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129|母平均の仮説検定
129
\(60~{\rm g}\) 入りと表示されている製品から \(100\) 個を無作為に抽出して重さを調べると平均値は \(61~{\rm g}\) であった。
帰無仮説を「\(m=60\)」として、母標準偏差を \(5~{\rm g}\) 、有意水準 \(5\) %で検定する。
帰無仮説のもとで、標本平均 \(\overline{X}\) の標準偏差は \(\fbox{ア}.\fbox{イ}\) である。
\(\displaystyle Z=\frac{\,61-\fbox{ウエ}\,}{\,\fbox{オ}.\fbox{カ}\,}=\fbox{キ}\) とおくと、\(Z\) は近似的に標準正規分布 \(N(0~,~1)\) に従うので、
\(p(2)=0.4772\) として、
\(P(\,|\,Z\,|{\small ~≧~}\fbox{ク}\,)=0.\fbox{ケコサシ}\)
これは有意水準 \(5\) %より \(\bbox[2pt, border: 3px double #333]{ス}\) ので、帰無仮説は \(\bbox[2pt, border: 3px double #333]{セ}\) 。よって、表示通りでないと \(\bbox[2pt, border: 3px double #333]{ソ}\) 。
選択肢:
\(\bbox[2pt, border: 3px double #333]{ス}\) ⓪ 大きい ① 小さい
\(\bbox[2pt, border: 3px double #333]{セ}\) ⓪ 棄却される ① 棄却されない
\(\bbox[2pt, border: 3px double #333]{ソ}\) ⓪ 判断できる ① 判断できない
\(60~{\rm g}\) 入りと表示されている製品から \(100\) 個を無作為に抽出して重さを調べると平均値は \(61~{\rm g}\) であった。
帰無仮説を「\(m=60\)」として、母標準偏差を \(5~{\rm g}\) 、有意水準 \(5\) %で検定する。
帰無仮説のもとで、標本平均 \(\overline{X}\) の標準偏差は \(\fbox{ア}.\fbox{イ}\) である。
\(\displaystyle Z=\frac{\,61-\fbox{ウエ}\,}{\,\fbox{オ}.\fbox{カ}\,}=\fbox{キ}\) とおくと、\(Z\) は近似的に標準正規分布 \(N(0~,~1)\) に従うので、
\(p(2)=0.4772\) として、
\(P(\,|\,Z\,|{\small ~≧~}\fbox{ク}\,)=0.\fbox{ケコサシ}\)
これは有意水準 \(5\) %より \(\bbox[2pt, border: 3px double #333]{ス}\) ので、帰無仮説は \(\bbox[2pt, border: 3px double #333]{セ}\) 。よって、表示通りでないと \(\bbox[2pt, border: 3px double #333]{ソ}\) 。
選択肢:
\(\bbox[2pt, border: 3px double #333]{ス}\) ⓪ 大きい ① 小さい
\(\bbox[2pt, border: 3px double #333]{セ}\) ⓪ 棄却される ① 棄却されない
\(\bbox[2pt, border: 3px double #333]{ソ}\) ⓪ 判断できる ① 判断できない
共通テスト数学ⅡBC|統計的な推測
129 数学ⅡBC【解答】
\(\sigma(\overline{X})=0.5\)
\(\displaystyle Z=\frac{\,61-60\,}{\,0.5\,}=2\)
\(P(\,|\,Z\,|{\small ~≧~}2\,)=0.0456\)
ス:① セ:⓪ ソ:⓪
【より詳しい解説】
無作為に抽出した \(100\) 個の重さの標本平均を \( \overline{X} \) として、表示通りである「\(m=60\)」という帰無仮説を立てる
標本の大きさ \(n=100\) が十分大きいと考えて、帰無仮説が正しいとすると、母平均 \(m=60\)、母標準偏差 \(\sigma=5\) より、
標本平均 \( \overline{X} \) の期待値(平均)と標準偏差は、
\(~~~E(\overline{X})=m=60\)
\(\begin{eqnarray}~~~\sigma(\overline{X})&=&\displaystyle \frac{\,\sigma\,}{\,\sqrt{\,n\,}\,}
\\[5pt]~~~&=&\displaystyle \frac{\,5\,}{\,\sqrt{\,100\,}\,}
\\[5pt]~~~&=&\displaystyle \frac{\,5\,}{\,10\,}
\\[5pt]~~~&=&0.5
\end{eqnarray}\)
これより、標本平均 \( \overline{X} \) は近似的に正規分布 \( N\left(60~,~0.5^2\right) \) に従う
また、\(Z=\displaystyle \frac{\,\overline{X}-60\,}{\,0.5\,}~~~\cdots {\small [\,1\,]}\) とおくと、
確率変数 \(Z\) は標準正規分布 \( N(0~,~1) \) に従う
\( \overline{X}=61 \) のとき、\({\small [\,1\,]}\) より、
\(~~~Z=\displaystyle \frac{\,61-60\,}{\,0.5\,}=\displaystyle \frac{\,1\,}{\,0.5\,}=2\)
よって、確率変数 \(Z\) の絶対値が \(2\) 以上となる確率は、
正規分布表より、\(p(2)=0.4772\) を用いて、
\(\begin{eqnarray}~~~P(\,|\,Z\,|{\small ~≧~}2\,)&=&2\cdot P(Z{\small ~≧~}2)
\\[3pt]~~~&=&2\cdot \left\{\,0.5-p(2)\,\right\}
\\[3pt]~~~&=&2\cdot (0.5-0.4772)
\\[3pt]~~~&=&2{\, \small \times \,}0.0228
\\[3pt]~~~&=&0.0456
\end{eqnarray}\)
したがって、\(0.0456\lt 0.05\) より、有意水準 \(5\) %より小さいので、
帰無仮説は棄却される
よって、製品の重さは表示通りでないと判断できる
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