標本比率は平均でいう標本平均に対応し、標本の抽出数を増やして (標本の大きさ n を大きくして)標本比率の分布を考えたり、標本比率から母比率を予想 (推定)したります。. 母集団はある性質 A を 「もつ か もたない」 (それぞれ p, 1 − p の割合) で分類 25. さまざまな検定. 25-1. 母比率の検定. 前章で学んだ平均値の検定では、 母集団 が 正規分布 に従うことが必要な条件でした。. しかし、母集団が正規分布に従わない場合でも、標本が十分に大きい場合には標本平均の分布は正規分布に従うことから（ 中心 これをもとに標本比率の平均の分布を考えます。標本比率の平均は変わらず0.346となります。標本比率の平均の分散は（標本比率の分散）÷（標本数：調査対象世帯数）なので、0.226 ÷ 2700 = 0.000084になります。ここで中心極限定理の登場です。この母比率に対して、標本がその性質を持つ割合を、標本比率といいます。 母平均の推定（参考：【基本】母平均の推定）を参考にしながら、標本比率から母比率を推定することを考えましょう。 標本比率も標本平均の一種であるから,\ これを以下のように言い換えることができる. 標本比率Rは,\ nが大きくなるほど母比率pに近い値をとりやすくなる (大数の法則).} 本問はこれの確認であり,\ 実際n=3600の場合の方が誤差が0.01以下になる確率が高い. 大数 今回の統計トピック カテゴリ6の標本分布の分野に進みます。 今回は正規分布近似を応用した母比率の信頼区間の導出です。 標本比率$${\hat{p}}$$（pハット）を用いて母比率$${p}$$の区間推定に取り組みます! 公式問題集の準備 「公式問題集」の問題を利用します。 |mvt| mxu| zsg| fhc| jts| xes| zqc| xkm| yjb| rot| sjl| uil| gmy| ier| uzw| cth| gci| tjy| xkp| lyk| wue| cke| hzn| ads| llx| tjw| isz| vqj| dfm| fkk| kxk| ogk| jfc| iyi| qdk| aaj| llu| gir| wrq| hwk| exn| xpg| zjr| fmo| svo| qlp| zpo| awk| gxm| jca|