ウ よって, Y とすると、確率変数は標準正規分布 N (0.1) H してみようよ。 いP(YI≧4) 0.01 を満たす正の実数αの値は オ の範囲にあることが この実験では 選ばれた ま 人に異な張をどの程度信じるかを えてもらった。これを するその果 「ある」という強さが30以上の人はいて、この34人の信念の わかる。 であった。 ア I の解答群 (同じものを繰り返し選んでもよい。) このようになった。 この平がどちらもなように5人のグループ タイのグループに分け、全員に人工知能と一対一で話してもらった。グルー グループ と関係ない会 これとする。その結果の差は表 771 0 02 ○○○ 25m 50 ⑦ 25g 平均 0 グループA(5人) 157 7.2 1 (数字 オ の解答群 00.01 <a<0.02 0.02 < a <0.03 ② 0.12 <a<0.13 2.32<a<2.33 1.64< a <1.65 2.57< a <2.58 (数学II 数学 B 数学C 第5間は次ページに続く。) ①-19-

エオとカキで答えが違くなるのはなぜですか？ 4X=Y=Zだから同じ答えになると考えました

第5問 (選択問題点 16) 以下の問題を解答するにあたっては,必要に応じて (第6回-16) ページの正規 分布表を用いてもよい。 的な推測においては、本質的に重要な性質がある。それについて考えてみよう。 (1) 母集団から無作為抽出された標本の独立性とその特徴について、実際の例をもと に考える。 いま、 内容量 50gと表示された小袋が四つ入ったお菓子の袋 (以下,「大袋」 と呼 ぶ)があったとする。以下では、袋の重さは考えずに、お菓子の重さだけを考える ことにする。 四つの小袋に入っているお菓子の重さをそれぞれ X1, X2, Xs, Xs (g) とし,各X, (i=1,2,3,4) は平均 (期待値) 51.0, 標準偏差 0.3 の正規分布 N(51.0, 0.3)に従うとする。 このとき、YX+X2+X』+X」 とおけば、 各 X, は互いに独立と考えてよいか ら、確率変数Yの平均はE(Y) アイウ 標準偏差は (Y) I オ と 204 計算できる。 06 ところで, 大袋に表示されているお菓子の重さは50×4=200(g) である。 これ と対比するために,小袋に分けられていない四袋分のお菓子の重さを表す確率変 数Z=4X を考える。 ここで Xは正規分布 N(51.0, 0.3) に従うとする。 このとき、確率変数の定数倍の平均と標準偏差についての関係式によれば、Zの 平均はE(Z)・ アイウであるが,標準偏差は (Z)= 204 カキとなり 上 で求めた。(Y)の計算結果と異なる。この差は,X1,X2,X3,X, が無作為標本で あり、各X, が互いに独立であることに起因している。 この例からわかるように、無作為標本の性質,すなわち, 確率変数が互いに独立 な同一の分布に従っていることを理解しておくことが重要である。 (数学Ⅱ、数学B,数学C第5問は次ページに続く。) (第5回13)

この図がどうなるのかを教えて欲しいです

28 [黄チャート数学B PRACTICE73] 母平均120, 母標準偏差30 をもつ母集団から、大きさ100 の無作為標本を抽出するとき、その標本平均 Xが123より 大きい値をとる確率を求めよ。 又は近似的に正規分N(120,100~ すなわち、N(120,3)に従 よって、8、X-120をおくと! 3 Ⅰは近似的に標準正規分布N1011に従う したがって、 (*>() = (x> faz-12-0 P(21)

穴埋めしてください。途中まで入れましたが合ってるかわかりません。

【母比率の推定】 標本比率 R から母比率を推定する. ☆標本比率 R から母比率を推定する公式 (信頼度 95%の信頼区間) R(1-R) R-1.96. ≦p≦R + 1.96. R(1 -R) (教科書p. 89 参照) n n この公式は教科書でも証明がなされているが, 今回は別の方法で説明してみる。 以下の手順 (1) を読み進め, 空欄を埋めながら納得せよ. ~ (6) (1) 母集団が十分大きな場合を考える。 その母集団の中で性質 A をもつものの比率を母比率と 呼ぶ。 この集団から大きさの標本を無作為抽出し, その標本に含まれる性質 A であるものの 個数を X とする.すると Xは,(確率分布名)→二項に従う. (2) 標本数 n が十分大きいとき,前述の分布は,正規分布 に近似的に従う. (3) Xがnp-A≦x≦np+A の区間に含まれる確率が 0.95 となる A を求めると, Ponp-A≦x≦np+A)=0.95 より Z= x-np という変換により,変換後の変数 ZをN(0, 1) に従うようにして, √mp (1-1) A A P =0.95 (←真ん中の式はZのこと) Anp(1-P) Thpc1-p JAD (HP) X 1 (4) ここで,標本比率 という変数を考えると,上式の不等式の中辺を分母分子 倍することで n n X A ・P n A P |=0.95 ∴.A= Inpll-p) PI-P) (5) よって -1.96. Þ(1 - p) X 1.96. Þ(1-p) n n n X これより --1.96 p(1 - p) X + 1.96. p(1-p) となる. n n n n (6)が大きいときは,標本比率 R を,母比率のの代わりに推定の式に利用してよいことに なっていて, (*)の母比率の推定の公式が得られる.