A 回答 (6件)
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No.6
- 回答日時:
#5です。
自分で業務に適用するならどうなるのかなあ、と全く興味だけでやってみました。
まず、正規分布に従い、0点から300点の範囲で平均が120、標準偏差が80となる分布を作りました。
すると何と図に示すように、N(-36,203^2)なる分布でした。
(添付図(上))
ここから、「範囲内の正規乱数」を生成して統計量を確認すると、
> mean(dat)
[1] 120.5045
> sd(dat)
[1] 80.07727
で、ほぼ合っています。
上位20%の得点は、197.7201 ≒ 197 でした。
(添付図(下))
題意に沿うよう求めると、こうなります。
0~300点しか出現しない上、そこでの平均が120、標準偏差が80で、正規分布にフィットするんですからね。
出題者に是非見てもらいたいですね。
No.5
- 回答日時:
#4です。
いやいや、私、早とちりしていました。1000人の実測値の平均と標準偏差が出ていますね。
#4のようなトランケートした分布を想定すると、上記の統計量が出てきません。平均120標準偏差80の正規分布に従うと書いてあれば良いですが、実測値がそうなるのであれば、#4は間違いです。
1000人だと片側2.5%で25人だから、67人は、外れ値扱いするには多すぎますよね。だから、#4は近似的にも良いとは言えません。
0点以上という制約を設けながら、計算上の平均が120、標準偏差が80になる、正規分布(分布のパラメータはそれらとは別)に従うデータを作らねばなりません。
これは、エクセルのソルバーなどで、逆算的に作り出す必要があります。
なかなか難題ですよ、これは。
(これから出勤なので、帰ったら、こっそり取り組んでみます)
参考文献
岩崎学(2002)『不完全データの統計解析』,エコノミスト社
こういう負値が存在しないというデータは、例えば「強度」「洩れ量」「バリ高さ」などで、企業ではゴロゴロしています。
知っておくと良いですよ。
No.4
- 回答日時:
マイナス3σ点が、120-240=-120 となり、0点を下回る受験生が67人も存在することになります。
あり得ません。小数点以下の点数を考慮するかどうか以前の問題ですよ。
そうならないように、0点で切断(トランケーション)した正規分布で考える必要があります。
どういうことかと言うと、人数を1000/933 =1.071811倍に水増しすれば、0点以上で1000人になります。
つまり、受験生は仮想的に1072人いると考えます。
正規分布のグラフは、平均120、標準偏差80で、0以下は点線というか薄い線で描かれ、0点で切断された状態になっています。0以上で1000人います。
すると、合格者200人の下側累積確率は、1-200/1072=0.8134328
(そのまま考えれば0.8でしたね)
その時の点数は、
qnorm(0.8134328, 120, 80)=191.2494
実は191点ないと、合格できないんですよ。
これは、出題者の先生が、地雷を踏んでしまった好例です。
社内のSQC教育でヒヤリハット例として使わせてもらいます。
No.3
- 回答日時:
No.2 です。
「お礼」に書かれたことについて。>Zは-0.84じゃないんですか??
意味不明です。
「1000人のうち 200人合格」は当然「上位者から200人」なので、Z がマイナスつまり「平均以下」になることはあり得ません。
>0.84は0.7995になります
「上側確率」と「下側確率」を逆にしていませんか?
No.2
- 回答日時:
1000人の点数が正規分布 N(120, 80^2) に従うということですね。
標準正規分布 N(0, 1^2) の変数 Z に変換すれば
Z = (X - 120)/80 ①
1000人のうち、200人が合格するので、その確率は
200/1000 = 0.2
下記の標準正規分布表から、上側確率が 0.2 となる Z値は
Z ≒ 0.84
この Z に対する X は、①式から
0.84 = (X - 120)/80
→ X - 120 = 67.2
→ X = 187.2
従って、最低得点は 187点でしょう。
(点数に「約」なんてあり得るのかな?)
標準正規分布表
↓
https://unit.aist.go.jp/mcml/rg-orgp/uncertainty …
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