3級 公式集
大学基礎レベル。記述統計・確率分布・推定検定の基本。
記述統計
n 個のデータ x₁, x₂, …, xₙ の平均値。データの中心的な位置を示す代表値。
データを昇順に並べたときの中央の値。外れ値の影響を受けにくい代表値。
各データと平均との差の2乗の平均。ばらつきを表す指標。
分散の正の平方根。データと同じ単位でばらつきを表現できる。
第3四分位数 Q₃ と第1四分位数 Q₁ の差。中央50%のデータの広がりを示す。
2変数データ
2変数の連動を測る指標。正なら同方向、負なら逆方向に変動する傾向。
2変数の直線的な関連の強さ。-1 〜 1 の値をとり、絶対値が大きいほど強い相関。
確率
事象 A が起こらない確率は、1 から A の確率を引いたもの。
A または B が起こる確率。互いに排反なら $P(A \cap B) = 0$ で単純な和になる。
事象 A が起こったという条件のもとで B が起こる確率。A と B が独立なら $P(B \mid A) = P(B)$。
A と B が独立のとき、両方同時に起こる確率は確率の積。
確率変数
確率変数 X の平均的な値。各値にその確率を掛けて和をとる。
X の平均まわりのばらつき。計算は $E[X^2]$ から $(E[X])^2$ を引く形が便利。
定数倍と定数加算の変換則。分散は定数倍の2乗で効き、定数加算は影響しない。
確率分布
成功確率 p の独立試行を n 回行ったときの成功回数 X の分布。$E[X] = np$, $V[X] = np(1-p)$。
平均 μ, 標準偏差 σ の正規分布を、標準正規分布 N(0,1) に変換する式。
推定
母分散が既知のときの母平均の信頼区間。95%なら $z_{0.025} \approx 1.96$ を用いる。
標本比率 p̂ から母比率 p を推定する。サンプルサイズが十分大きいときに正規近似が使える。
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