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数理統計の問題

難易度 1教科書の例題レベル大学数学 数理統計

確率変数 は、母数 をもつ次の確率密度関数の分布に従うとする。 を 1 回だけ観測し、その値 を使って、帰無仮説 を対立仮説 に対して検定する。ネイマン・ピアソンの補題により、尤度比 ( は正の定数)の形の棄却域をもつ検定は最強力検定である。第 1 種の誤りの確率がちょうど となるように を定めた最強力検定について、その検出力( が正しいときに を棄却する確率)を求めよ。

この問題で使うもの

この問題を解けるようになるまで(99 技能)
算数中学高校大学大学院

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  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. 正規分布と標準化
  32. 確率変数の和と積(独立な場合)
  33. 標本平均の分布
  34. 母平均・母比率の区間推定
  35. 独立な試行と反復試行
  36. 二項分布
  37. 二項分布の正規近似
  38. 仮説検定
  39. 等間隔にならんだ数の和
  40. 等差・等比数列の和と Σ
  41. 数列の極限
  42. 関数の極限
  43. 積と商の微分
  44. 合成関数の微分
  45. 円の周の長さと面積
  46. おうぎ形の弧の長さと面積
  47. 弧の長さからおうぎ形の中心角と面積を求める
  48. 三角形・四角形の面積
  49. 約数の見つけ方
  50. 素因数分解と約数の個数
  51. 平方根の意味と根号の簡単化
  52. 三平方の定理
  53. 特別な直角三角形の辺の比
  54. 弧度法と単位円による三角関数
  55. の極限
  56. 加法定理と 2 倍角・半角・積和の公式
  57. 三角関数の導関数
  58. 根号の乗除と加減
  59. 指数の拡張と指数関数
  60. 対数の定義と性質
  61. 自然対数の底
  62. 指数関数・対数関数の導関数
  63. 基本的な関数の不定積分
  64. 置換積分
  65. 部分積分
  66. 定積分の置換・部分積分と偶関数・奇関数
  67. 重積分と累次積分
  68. 偏微分と全微分
  69. 多変数の連鎖律
  70. 重積分の変数変換とヤコビアン
  71. 広義積分
  72. ガウス積分
  73. 正規分布の密度と積率
  74. 検定の有意水準と検出力
  75. 同時分布・周辺分布と独立性
  76. 対数微分法
  77. 最尤推定
  78. 小数と分数のまじった計算
  79. 逆算(□ を求める)
  80. 1 次方程式の解き方
  81. 比例・反比例の式とグラフ
  82. 関数 の式と変域
  83. 平方完成と 2 次関数のグラフ
  84. 2 次不等式
  85. 剰余の定理・因数定理と高次方程式
  86. 増減表と極値
  87. 関数の連続性と中間値の定理
  88. 平均値の定理
  89. 第 2 次導関数とグラフの凹凸
  90. 増減・凹凸・漸近線とグラフ
  91. テイラー展開
  92. 無限等比級数と無限級数
  93. べき級数と収束半径
  94. 幾何分布・ポアソン分布
  95. 一様分布・指数分布
  96. 積率母関数
  97. 確率変数の変換
  98. 独立な確率変数の和の分布
  99. ネイマン・ピアソンの補題と最強力検定

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

ネイマン・ピアソンの補題を使う。まず と のときの尤度 , を書き、その比を求めよう。

ヒント 2

尤度比は なので、棄却域 は の形に直せる。 のもとで となる を求めよう。

ヒント 3

のもとでは は 上の一様分布なので から 。あとは のもとでの密度 を から まで積分すればよい。

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

手順 1:尤度を書く。 観測値 ()に対する尤度は

である。

手順 2:尤度比の条件を の条件に直す。 尤度比は

なので、棄却域 は 、すなわち

と同じである。したがって最強力検定の棄却域は「」の形になる。

手順 3:有意水準から境界 を決める。 のもとで の密度は (区間 上の一様分布)だから、 として

これが に等しいので 、よって (このとき )。

手順 4:検出力を計算する。 のもとで の密度は だから、

よって求める検出力は である。

別解

尤度比は である。 は ()と同値なので、棄却域は の形になる。

のとき は 上の一様分布である。第1種の誤りの確率は となる。これが なので ()。

のとき、密度は 、分布関数は である。検出力は 。

検算:。これは上の値と一致する。

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