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統計学の問題です。

X1,X2,·····,X25 を正規分布 N(μ, 6^2)からの大きさ25の無作為標本とする。

標本平均 Xバー に対して
P{Xバー > 2μ} = 0.95
が成立する時,μの値はいくらか。


上記の問題の解答がわからないので教えて頂きたいです!

A 回答 (5件)

XバーはN(μ,36/25)に従います。



なので、{(Xバー)-μ}/(6/5)=5{(Xバー)-μ}/6はN(0,1)に従います。

さて、(Xバー)>2μのときは5{(Xバー)-μ}/6>5μ/6となることに注意してください。

あとは標準正規分布表を見るだけです。

5μ/6=-1.645より、μ=-1.974
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[1]質問文に正規分布 N(μ, 6^2)と書いてあるが、6^2はロクの二乗ではなくてσ(シグマ)の二乗です。

分散をσ²と書きます。母平均がμ、母分散がσ²の正規分布をN(μ, σ²)と書く。また、P{Xバー > x}は、x=0のときP{Xバー > x}=0.5で、単調減少である。
不等号の向きを逆にすると、P{Xバー < x}は、x=0のときP{Xバー < x}=0.5で、単調増加である。
[2]xの確率密度分布が標本数nの標本平均 Xバーの分布はN(μ, σ²/n)となる。
標本数n=25のとき、分散は σ²/n=σ²/25となる。その平方根を標準偏差という。
標本平均 Xバーの標準偏差=σ/√25=σ/5である。標本平均 Xバーを、通常、mで表すので、標本平均 Xバー=mとする。mの標準偏差をsで表すので、s=σ/5_①とする。
[3]正規分布では
P{x>μ-1.645σ}= 0.95_②
がほぼ成立することがわかっている。上記の問題では、xの代わりにm、σの代わりに
sとすると
P{m>μ-1.645s}= 0.95_③
となる。上記問題では
P{m > 2μ} = 0.95
が成立するので、式③と比較すると、μ-1.645s=2μとなる。
これから、μ=-1.645s=-1.645σ/5=-0.329σとなる。これが答えである。
[4]式②、③と同様に、④⑤⑥⑦などがよく知られている。
これらの式の1.96や0.975などの数値は、正規分布の数表によって知ることができる。
P{μ+2s>m>μ-2s}
P{m>μ-2s}≒ 0.975_④
P{m>μ-1.96s}= 0.975_⑤
P{μ+1.96s>m>μ-1.96s}= 0.95_⑥
P{m>μー3s}≒ 0.997_⑦
式⑥に使う数値が0.95で、式③に出て来る数値と同じなので、問題の作者は、問題を作り違えたのではないかと思われる。あまり知られていない式③の代わりに、よく知られている式④を使えば、知っている人には解きやすい問題となった。
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[1]まずは、めっさ重要なポイント:


 i=1,2,…,nについて、X[i]を正規分布 N(μ[i],σ[i]^2) からランダムに取ったサンプルとします。(すなわちX[i](i=1,2,…,n)は違いに独立(無相関)だということです。)そして、それらの重み付きの和
  Y = Σ{i=1~n} a[i]X[i]
を作る。(もちろん、重み a[i] はどんな値でも構わない。)このとき、Yは正規分布 N(M, S^2)に従い、
  M = Σ{i=1~n} a[i]μ[i]
  S^2 = Σ{i=1~n} (a[i]σ[i])^2
です。

 これを応用します。

[2] 正規分布 N(μ,σ^2) に従うN個の互いに独立なサンプル X[i] (i=1,2,…,n) について、それらの標本平均mは
  m = Σ{i=1〜N} X[i]/n
ですね。これを [1]と見比べてみれば
  Y = m, μ[i] = μ, σ[i] = σ, a[i] = 1/n
だということです。だから、mは正規分布N(μ, (1/n)σ^2)に従う、とわかります。

[3] 「正規分布N(μ, (1/n)σ^2)に従うサンプルmがある定数cよりも大きくなる確率が0.95」となるような定数c、というものを考えると、これは cが「μより標準偏差の2倍分だけ小さい」、つまり
  c = μ - 2√((1/n)σ^2)
を満たす、ということですね。(もうちょっと正確にやると「標準偏差の1.96倍分」ということになりますが、ま、ここでは2倍にしときましょう。)

[4] 問題文によれば、そのcが
  c = 2μ
だというのですから、[3]の式に代入してcを消去すればμが決まります。
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問題を正しく書かれてていますか?



>P{Xバー > 2μ} = 0.95

本当に、ここに使われているのは「母平均 μ」ですか?
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※私も確認した上で回答しておりますが、誤っている場合があるので、他の回答者を1日待ってみることをおススメします。

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