A 回答 (6件)
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No.6
- 回答日時:
#1です。
私の最初のヒントを#4さんの指摘に基づき、修正させて下さい。
二項分布 → 超幾何分布
#4さんのご指摘、
> #3さんは、非復元抽出を復元抽出で近似しておられますので・・・
は、超幾何分布は、有限母集団のNが十分大きい時には、
二項分布に近似できる、ということをおっしゃっています。
No.4
- 回答日時:
正確ではない回答が出たので、答を書きます。
Σ_{i=0 to 10} (160000 choose 100-i)*(40000 choose i) / (200000 choose 100)
= 0.0056871158454038…
です。
#3さんは、非復元抽出を復元抽出で近似しておられますので、
そのせいで、約1%大きさが違ってきます。
非復元抽出は、非復元抽出として計算した方がいいです。
No.3
- 回答日時:
#1です。
答まで書くつもりはなかったけど、
正確ではない回答が出たので、答を書きます。
計算はRでやっています。
p <- 0
n <- 100
for(i in 0:10){
px <- choose(n,i) * 0.2^i * 0.8^(n - i)
p <- p + px
}
p
0.005696381
#2さんは、連続分布への近似を使ってみえますので、
そのせいで、約1割大きさが違ってきます。
離散分布は、離散分布として計算した方がいいです。
No.2
- 回答日時:
典型的な二項分布の問題です。
成人の確率:4/5
未成年の確率:1/5
ランダムに選んだ100人も、同じ比率とみなせます。
100人のうちの未成年者の人数は、
・期待値: 100 * (1/5) = 20
・分散 : 100 * (1/5) * (4/5) = 16
となります。これが両方とも「5以上」なので、正規分布 N(20, 16) として近似できます。
すると、この正規分布で標準偏差は
σ = √16 = 4
となります。
「未成年者の人数が 10 人 以下」ということは、
期待値 - 2.5σ 以下となる確率
ですから、標準正規分布表(例えば下記)から Z=2.5 の外側確率を読み取って、
0.00621
となります。
https://staff.aist.go.jp/t.ihara/normsdist.html
No.1
- 回答日時:
ヒントでいいですか。
未成年か、未成年でないか、ということですから二項分布です。
その確率質量(確率密度のようなもの)は、
P(x)=C(n,x)・p^x・(1-p)^(n-x)
n=100人中に未成年がx人現れる確率は排他ですから、
P(0)
P(1)
P(2)
・
・
・
P(10)
を求めて足せばよい。
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