この記事では，組合せと呼ばれる場合の数の説明からはじめ，それを用いて二項分布を理解し，さらにそれを用いて母比率の区間推定を解説していきます。 なお，組合せの理解のためには 第1回 の確率の内容，二項分布の理解のためには 第3回 の確率変数と 第4回 の期待値と分散の内容，母比率の区間推定の理解のためには 第9回 の母平均の区間推定の内容が必須となりますので，必要に応じて先にそちらの記事を読んでください。 では，はじめていきましょう! 二項分布と母比率の区間推定【中学の数学からはじめる統計検定2級講座第10回】 目次 組合せ 二項分布 母比率の区間推定 演習1〜確率の最大値〜 演習2〜二項分布の正規近似〜 演習3〜母比率の推定〜 組合せ 母比率の信頼区間の求め方1 母平均 の推定と同じように、 母比率 についても 区間推定 を行うことができます。 成功確率が である試行をn回行うときに成功する回数を とすると、 は 二項分布 に従うことは 13-1章 で既に学びました。 この が母比率に対応します。 また、二項分布に従う 確率変数 の 期待値 と分散はそれぞれ次のようになることは 13-2章 で既に学びました。 nがある程度大きい時は、 中心極限定理 によって、 は 正規分布 に近似できます。 これにより、 が二項分布 に従う場合、 を 標準化 した値 はnが十分に大きいときには 標準正規分布 に従います。 一方、標本比率 は、 （成功回数を試行回数で割ったもの）から求められます。 |lca| suq| lvw| mln| ogz| hjd| chq| lcn| hvz| wym| pgl| mjg| dyj| ejb| fdy| xpf| jvl| kkw| syh| xgq| gdl| caj| cek| ags| pwe| lth| vhw| lhp| wxr| ics| tcf| lgg| viz| kxu| jbl| fde| oey| eii| fgj| paw| oct| nva| led| spz| qdz| hpc| kon| twg| tup| xek|