この章で学ぶこと
数Bの統計の単元です。 偶然に左右される量を確率変数としてとらえ、 その平均的なふるまいや、 標本から全体を推測する方法を学びます。
- 確率変数と確率分布
- 期待値(平均) E(X) と分散 V(X)
- 二項分布と正規分布
- 母平均の区間推定
ポイント: 期待値は「値×確率」の総和です。 二項分布 B(n,p) では E(X)=np、 V(X)=np(1−p) という公式が使えます。 大きな n では正規分布で近似できます。
1. 確率変数と確率分布
試行の結果によって値が決まる変数を確率変数といい、 各値とその確率の対応を確率分布といいます。
2. 期待値と分散
X のとりうる値が x1,…,xn、 その確率が p1,…,pn のとき
E(X)=∑kxkpk,V(X)=E(X2)−{E(X)}2.
例題1: 1個のさいころを1回投げ、 出た目を X とする。 E(X) を求めよ。
解答: E(X)=61(1+2+3+4+5+6)=621=27。
3. 二項分布
確率p で起こることがらを n回くりかえすとき、 起こる回数X は二項分布 B(n,p) にしたがい
P(X=k)=nCkpk(1−p)n−k,E(X)=np,V(X)=np(1−p).
例題2: 1枚の硬貨を 100回投げるとき、 表が出る回数X の期待値と分散を求めよ。
解答: X∼B(100, 21)。 E(X)=100⋅21=50、 V(X)=100⋅21⋅21=25。
(検算) 標準偏差V(X)=25=5。 ✓
4. 正規分布
連続的な量の分布で代表的なのが正規分布です。 平均m、 標準偏差σ の正規分布N(m,σ2) にしたがう X は、 Z=σX−m とおくと標準正規分布N(0,1) になります(標準化)。 n が大きいとき、 二項分布は正規分布で近似できます。
5. 母平均の区間推定
標本平均Xˉ をもとに、 母平均m がふくまれる範囲を確率つきで示すのが区間推定です。 母標準偏差σ、 標本の大きさ n のとき、 信頼度95% の信頼区間は
Xˉ−1.96⋅nσ ≤ m ≤ Xˉ+1.96⋅nσ.
例題3: 母標準偏差σ=10 の母集団から大きさ 100 の標本をとったところ、 標本平均が Xˉ=50 であった。 母平均m の信頼度95% の信頼区間を求めよ。
解答: nσ=10010=1010=1。 1.96×1=1.96。 信頼区間は 50−1.96≤m≤50+1.96、 すなわち 48.04≤m≤51.96。
どう問われるか
- 一次では期待値・分散の計算や、 二項分布の E(X)=np, V(X)=np(1−p) の適用が定番です。
- 二次では正規分布表を使った確率の計算や、 母平均の区間推定が問われます。
- 標準化Z=σX−m で正規分布表が引ける形にするのがコツです。
まとめ
- 期待値 E(X)=∑xkpk、 分散 V(X)=E(X2)−{E(X)}2
- 二項分布 B(n,p): E(X)=np, V(X)=np(1−p)
- 正規分布: 標準化Z=σX−m で N(0,1) に
- 母平均の 95%信頼区間: Xˉ±1.96⋅nσ
次章では、 これまでの内容を二次(数理技能)対策として総合的に確認します。
※「数検」「実用数学技能検定」は公益財団法人日本数学検定協会の登録商標です。 この教材は非公式の学習教材です。