「学習のまとめ」を試験対策に活用してください。
サイトで見ておいて、プリントで書いて確かめる.
効率の良い学習に役立ててください。
平均\(m\)、分散 \(V\)を計算せよ.
(1) x=1,-1.
\(m=\dfrac{1+(-1)}{2}=0\) \(V=\dfrac{(1-0)^2+(-1-0)^2}{2}=1\)
(2) x=3,7.
\(m=\)
\(V=\)
(3) x=1,3,5.
\(m=\)
\(V=\)
| 階級値 | 度数 | 階級値・度数 | 偏差 | 偏差平方・度数 |
|---|---|---|---|---|
| 30 | 5 | 150 | ||
| 40 | 9 | 360 | ||
| 50 | 12 | 600 | ||
| 60 | 9 | 540 | ||
| 70 | 5 | 350 | ||
| Total | 40 | 2000 |
平均 \(m=\dfrac{2000}{40}=50\) 分散
\(r_{xy}
= \dfrac{\sum_{i = 1}^n (x_i - \bar{x})(y_i - \bar{y})}
{\sqrt{\sum_{i = 1}^n (x_i - \bar{x})^2}\sqrt{\sum_{i = 1}^n (y_i -
\bar{y})^2}}\) を用いて相関係数を計算せよ。
| \(x\) | \(y\) | \(x-\bar{x}\) | \(y-\bar{y}\) | \((x-\bar{x})(y-\bar{y})\) | \((x-\bar{x})^2\) | \((y-\bar{y})^2\) | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| -2 | 2 | ||||||
| 2 | -2 | ||||||
| 計 | |||||||
| \(x\) | \(y\) | \(x-\bar{x}\) | \(y-\bar{y}\) | \((x-\bar{x})(y-\bar{y})\) | \((x-\bar{x})^2\) | \((y-\bar{y})^2\) | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 2 | 4 | ||||||
| 7 | 3 | ||||||
| 9 | 8 | ||||||
| 計 | |||||||
| \(x\) | \(y\) | \(x-\bar{x}\) | \(y-\bar{y}\) | \((x-\bar{x})(y-\bar{y})\) | \((x-\bar{x})^2\) | \((y-\bar{y})^2\) | |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 3 | ||||||
| 7 | 10 | ||||||
| 9 | 9 | ||||||
| 3 | 7 | ||||||
| 10 | 11 | ||||||
| 計 | |||||||
箱ひげ図を描き、( )を埋めなさい。
(1).
## [1] 1 2 2 4 4 5 5 5 6 6 7
第1四分位数 \(Q_1=\)( ) 第2四分位数 \(Q_2=\)( ) 第3四分位数 \(Q_3=\)( )
四分位範囲=( ) 四分位偏差=( ).
(2).
## [1] 1 2 2 4 4 5 5 5 6 6 7 9
第1四分位数 \(Q_1=\)( ) 第2四分位数 \(Q_2=\)( ) 第3四分位数 \(Q_3=\)( )
四分位範囲=( ) 四分位偏差=( ).
中間考査のポイントは「分散と相関係数の計算」です.
(1) Aの平均と分散を計算しなさい。
## [1] 1 3 3 5
(2) Bの平均と分散を計算しなさい。
## [1] 3 3 6 6 6 6 9 9
(3) A,Bを合わせたCの平均と分散を計算しなさい。
(個数が多いときは、表による計算を勧めます)
## [1] 1 3 3 5 3 3 6 6 6 6 9 9
| Xの値 | 度数 | 階級値・度数 | 偏差 | 偏差平方・度数 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | ||||
| 3 | ||||
| 5 | ||||
| 6 | ||||
| 9 | ||||
| Total |
混合分布のテーマは、
「2つの群が合わさると、平均や分散はどのようになるか。」.
ということで、将来、重要なテーマとなります。例えば、
全国の医療データは、各都道府県のデータをもとに集計します。つまり、都道府県のデータを混合したものが全国データです。
混合すると平均や分散がどのようになるかを知っておくことは重要です。
以下の公式が成立することを、上の例で確かめましょう。
2群 \(U_A, U_B\) について、
\(U_A\) : \(n_A\)個 平均 \(\mu_A\) 標準偏差 \(\sigma_A\)
\(U_B\) : \(n_B\)個 平均 \(\mu_B\) 標準偏差 \(\sigma_B\)
\(U=U_A\cup U_B\) :\(n\)個の平均 \(\mu\) 標準偏差 \(\sigma\) について、
混合率 \(p_A=\dfrac{n_A}{n}~,~~p_B=\dfrac{n_B}{n}~~~\)とすると、
\(\mu=p_A~\mu_A+p_B~\mu_B\)
\(\sigma^2=p_A~\sigma_A^2+p_B~\sigma_B^2+p_Ap_B(\mu_A-\mu_B)^2\)