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確率・統計の問題

難易度 1教科書の例題レベル大学数学 確率・統計

確率変数 は互いに独立で、どれも区間 上の一様分布に従うとする。これらの和を

とおく。中心極限定理による正規分布での近似を用いて、確率 の近似値を小数第 4 位まで求めよ。ただし、標準正規分布 に従う確率変数 について とする。

この問題で使うもの

この問題を解けるようになるまで(92 技能)
算数中学高校大学大学院

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一覧で見る(前提が先)
  1. 樹形図で数え上げる
  2. 積の法則と和の法則
  3. 和の法則・積の法則と樹形図
  4. 順列・円順列・重複順列
  5. 組合せ
  6. 確率の定義と和事象・余事象
  7. 期待値
  8. 確率変数と確率分布
  9. 平均と合計
  10. 平均値・中央値・最頻値
  11. 代表値(平均値・中央値・最頻値)
  12. 分散と標準偏差
  13. 変量の変換と平均・分散
  14. 確率変数の期待値・分散と
  15. 分数のたし算・ひき算
  16. 小数の四則計算
  17. 正負の数の加法・減法
  18. 分数のかけ算・わり算
  19. 四則の混じった計算の順序
  20. 正負の数の乗除・累乗と四則混合
  21. 分配法則を使った計算のくふう
  22. 文字式の計算(同類項・分配法則)
  23. 乗法公式による展開
  24. 因数分解
  25. 3 次式までの展開と因数分解
  26. 微分係数と導関数の定義
  27. 多項式の微分
  28. 多項式の不定積分
  29. 定積分の計算
  30. 連続型確率変数と確率密度関数
  31. 等間隔にならんだ数の和
  32. 等差・等比数列の和と Σ
  33. 数列の極限
  34. 関数の極限
  35. 積と商の微分
  36. 合成関数の微分
  37. 円の周の長さと面積
  38. おうぎ形の弧の長さと面積
  39. 弧の長さからおうぎ形の中心角と面積を求める
  40. 三角形・四角形の面積
  41. 約数の見つけ方
  42. 素因数分解と約数の個数
  43. 平方根の意味と根号の簡単化
  44. 三平方の定理
  45. 特別な直角三角形の辺の比
  46. 弧度法と単位円による三角関数
  47. の極限
  48. 加法定理と 2 倍角・半角・積和の公式
  49. 三角関数の導関数
  50. 根号の乗除と加減
  51. 指数の拡張と指数関数
  52. 対数の定義と性質
  53. 自然対数の底
  54. 指数関数・対数関数の導関数
  55. 基本的な関数の不定積分
  56. 置換積分
  57. 部分積分
  58. 定積分の置換・部分積分と偶関数・奇関数
  59. 広義積分
  60. 一様分布・指数分布
  61. マルコフの不等式・チェビシェフの不等式
  62. 正規分布と標準化
  63. 確率変数の和と積(独立な場合)
  64. 標本平均の分布
  65. 大数の弱法則
  66. 独立な試行と反復試行
  67. 二項分布
  68. 小数と分数のまじった計算
  69. 逆算(□ を求める)
  70. 1 次方程式の解き方
  71. 比例・反比例の式とグラフ
  72. 関数 の式と変域
  73. 平方完成と 2 次関数のグラフ
  74. 2 次不等式
  75. 剰余の定理・因数定理と高次方程式
  76. 増減表と極値
  77. 関数の連続性と中間値の定理
  78. 平均値の定理
  79. 第 2 次導関数とグラフの凹凸
  80. 増減・凹凸・漸近線とグラフ
  81. テイラー展開
  82. 無限等比級数と無限級数
  83. べき級数と収束半径
  84. 幾何分布・ポアソン分布
  85. 積率母関数
  86. 重積分と累次積分
  87. 偏微分と全微分
  88. 多変数の連鎖律
  89. 重積分の変数変換とヤコビアン
  90. ガウス積分
  91. 正規分布の密度と積率
  92. 中心極限定理の使い方

ヒント

行き詰まったら、上から順に 1 つずつ開いてください。

ヒント 1

中心極限定理を使う。独立同分布の確率変数の和 は、期待値と分散を合わせた正規分布で近似できる。

ヒント 2

まず一様分布 の期待値 と分散 を求める。次に 、 を使い、 と標準化する。

ヒント 3

計算すると 、 となる。よって であり、 は と同じことになる。

答えと解説

答えを見る
結果を記録する(このブラウザにだけ保存されます):
解説を読む

中心極限定理の使い方は、次の 3 段階である。(i) 1 個の確率変数の期待値と分散を求める。(ii) 和 の期待値と分散を求める。(iii) を標準化し、標準正規分布で近似する。

(i) 1 個の の期待値と分散

の確率密度関数は で 、それ以外で である。よって

となる。したがって

である。

(ii) 和 の期待値と分散

期待値の和の性質より

である。また は互いに独立なので、分散も足し合わせられる。

よって の標準偏差は である。

(iii) 標準化して正規分布で近似する

は独立同分布で、分散は有限である。また は十分大きいので、中心極限定理により

は近似的に標準正規分布 に従う。

は 、すなわち と同じことである。したがって

となる。

(注) は連続型の確率変数なので、二項分布のときのような半整数補正は必要ない。

答え:

別解

一様分布 の平均は 、分散は である。したがって 、 で、標準偏差は となる。中心極限定理により は近似的に に従う。

検算: は平均から 標準偏差だけ上にあるので、上側確率は約 となり、結果と合う。

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