投稿者: QCプラネッツ

  • 【初心者必見!】正規分布、二項分布、ポアソン分布が比較できる

    【初心者必見!】正規分布、二項分布、ポアソン分布が比較できる

    「正規分布、二項分布、ポアソン分布ってどれくらい違いのかがわからない」などと困っていませんか?

    こういう疑問に答えます。

    本記事のテーマ

    【初心者必見!】正規分布、二項分布、ポアソン分布が比較できる

    おさえておきたいポイント

    • ①3つの分布の分布関数、期待値、分散
    • ➁正規分布、二項分布、ポアソン分布を比較
    [themoneytizer id=”105233-2″]
    ●正規分布:\(\frac{1}{\sqrt{2π}σ} e^{-\frac{(x-μ)^2}{2σ^2}}\)
    ●二項分布:\({}_n C_r p^r (1-p)^{n-r}\)
    ●ポアソン分布:\(e^{-λ} \frac{λ^x}{x!}\)
    って式が全く別物だけど
    ぴったりそろうんだよね!

    正規分布、二項分布、ポアソン分布のグラフがぴったりそろえてみましょう。

    ①3つの分布の分布関数、期待値、分散

    さて、正規分布、二項分布、ポアソン分布の
    確率密度関数、期待値、分散は答えられますか?

    導出もよいですが、初心者は暗記から入ってもOKです。

    二項分布、ポアソン分布の期待値と分散は関連記事で丁寧に導出しています。ご覧ください。

    【初心者必見!】二項分布の期待値と分散が解ける(高校数学で解ける!)
    二項分布の期待値E=np,分散V=np(1-p)と導出できず、公式暗記で済ませていませんか?本記事では、二項定理の式変形をしっかり演習しつつ、二項分布の期待値、分散を2通りの方法で導出解説します。二項分布は抜取検査でも必須なので、しっかり式変形に慣れましょう。初心者は必読です。

    【初心者必見!】ポアソン分布の期待値と分散が解ける(高校数学で解ける!)
    ポアソン分布の式は書けますか? 分布関数の期待値、分散は公式暗記せず自力で導出できますか?本記事では、慣れにくいポアソン分布の式変形をしっかり演習しつつ、ポアソン分布の期待値、分散を導出解説します。 統計学、QC初心者でもしっかり式を書いて練習していただくべき必読な記事です。

    下表に結果をまとめます。さっと書き出せるかを確認してください。

    分布 確率密度関数 期待値E 分散V
    正規分布 \(f(x)\)=\(\frac{1}{\sqrt{2π}σ} ・exp(-\frac{(x-μ)^2}{2σ^2})\) \(μ\) \(σ^2\)
    二項分布 \(f(x)\)=\({}_n C_x p^x・(1-p)^{n-r}\) \(np\) \(np(1-p)\)
    ポアソン分布 \(f(x)\)=\(e^{-λ}・\frac{λ^x}{x!}\) \(λ\) \(λ\)

    ➁正規分布、二項分布、ポアソン分布を比較

    パラメータをそろえる

    ここで、正規分布、二項分布、ポアソン分布の期待値、分散のパラメータをそろえます。つまり、

    分布 期待値E 分散V
    正規分布 \(μ\) \(np\) \(σ^2\) \(np(1-p)\)
    二項分布 \(np\) \(np\) \(np(1-p)\) \(np(1-p)\)
    ポアソン分布 \(λ\) \(np\) \(λ\) \(np\)

    とパラメータをそろえます。

    正規分布、二項分布、ポアソン分布を比較

    ここで、(n,p)=(100,0.2)と(n,p)=(1000,0.02)を代入して、3つの分布関数のグラフを描いて比較しましょう。

    正規分布

    正規分布

    2つの場合とも、ほぼ3つの分布関数が重なりましたね。n=100の方は数が少ないこともあり、ポアソン分布だけ少しずれますが、n=1000まで増やすとほぼぴったりそろいます。

    標本数が大きい場合は
    正規分布で考えればOKといえますね。

    学問的には、正規分布、二項分布、ポアソン分布は別物ですが、
    実務上は同じとして扱ってもよいでしょう。

    まとめ

    「【初心者必見!】正規分布、二項分布、ポアソン分布が比較できる」を解説しました。

    • ①3つの分布の分布関数、期待値、分散
    • ➁正規分布、二項分布、ポアソン分布を比較

  • 一様分布、二項分布が正規分布に近づくのがわかる

    一様分布、二項分布が正規分布に近づくのがわかる

    「一様分布、二項分布に属するものを複数同時に起こすと何で正規分布に従う結果になるのかがわからない」などと困っていませんか?

    こういう疑問に答えます。

    本記事のテーマ

    一様分布、二項分布が正規分布に近づくのがわかる

    おさえておきたいポイント

    • ①複数個あるサイコロの出る目の確率を求める
    • ➁一様分布、二項分布が正規分布に近づくのがわかる
    • ➂畳み込み積分で一様分布からの変化を確認
    [themoneytizer id=”105233-2″]
    一様分布に従うサイコロの目があり、そのサイコロを複数個同時投げてできる出る目の分布は正規分布に近づきます!でも何で?
    一様分布、二項分布から異なる正規分布に近づく様子を実際に見てみましょう。
    百聞は一見に如かずです!

    では、参りましょう!

    ①複数個あるサイコロの出る目の確率を求める

    問題

    【問題】
    どの目も等確率\(\frac{1}{6}\)が出るサイコロを1回、2回、・・・、6回と振る。それぞれの出る目における確率分布関数をグラフにプロットし、サイコロの回数が増えるごとに一様分布から正規分布に変化する様子を確認せよ。

    不思議な問題文で、サイコロ1回振った結果は一様分布なのに、その回数を増やすと正規分布と異なる分布に変化していきます。

    手計算で解いてみると

    1回の場合

    確率を計算すると

    確率
    1 \(\frac{1}{6}\)
    2 \(\frac{1}{6}\)
    3 \(\frac{1}{6}\)
    4 \(\frac{1}{6}\)
    5 \(\frac{1}{6}\)
    6 \(\frac{1}{6}\)

    となり、グラフも確かに一様分布ですね。当たり前ですよね、すべて等確率なので。

    一様分布

    2回の場合

    確率を計算すると

    確率
    2 \(\frac{1}{36}\)
    3 \(\frac{2}{36}\)
    4 \(\frac{3}{36}\)
    5 \(\frac{4}{36}\)
    6 \(\frac{5}{36}\)
    7 \(\frac{6}{36}\)
    8 \(\frac{5}{36}\)
    9 \(\frac{4}{36}\)
    10 \(\frac{3}{36}\)
    11 \(\frac{2}{36}\)
    12 \(\frac{1}{36}\)

    となり、グラフは分布するようになってきましたが、まだ正規分布っぽくはないですね。

    一様分布

    3回以上の場合

    さすがに手計算では大変なので、プログラムを使って計算してきましょう。
    VBAプログラムを紹介して、これを使って計算してみます。

    VBAプログラムイメージ

    VBAプログラムの一例です。これを使ってサイコロ1回から6回までを計算します。7回以上はExcelで計算すると時間がかかるため、6回までとします。

    ➁一様分布、二項分布が正規分布に近づくのがわかる

    実際に計算した結果をグラフにまとめると

    正規分布

    グラフからわかるのは、

    1. 回数を増やすと、一様分布から正規分布に変化している
    2. 3回振ると、結果は正規分布と言える
    3. 正規分布の中心は出る目の平均

    となりますね。不思議ですね。

    ➂畳み込み積分で一様分布からの変化を確認

    なぜ、一様分布を重ねると徐々に正規分布へと異なる分布に変わるのか?はある程度数式で読み取れます。が、場合分けがたくさんあるので、手計算ではちょっと大変です。その1例を挙げます。

    1回から2回への変化

    関連記事のように、畳み込み積分を使って計算します。

    畳み込み積分がよくわかる(一様分布どうし)
    畳み込み積分が計算できますか?本記事では畳み込み積分のイメージを高校数学を使ってわかりやすく解説し、さらに一様分布を使った畳み込み積分の計算を途中経過を一切端折らずに解説しています。畳み込み積分の計算ができず困っている方は必見です。

    畳み込み積分で分布が変わるところを理解する

    例題を挙げると、

    一様分布
    \(f(x) = \frac{1}{6} \) (0 ≤ x ≤ 6) それ以外0
    \(g(y) = \frac{1}{6} \) (0 ≤ y ≤ 6) それ以外0
    において、x+y=zにおける確率分布関数h(z)を作れ。

    関連記事でおさえたいポイントは

    積分区間を確認すると、場合分けが乗じる
    場合分けは関連記事から見ると
    ●①は(x,y)=(6,6)より上(つまり12 ≤ z)で、積分領域外なので、h(z)=0
    ●➁は(x,y)=(0,6)以上①以下(つまり6 ≤ z ≤12)なので、図のように、x=z-6~6区間で積分
    ●➂は(x,y)=(0,0)以上①以下(つまり0 ≤ z ≤6)なので、図のように、x=0~z区間で積分
    ●➃は(x,y)=(0,0)以下(つまりz ≤ 0)で、積分領域外なので、h(z)=0

    この結果、一様分布から折れ線のような分布に変化します。

    一様分布
    一様分布

    これを繰り返すと、一様分布から正規分布に近づく説明を数式で表現すればOKです。でも、場合分けが大変すぎるので、やり方だけ理解しておきましょう。

    以上、
    一様分布などを重ねると正規分布に近づく不思議な現象を
    をわかりやすく解説しました。

    まとめ

    「【初心者必見!】ポアソン分布の期待値と分散が解ける(高校数学で解ける!)」を解説しました。

    • ①ポアソン分布の式を理解する
    • ➁ポアソンの期待値と分散の導出

  • 【初心者必見!】ポアソン分布の期待値と分散が解ける(高校数学で解ける!)

    【初心者必見!】ポアソン分布の期待値と分散が解ける(高校数学で解ける!)

    「ポアソン分布の期待値と分散が解けない」などと困っていませんか?

    こういう疑問に答えます。

    本記事のテーマ

    【初心者必見!】ポアソン分布の期待値と分散が解ける(高校数学で解ける!)

    おさえておきたいポイント

    • ①ポアソン分布の式を理解する
    • ➁ポアソンの期待値と分散の導出
    [themoneytizer id=”105233-2″]
    正規分布、二項分布、ポアソン分布の中で、一番理解しにくいのがポアソン分布です。
    でも式が複雑で
    期待値、分散の導出は難しい!
    何度も見て、解けるようになりましょう!

    一緒に解きながら慣れていきましょう!

    ①ポアソン分布の式を理解する

    ポアソン分布の基本

    ポアソン分布の式の導出、二項分布との関係は関連記事にあります。まず、ここを確認してください。

    【簡単】わかりやすく理解できるポアソン分布
    ポアソン分布の式がわからない・覚えられない、どんな場合に活用するかわからない、と苦手意識はありませんか?本記事では、ポアソン分布の関数の導出、正規分布近似、活用方法をわかりやすく解説します。ポアソン分布が全く理解できない方は必見です。

    ポアソン分布の式に慣れよう!

    \(e^{-λ} \frac{λ^x}{x!}\)という変な式を実際に変形するなどして、触ってみましょう。習うより慣れよ!です。1つ例題を出します。

    【問1】
    ポアソン分布 \(f(x)\)= \(e^{-λ} \frac{λ^x}{x!}\) (\(x\)は自然数)について、
    \(\sum_{x=0}^{∞} f(x)\)=1 を示せ。

    解法

    どうでしょうか?一見難しそうですが、 式を難しくしている\(\sum_{x=0}^{∞} \frac{λ^x}{x!}\)が意外な値になります。テイラー展開を思い出すと

    \(e^x\)=1+\(x\)+\(\frac{x^2}{2!}\)+ \(\frac{x^3}{3!}\)+…
    をまとめると、
    \(e^x\)=\(\sum_{x=0}^{∞} \frac{λ^x}{x!}\)

    この式を問題文の式に代入すると
    \(\sum_{x=0}^{∞} f(x)\)
    =\( e^{-λ} \sum_{x=0}^{∞} \frac{λ^x}{x!}\)
    =\( e^{-λ} e^λ \)
    =1

    となりますね。扱いにくい\(\frac{λ^x}{x!}\)が少し身近に感じていただける例題で確認しました。

    ポアソン分布の式は複雑で、変形して使う場合が少ないので理解が難しい式となってしまいますね。

    ➁ポアソンの期待値と分散の導出

    問題

    【問2】
    ポアソン分布 \(f(x)\)= \(e^{-λ} \frac{λ^x}{x!}\) (\(x\)は自然数)について、
    (1) 期待値E[X]
    (2) 分散V[X]を求めよ。

    ポアソン分布の期待値E、分散Vも共にλになります。式が複雑なわりに期待値と分散は分布関数の中で最もシンプルになるので、不思議です。

    期待値

    (1)を解きます。

    期待値E[X]≡xf(x)という意識で式を作ります。
    E[X]= \(\sum_{k=0}^{∞}\)\(k\) ×\(\frac{λ^k}{k!} e^{-λ}\)
    と式を書いて、変形していきます。

    E[X]= \(\sum_{k=0}^{∞} k\frac{λ^k}{k!} e^{-λ}\)
    (k=0の場合、\( 0 \frac{λ^0}{0!} e^{-λ}\)=0より、)
    = \(\sum_{k=1}^{∞} k\frac{λ^k}{k!} e^{-λ}\)
    = \( λe^{-λ} \sum_{k=1}^{∞} \frac{λ^{k-1}}{(k-1)!} \)
    (\(\frac{λ^{k-1}}{(k-1)!} e^{-λ}\)をセットで考えると)
    = \( λe^{-λ} e^{-λ}\)

    となります。さっきの例題を活用すれば簡単に計算できますね。

    【問1】(さっきの例題)
    ポアソン分布 \(f(x)\)= \(e^{-λ} \frac{λ^x}{x!}\) (\(x\)は自然数)について、
    \(\sum_{x=0}^{∞} f(x)\)=1 を示せ。

    分散

    (2)を解きます。ここで、テクニックですが、
    E[X2]ではなく、E[X(X-1)]を求めます。

    期待値E[X(X-1)]≡x(x-1)f(x)という意識で式を作ります。
    E[X(X-1)]= \(\sum_{k=0}^{∞}\)\(k(k-1)\) ×\(\frac{λ^k}{k!} e^{-λ}\)
    と式を書いて、変形していきます。

    E[X(X-1)]= \(\sum_{k=0}^{∞} k(k-1) \frac{λ^k}{k!} e^{-λ}\)
    (k=0,1の場合、\( k(k-1) \frac{λ^k}{k!} e^{-λ}\)=0より)
    = \(\sum_{k=2}^{∞} k(k-1) \frac{λ^k}{k!} e^{-λ}\)
    =\( e^{-λ} λ^2 \sum_{k=2}^{∞} \frac{λ^{k-2}}{(k-2)!} \)
    =\( e^{-λ} λ^2 e^λ \)
    (\(\frac{λ^{k-2}}{(k-2)!} e^{-λ}\)をセットで考えると)
    =\(λ^2\)

    ここで、
    V[X]=E[X(X-1)]+E[X]-E[X]2
    =\(λ^2\)+\(λ\)-\(λ^2\)
    =\(λ\)
    となります。さっきの例題を活用すれば簡単に計算できますね。

    【問1】(さっきの例題)
    ポアソン分布 \(f(x)\)= \(e^{-λ} \frac{λ^x}{x!}\) (\(x\)は自然数)について、
    \(\sum_{x=0}^{∞} f(x)\)=1 を示せ。

    少しずつでいいので、ポアソン分布に慣れましょう。

    ポアソン分布は、二項定理、指数分布から変形して解けるので、他の分布関数と関連づけながら身につけましょう。すべてQCプラネッツの記事で解説しています!
    以上、
    ①ポアソン分布の式に慣れる
    ➁ポアソン分布の構造体を活用して期待値、分散を計算する
    をわかりやすく解説しました。

    まとめ

    「【初心者必見!】ポアソン分布の期待値と分散が解ける(高校数学で解ける!)」を解説しました。

    • ①ポアソン分布の式を理解する
    • ➁ポアソンの期待値と分散の導出

  • 【初心者必見!】二項分布の期待値と分散が解ける(高校数学で解ける!)

    【初心者必見!】二項分布の期待値と分散が解ける(高校数学で解ける!)

    「二項分布の期待値と分散が解けない」などと困っていませんか?

    こういう疑問に答えます。

    本記事のテーマ

    【初心者必見!】二項分布の期待値と分散が解ける(高校数学で解ける!)

    おさえておきたいポイント

    • ①二項分布の式がマスターできる!
    • ➁二項分布の期待値・分散の導出(その1)
    • ➂二項分布の期待値・分散の導出(その2)
    [themoneytizer id=”105233-2″]
    二項分布、二項定理は
    抜取検査の主役でもあるので、
    しっかりマスターしたい!
    でも式が複雑で
    期待値、分散の導出は難しい!
    何度も見て、解けるようになりましょう!

    二項分布に慣れる良問を持ってきましたので、一緒に解きながら慣れていきましょう!

    ①二項分布の式がマスターできる!

    二項定理を理解する

    まず、 \((p+q)^n\)を展開すると、
    \((p+q)^n\)=\(p^n\)+…+\(q^n\)となりますね。

    これをまとめると

    \((p+q)^n\)=\(\sum_{r=0}^{n} {}_n C_r p^r q^{n-r}\)
    となります。これが二項定理ですね。
    特に、\(p+q=1\)の場合、
    ●\(\sum_{r=0}^{n} {}_n C_r p^r q^{n-r}\)=\((p+q)^n\)=1
    となるし、\(p+q=2\)の場合、
    ●\(\sum_{r=0}^{n} {}_n C_r p^r q^{n-r}\)=\((p+q)^n\)=\(2^n\)
    となりますね。これも高校数学でよく出題されたはずです。

    今回は、

    特に、\(p+q=1\)の場合、つまり、\(q=1^p\)の場合
    ●\(\sum_{r=0}^{n} {}_n C_r p^r q^{n-r}\)=\((p+q)^n\)=1
    を使うのが二項分布です!

    二項分布の式の構造を理解する

    \(\sum_{r=0}^{n} {}_n C_r p^r q^{n-r}\)
    の形が複雑すぎる!

    大丈夫です。構造体として式を理解すればOK。式の構造をいじらずに式変形するのが二項分布の式を扱うポイントです。

    二項定理

    固定と有るところは変えず、それ以外の値を計算する

    二項分布の式の基本形を維持して式変形する

    例を挙げます。

    【例題】
    ●\(\sum_{r=0}^{n} {}_n C_r p^r q^{n-r}\)=\((p+q)^n\)=1
    とする場合、
    ●\(\sum_{r=0}^{n} r {}_{n-1} C_{r-1} p^r q^{n-r}\)
    はいくらか?

    解いてみましょう。基本を変えないので、
    \(\sum_{r=0}^{n} {}_n C_r p^r q^{n-r}\)
    の式に持って行きます。

    ところで、
    \( {}_n C_r\)=\(\frac{n!}{r!(n-r)!}\)です。この式も重要です!
    なので、
    ●\({}_{n-1} C_{r-1}\)=\(\frac{(n-1)!}{(r-1)!(n-r)!}\)と機械的に公式代入すると、
    \(\frac{(n-1)!}{(r-1)!(n-r)!}\)= \(\frac{r}{n}\)× \(\frac{n!}{r!(n-r)!}\)
    = \(\frac{r}{n}\)× \( {}_n C_r\)
    となるので、

    問いの式は
    ●\(\sum_{r=0}^{n} r {}_{n-1} C_{r-1} p^r q^{n-r}\)
    =\(\sum_{r=0}^{n} r \frac{1}{n} {}_n C_r p^r q^{n-r}\)
    =\(\frac{1}{n} \)×\(\sum_{r=0}^{n} {}_n C_r p^r q^{n-r}\)
    =\(\frac{1}{n} \)×1
    =\(\frac{1}{n} \)
    と計算できます。

    二項分布の式の基本形を維持して式変形することが大事です。

    では、この式変形を活用して、二項分布の期待値npと分散np(1-p)を2通りの解法で解いてみましょう。

    ➁二項分布の期待値・分散の導出(その1)

    問題

    【問1】
    確率変数Xが二項分布に従い、P(X=\(i\))=\( {}_n C_r p^r q^{n-r}\) (ただし、\(p+q=1\))に従うとき、期待値E(X)=\(np\)、分散V(X)=\(np(1-p)\)を以下のやり方で導出したい。
    (1) \(i {}_n C_i \)=\(n {}_{n-1} C_{i-1} \) (\(i\) ≥1)を示し、E(X)=\(np\)を導出せよ。
    (2) \(i (i-1) {}_n C_i \)=\(n(n-1) {}_{n-2} C_{i-2} \) (\(i\) ≥2)を示し、V(X)=\(npq\)を導出せよ。

    期待値

    (1)を解きます。

    ●\(i {}_n C_i \)=\(i \frac{n!}{i!(n-i)!}\)= \(\frac{n!}{(i-1)!(n-i)!}\)
    = \(n \frac{(n-1)!}{(i-1)!(n-i)!}\)= \(n {}_{n-1} C_{i-1} \)
    となります。

    ●期待値E(X)は
    E(X)= \(\sum_{i=1}^{n} \) \(i\)\({}_n C_i p^i q^{n-i}\)
    (E(X)なので、\(i\)を掛け算する必要がありますね。)

    =\(\sum_{i=1}^{n} \) \(i\)\({}_n C_i p^i q^{n-i}\)
    =\(\sum_{i=1}^{n} n {}_{n-1} C_{i-1} p^i q^{n-i}\)
    =\(np\)\(\sum_{i=1}^{n} {}_{n-1} C_{i-1} p^{n-1} q^{(n-1)-(i-1)}\)

    二項定理から
    \(\sum_{i=1}^{n} {}_{n-1} C_{i-1} p^{n-1} q^{(n-1)-(i-1)}\)=1
    なので、
    =\(np\)

    よって、
    E(X)= \(np\)
    となります。

    二項定理の式変形、少し慣れたでしょうか?

    分散

    (2)を解きます。

    ●\(i(i-1) {}_n C_i \)=\(i(i-1) \frac{n!}{i!(n-i)!}\)= \(n(n-1)\frac{(n-2)!}{(i-2)!(n-i)!}\)
    = \(n(n-1) {}_{n-2} C_{i-2} \)
    となります。

    まず、曲者であるE(X2)を計算します。
    E(X2)= \(\sum_{i=0}^{n} \) \(i^2\)\({}_n C_i p^i q^{n-i}\)
    (E(X2)なので、\(i^2\)を掛け算する必要がありますね。)

    =\(\sum_{i=0}^{n} \) \(i^2\)\({}_n C_i p^i q^{n-i}\)
    で、ここであえて、\(i^2=i(i-1)+i\)と分解します。ここはテクニックです。

    =\(\sum_{i=1}^{n} i(i-1) {}_n C_i p^i q^{n-i}\)+\(\sum_{i=0}^{n} i {}_n C_i p^i q^{n-i}\)
    =\(n(n-1)p^2 \sum_{i=2}^{n} {}_{n-2} C_{i-2} p^{i-2} q^{n-i}\)+\(np \sum_{i=1}^{n} {}_{n-1} C_{i-1} p^{i-1} q^{n-i}\)
    と二項定理の式の構造体を作る事ができます。

    よって、
    E(X2)=\(n(n-1)p^2+np\)
    となります。

    よって、分散V(X)は
    V(X)= E(X2)-E(X) =\(n(n-1)p^2+np-(np)^2\)
    =\(np(1-p)\)

    ➂二項分布の期待値・分散の導出(その2)

    問題

    【問2】
    確率変数Xが二項分布に従い、P(X=\(i\))=\( {}_n C_r p^r q^{n-r}\) (ただし、\(p+q=1\))に従うとき、期待値E(X)=\(np\)、分散V(X)=\(np(1-p)\)を以下のやり方で導出したい。
    \(f(x)=(px+q)^n\)を使って、\(f^{‘}(x)\),\(f^{‘‘}(x)\)を導出して、E(X),V(X)を導出せよ。

    期待値

    (1)を解きます。

    \(f(x)\)= \(\sum_{i=0}^{n} {}_n C_i (px)^i q^{n-i}\)として微分すると、
    \(f^{‘}(x)\)=\(np(px+q)^{n-1}\)=\(\sum_{i=0}^{n} i {}_n C_i p^i x^{i-1} q^{n-i}\)
    となるので、
    \(f^{‘}(1)\)= \(\sum_{i=0}^{n} i {}_n C_i p^i 1^{i-1} q^{n-i}\)
    =\(\sum_{i=0}^{n} i {}_n C_i p^i q^{n-i}\)
    がまさに、 E(X)であり、
    \(f^{‘}(1)\)=\(np(p×1+q)^{n-1}\)=\(np(p+q)\)=\(np\) (\(p+q=1\)となります。
    あっさり解けましたね。

    分散

    (2)を解きます。

    さらに微分して、
    \(f^{‘‘}(x) \)=\(n(n-1)p^2 (px+q)^{n-2}\)= \(\sum_{i=0}^{n} i(i-1) {}_n C_i p^i x^{i-2} q^{n-i}\)
    \(f^{‘‘}(1) \)=\(n(n-1)p^2\)=\(\sum_{i=0}^{n} i(i-1) {}_n C_i p^i q^{n-i}\)は前問の計算経過からもよく見ると、

    \(f^{‘‘}(1) \)+\(np\)=E(X2)となるので、
    V(X)= E(X2)-E(X) =\(n(n-1)p^2+np-(np)^2\)
    =\(np(1-p)\)

    となります。2通りの解法で解けるので面白いですね!

    以上、
    ①二項定理の式に慣れる
    ➁二項定理の式の構造体を活用して期待値、分散を計算する
    をわかりやすく解説しました。

    まとめ

    「【初心者必見!】二項分布の期待値と分散が解ける(高校数学で解ける!)」を解説しました。

    • ①二項分布の式がマスターできる!
    • ➁二項分布の期待値・分散の導出(その1)
    • ➂二項分布の期待値・分散の導出(その2)

  • 【初心者必見!】確率変数の期待値と分散が解ける(高校数学で解ける!)

    【初心者必見!】確率変数の期待値と分散が解ける(高校数学で解ける!)

    「確率変数の期待値と分散がいまいち解けない」などと困っていませんか?

    こういう疑問に答えます。

    本記事のテーマ

    【初心者必見!】確率変数の期待値と分散が解ける(高校数学で解ける!)

    おさえておきたいポイント

    • ①確率分布関数と確率の違いを理解する
    • ➁確率変数の期待値と分散が解ける演習問題
    • ➂確率変数の期待値と分散が解ける演習問題1
    • ➃確率変数の期待値と分散が解ける演習問題2
    • ➄確率変数の期待値と分散が解ける演習問題3
    • ⑥確率変数の期待値と分散が解ける演習問題4
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    確率分布関数と確率の違いは説明できますか?
    確率計算には数列、積分が有効です。是非、慣れましょう!
    高校数学で解ける演習問題で慣れましょう!

    ①確率分布関数と確率の違いを理解する

    確率分布関数とは

    確率分布関数
    累積分布関数
    確率密度関数
    とかいろいろありますが、
    違いがわかりますか?

    実は、そんなに違いを意識する必要なく、

    ある点の確率をプロットしたのが確率分布関数で
    求めたい区間の確率を数列の和・積分で計算するのが確率

    確率分布関数

    という感覚でOKです。

    確率分布関数
    累積分布関数
    確率密度関数
    とかいろいろありますが、
    違いを理解するよりは
    確率は数列と積分を使いまくる!
    の意識の方が大事です!

    確率分布関数の和・積分が確率

    確率を求める際、

    離散系の場合、数列を使うので
    ●確率Pr=ΣP
    ●期待値E[X]=ΣxPr, E[X2]=ΣxPr
    ●分散V=E[X2]-E[X] 2
    を活用します。

    数列のΣが出て来ます。

    連続系の場合、積分を使うので
    ●確率Pr=∫f(x)dx
    ●期待値E[X]=∫x f(x)dx, E[X2]= ∫x2 f(x)dx
    ●分散V=E[X2]-E[X] 2
    を活用します。

    積分の∫が出て来ます。

    なので、数列・積分・確率の練習をしましょう。

    ➁確率変数の期待値と分散が解ける演習問題

    4問用意しました。

    演習問題1

    【問1】
    1から10まで1枚ずつ記入した10枚のカードがある。この10枚の中から1枚任意に取り出し、k=1,2,3,4,5に対し、取り出したカードの数が2kなら、kをその値に、2k-1なら2k-1をその値にもつ確率変数Xを考える。このとき、E(X),V(X)を求めよ

    演習問題2

    【問2】
    2個のサイコロを同時に1回振るとき、
    (1) 2つの目の和の期待値と分散を求めよ。
    (2) 2つの目の積の期待値と分散を求めよ。

    演習問題3

    【問3】
    確率密度関数\(f(x)=\frac{1}{36}(-x^2+9)\) (-3 ≤ \(x\) ≤ 3)で定義される確率分布がある。
    (1) \( \displaystyle \int_{-3}^{3} f(x)dx \)を求めよ。
    (2) この確率分布の期待値と分散値を計算せよ。

    演習問題4

    【問4】
    正n面体(nは自然数)でできたサイコロがある。どの面も出る確率は同一で1/nとする。
    (1) 面i(1≤i≤n)が出る確率を離散型確率変数とする場合の期待値と分散値を計算せよ。
    (2) 面i(1≤i≤n)が出る確率を連続型確率変数とする場合の期待値と分散値を計算せよ。

    どうでしょうか? すべて高校数学で解ける問題で、大学入試で出題されても良い良問ばかりです。この4問を使って、確率を数列と積分で解く習慣をつけましょう。

    ➂確率変数の期待値と分散が解ける演習問題1

    問題

    【問1】
    1から10まで1枚ずつ記入した10枚のカードがある。この10枚の中から1枚任意に取り出し、k=1,2,3,4,5に対し、取り出したカードの数が2kなら、kをその値に、2k-1なら2k-1をその値にもつ確率変数Xを考える。このとき、E(X),V(X)を求めよ

    回答

    【解】大学入試で出題された問題です。実際に書き出して、期待値と分散を計算します。

    確率変数

    上表をもとに、数列を使って期待値、分散を計算します。

    ●期待値E(X)は
    E(X)=1・\(\frac{2}{10}\)+2・\(\frac{1}{10}\)+3・\(\frac{2}{10}\)+4・\(\frac{1}{10}\)+5・\(\frac{2}{10}\)+7・\(\frac{1}{10}\)+9・\(\frac{1}{10}\)=4

    ●分散V(X)は
    V(X)=\((1-4)^2\)・\(\frac{2}{10}\)+\((2-4)^2\)・\(\frac{1}{10}\)+\((3-4)^2\)・\(\frac{2}{10}\)+\((4-4)^2\)・\(\frac{1}{10}\)+\((5-4)^2\)・\(\frac{2}{10}\)+\((7-4)^2\)・\(\frac{1}{10}\)+\((9-4)^2\)・\(\frac{1}{10}\)=6

    数列を使った1問でした。

    ➃確率変数の期待値と分散が解ける演習問題2

    問題

    【問2】
    2個のサイコロを同時に1回振るとき、
    (1) 2つの目の和の期待値と分散を求めよ。
    (2) 2つの目の積の期待値と分散を求めよ。

    回答

    サイコロの問題は超有名なので、是非解きましょう。

    1つ目のサイコロの目と2つ目のサイコロの目の出方はそれぞれ独立とします。
    ●E(X)=\(\frac{1}{6}\)(1+2+3+4+5+6)=\(\frac{7}{2}\)
    ●E(X2)=\(\frac{1}{6}(1^2+2^2+3^2+4^2+5^2+6^2)\)=\(\frac{91}{6}\)
    ●E(X)E(Y)=E(X)E(Y)= \(\frac{49}{4}\)
    を使って問を解きます

    期待値E(X2)の計算も慣れましょう。

    (1)
    ● E(X+Y)=E(X)+E(Y)= \(\frac{7}{2}\)+\(\frac{7}{2}\)=7
    ●E((X+Y)2)=E(X2)+2E(X)E(Y)+E(Y2)
    = \(\frac{91}{6}\)+2・\(\frac{7}{2}\)・\(\frac{7}{2}\)+ \(\frac{91}{6}\)= \(\frac{329}{6}\)
    ●V(X+Y)= E((X+Y) 2)- E(X+Y) 2
    =\(\frac{329}{6}\)-49=\(\frac{35}{6}\)

    (2)
    ● E(XY)=E(X)E(Y)= \(\frac{7}{2}\)・\(\frac{7}{2}\)=\(\frac{49}{4}\)
    ●E((XY)2)=E(X2)・E(Y2)= \(\frac{91}{6}\)・\(\frac{91}{6}\)= \(\frac{8281}{36}\)
    ●V(XY)= E((XY)2)- E(XY) 2=\(\frac{8281}{36}\)-\(\frac{2401}{16}\)=\(\frac{11515}{144}\)

    機械的に計算しながら、公式や数列の計算に慣れていきましょう。

    ➄確率変数の期待値と分散が解ける演習問題3

    問題

    【問3】
    確率密度関数\(f(x)=\frac{1}{36}(-x^2+9)\) (-3 ≤ \(x\) ≤ 3)で定義される確率分布がある。
    (1) \( \displaystyle \int_{-3}^{3} f(x)dx \)を求めよ。
    (2) この確率分布の期待値と分散値を計算せよ。

    回答

    【問3】、【問4】は積分の演習問題です。

    高校数学ですね。簡単な式で期待値、分散の積分計算に慣れていきましょう。

    (1) \( \displaystyle \int_{-3}^{3} f(x)dx \)=\( \displaystyle \int_{-3}^{3} \frac{1}{36}(-x^2+9)dx \)
    =\(\frac{1}{36}\)\(\left[ -\frac{1}{3}x^3+9x \right]_{-3}^{3}\)=1
    全区間の積分、つまり、全確率は合計1です。そりゃ、そうですよね!

    (2)
    ●E[X]= \( \displaystyle \int_{-3}^{3} xf(x)dx \)=\( \displaystyle \int_{-3}^{3} \frac{1}{36}x(-x^2+9)dx \)
    =\(\frac{1}{36}\)\(\left[ -\frac{1}{4}x^4+\frac{9}{2}x^2 \right]_{-3}^{3}\)=0
    となります。確かにy軸に対象な関数なので、平均は0ですね!確かに!

    ●E[X2]= \( \displaystyle \int_{-3}^{3} x^2f(x)dx \)=\( \displaystyle \int_{-3}^{3} \frac{1}{36}x^2(-x^2+9)dx \)
    =\(\frac{1}{36}\)\(\left[ -\frac{1}{5}x^5+3x^3 \right]_{-3}^{3}\)=\(\frac{9}{5}\)
    より、
    ●V[X]= E[X2]―E[X] 2=\(\frac{9}{5}\)

    積分慣れていきましょう。
    ●E[X]= \( \displaystyle \int_{a}^{b} xf(x)dx \)
    ●E[X2]= \( \displaystyle \int_{a}^{b} x^2 f(x)dx \)
    を定義どおり、積分すれば確率・期待値・分散は計算できます。

    ⑥確率変数の期待値と分散が解ける演習問題4

    問題

    【問4】
    正n面体(nは自然数)でできたサイコロがある。どの面も出る確率は同一で1/nとする。
    (1) 面i(1≤i≤n)が出る確率を離散型確率変数とする場合の期待値と分散値を計算せよ。
    (2) 面i(1≤i≤n)が出る確率を連続型確率変数とする場合の期待値と分散値を計算せよ。

    回答

    (1)は離散系なので数列∑、(2)は連続系なので積分を使います。同じ問題ですが、連続系と離散系で計算結果が若干変わる点が面白いので、解いてみましょう!

    (1)
    ●期待値E=\(\sum_{i=1}^{n} i \frac{1}{n}\)=\(\frac{1}{n} \frac{1}{2}n(n+1)\)=\(\frac{1}{2}(n+1)\)
    ●分散V=\(\sum_{i=1}^{n}\frac{1}{n}(i-\frac{n+1}{2})^2 \)=\(\frac{1}{12}(n+1)(n-1)\)

    (2)
    ●期待値E=\( \displaystyle \int_{0}^{n} xf(x)dx \)=\( \displaystyle \int_{0}^{n} x \frac{1}{n})dx \)=\(\frac{n}{2}\)
    ●分散V=E(X2)-E(X) 2=\( \displaystyle \int_{0}^{n} x^2 f(x)dx \)-\((\frac{n}{2})^2\)=\(\frac{n^2}{12}\)

    表にすると、離散系と連続系で結果が若干かわります。

    離散系 連続系
    期待値E \(\frac{1}{2}(n+1)\) \(\frac{1}{2}n\)
    分散V \(\frac{1}{12}(n+1)(n-1)\) \(\frac{n^2}{12}\)

    以上、数列・積分を使って、確率・期待値・分散が計算できることを確認しました。

    まとめ

    「【初心者必見!】確率変数の期待値と分散が解ける(高校数学で解ける!)」を解説しました。

    • ①確率分布関数と確率の違いを理解する
    • ➁確率変数の期待値と分散が解ける演習問題
    • ➂確率変数の期待値と分散が解ける演習問題1
    • ➃確率変数の期待値と分散が解ける演習問題2
    • ➄確率変数の期待値と分散が解ける演習問題3
    • ⑥確率変数の期待値と分散が解ける演習問題4

  • 【初心者必見!】正規分布の概形、近似式、定積分が解ける!(高校数学で解ける!)

    【初心者必見!】正規分布の概形、近似式、定積分が解ける!(高校数学で解ける!)

    「正規分布がいまいちよくわからない」などと困っていませんか?

    こういう疑問に答えます。

    本記事のテーマ

    【初心者必見!】正規分布の概形、近似式、定積分が解ける!(高校数学で解ける!)

    おさえておきたいポイント

    • ①正規分布の概形を描いてみよう!(高3レベル)
    • ➁正規分布に近いグラフを描いてみよう!(高3レベル)
    • ➂正規分布の積分の近似値を解いてみよう!(高2レベル)
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    正規分布は絶対勉強しないといけないけど、
    式が難しいし、
    正規分布表が何であるのかわからない
    など、最初悩みますよね!
    正規分布に慣れるには、
    高校数学の微分積分を使って
    実際にグラフを描いて、面積を求めてみましょう!
    \(e^{-\frac{x^2}{2}}\)の式に
    圧倒される必要はありません。
    自分の解けるテリトリーに持って行きましょう。

    正規分布に慣れる良問を持ってきましたので、一緒に解きながら慣れていきましょう!

    ①正規分布の概形を描いてみよう!(高3レベル)

    例題

    正規分布の分布関数\(f(x)\)=\(e^{-\frac{x^2}{2}}\)のグラフを描く。
    (1) 極値と変曲点の座標を求めよ。
    (2) \(y=f(x)\)を描け

     理系の高校数学の定期試験問題レベルです。ここは、しっかり解けるようにしましょう。

    問(1)の回答

    微分します。
    ●\(f’(x)\)=\(-x e^{-\frac{x^2}{2}}\)
    ●\(f’’(x)\)=\((-1+x^2 e^{-\frac{x^2}{2}}\)

    ここで、極値と変曲点を考えます。
    ●\(f’(x)\)=0のときは、\(x\)=0 で、
    ●\(f’’(x)\)=0のときは、\(x\)=±1 なので、
    増減表ができますね。

    正規分布

    増減表をもとに、概形を描くと下図になります。

    正規分布

    高校数学では、あまり\(e^{-\frac{x^2}{2}}\)の式が出ませんが、特に気にせず、普通に微分積分すれば解けます!

    ➁正規分布に近いグラフを描いてみよう!(高3レベル)

    正規分布の式になぜ正規分布表があるのか?

    統計学やQCを勉強すると、必ず、正規分布表の読み方などを勉強しますが、
    何で、あんな表があるかわかりますか? この疑問を持つことの方が表の読み方の勉強より大事です!

    正規分布の式
    \(e^{-\frac{x^2}{2}}\)
    は積分できない(不定積分が作れない)
    正規分布の式
    \(e^{-\frac{x^2}{2}}\)
    の積分値は近似値で与えているのが現状
    でも、正規分布の式の定積分
    \( \displaystyle \int_{-∞}^{∞}e^{-\frac{x^2}{2}}dx \)は計算できる!

    不定積分が計算できないのに、なぜか定積分は計算できる
    変な式です。だから、理解が難しい!

    だったら、簡単な近似式を作ってしまおう!

    次の例題に行きましょう。

    例題

    正規分布の分布関数\(f(x)\)=\(e^{-\frac{x^2}{2}}\)をテイラー展開して4次の整式からなる近似式を作って、積分を考えたい。
    (1) \(f(x)\)=\(1-\frac{x^2}{2}+\frac{x^4}{8}\)と近似できることを示せ。
    (2) 正規分布から\( \displaystyle \int_{0}^{1} \frac{1}{\sqrt{2π}} e^{-\frac{x^2}{2}}dx \)を求め、
    手計算から\( \displaystyle \int_{0}^{1}\frac{1}{\sqrt{2π}}(1-\frac{x^2}{2}+\frac{x^4}{8})dx \)の結果と比較せよ。

    問(1)の回答

    テイラー展開は教科書どおりで、\(x=0\)のまわりで、テイラー展開すると
    \(f(x)\)=\(f(0)\)+\(\frac{f^{(1)}(0)}{1!} x^1\)+\(\frac{f^{(2)}(0)}{2!} x^2\)+\(\frac{f^{(3)}(0)}{3!} x^3\)+\(\frac{f^{(4)}(0)}{4!} x^4\)+…

    どんどん微分しましょう。この微分は良い練習です。是非計算しましょう!
    ●\( f^{(1)}(x)\)=\(-x e^{-\frac{x^2}{2}}\)
    ●\( f^{(2)}(x)\)=\((-1+x^2) e^{-\frac{x^2}{2}}\)
    ●\( f^{(3)}(x)\)=\((-x^3+3x) e^{-\frac{x^2}{2}}\)
    ●\( f^{(4)}(x)\)=\((x^4-6x^2+3) e^{-\frac{x^2}{2}}\)

    より、\(x=0\)を代入して、\(f(x)\)の近似式を計算すると、
    ●\( f^{(1)}(0)\)=0
    ●\( f^{(2)}(0)\)=-1
    ●\( f^{(3)}(0)\)=0
    ●\( f^{(4)}(0)\)=3
    となるので、

    \(f(x)\)=1-\(\frac{1}{2} x^2\)+\(\frac{1}{8} x^4\)

    近似式の概形と正規分布の概形を描いてみる

    近似式は4次関数で高2レベルですね。Excelでグラフを描いてみましょう。

    正規分布

    確かに、\(x=0\)付近は2つのグラフは重なっていますね。近似値からでも正規分布の定積分は精度よく求められそうですね。

    ➂正規分布の積分の近似値を解いてみよう!(高2レベル)

    問(2)を再掲

    正規分布の分布関数\(f(x)\)=\(e^{-\frac{x^2}{2}}\)をテイラー展開して4次の整式からなる近似式を作って、積分を考えたい。
    (2) 正規分布から\( \displaystyle \int_{0}^{1}\frac{1}{\sqrt{2π}} e^{-\frac{x^2}{2}}dx \)を求め、
    手計算から\( \displaystyle \int_{0}^{1}\frac{1}{\sqrt{2π}}(1-\frac{x^2}{2}+\frac{x^4}{8})dx \)の結果と比較せよ。

    では、2つの関数の積分を解いてみましょう。

    正規分布表から確認

    正規分布表から値を読みます。正規分布表の読み方は大丈夫でしょうか?一応解説します。

    Kp *=0 *=1 ・・・  *=9
    0.0* 0.5 0.496 ・・・ ・・・
    ・・・ ・・・ ・・・ ・・・ ・・・
    1.0* 0.1587 0.1562 ・・・  ・・・
    1.1* 0.1357 ・・・  ・・・  ・・・
    ・・・ ・・・ ・・・ ・・・ ・・・

    上表のマーカ部でKp=1.00の値「0.1587」を見ますが、
    これは、\( \displaystyle \int_{1}^{∞}\frac{1}{\sqrt{2π}} e^{-\frac{x^2}{2}}dx \)の値なので、
    0.5-0.1587=0.3413が、求めたい積分値\( \displaystyle \int_{0}^{1}\frac{1}{\sqrt{2π}} e^{-\frac{x^2}{2}}dx \)です。

    何を言っているかわからない場合は、正規分布の基礎を復習しましょう。関連記事を紹介します。

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    近似式の定積分

    \( \displaystyle \int_{0}^{1}\frac{1}{\sqrt{2π}}(1-\frac{x^2}{2}+\frac{x^4}{8})dx \)を計算します。高2レベルです。

    \( \displaystyle \int_{0}^{1}\frac{1}{\sqrt{2π}}(1-\frac{x^2}{2}+\frac{x^4}{8})dx \)
    =\(\frac{1}{\sqrt{2π}} \frac{103}{120}\)=0.3425
    となります。この計算もやってみてください。

    積分値の比較

    ●正規分布の場合は、0.3413
    ●近似式の場合は、0.3425
    とほぼ一致していますね。差は0.4%!

    グラフ見れば、x=0~1の区間は2つのグラフのyの値はほぼ一致していますね。

    正規分布

    以上、
    ①微分を計算してわかる正規分布の概形
    ➁正規分布の概形近似式の作り方
    ➂定積分の値の比較
    を解説しました! 正規分布にだいぶ慣れたはずです!

    まとめ

    「【初心者必見!】正規分布の概形、近似式、定積分が解ける!(高校数学で解ける!)」を解説しました。

    • ①正規分布の概形を描いてみよう!(高3レベル)
    • ➁正規分布に近いグラフを描いてみよう!(高3レベル)
    • ➂正規分布の積分の近似値を解いてみよう!(高2レベル)

  • 【QC検定®1級,2級合格!】QCに必要なサンプリング問題集を発売します!

    【QC検定®1級,2級合格!】QCに必要なサンプリング問題集を発売します!

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    本記事のテーマ

    【QC検定®合格】サンプリング問題集を販売します

    記事の信頼性

    記事を書いている私は、QC検定®1級合格した後、さらにQCをすべて研究して究めました。
    究めた結果、サンプリングがわかりましたので、問題集にしました!

    ●商標使用について、
    ①QC検定®と品質管理検定®は、一般財団法人日本規格協会の登録商標です。
    ➁このコンテンツは、一般財団法人日本規格協会の承認や推奨、その他の検討を受けたものではありません。
    ➂QCプラネッツは、QC検定®と品質管理検定®の商標使用許可を受けています。

    ①サンプリング(特に分散)が難しすぎる

    QC検定®2級はサンプリングの種類を当てる問題⇒簡単
    QC検定®1級はサンプリングの標本平均の分散を求める問題⇒激ムズ
    ですよね。

    サンプリング(特に分散)の難しさ

    \(V(\bar{\bar{x}})\)が意味不明だし!
    V(\(\bar{\bar{x}}\))=\(\frac{M-m}{M-1}・\frac{σ_b^2}{m}\)+\(\frac{N-n}{N-1}・\frac{σ_w^2}{mn}\)が覚えられないし!
    代入がうまくできない!
    V(\(\bar{\bar{x}}\))=\(\frac{M-m}{M-1}・\frac{σ_b^2}{m}\)+\(\frac{N-n}{N-1}・\frac{σ_w^2}{mn}\)の導出が激ムズで
    結局公式暗記しかない!
    有限母集団近似って何?
    \(\frac{N-n}{N-1}\)項の導出も激ムズで
    有限母集団近似する・しないの判断も難しい
    問題文から\(V(\bar{\bar{x}})\)の式をどういじって、値を代入すればいいか躊躇する!

    ですよね。

    QC検定®1級のサンプリング問題はほぼ点数がとれず困っている
    だから受験もしたくない。。。

    ですよね。

    効率よく最小限の内容でカバーしたい

    と言っても、

    ●品質管理の仕事をしているから不合格は格好悪い
    ●データサイエンティストを目指すから勉強しないわけにいかない
    ●資格が1つでもほしい

    という、プレッシャーもありますよね。

    だから、

    なるべく少ない問題数で、
    QCや統計の基礎がマスターできる教材はないの?

    と探したくなりますよね!

    ご安心ください。
    QCプラネッツが作りました!

    サンプリングを理解するために必要な3要素

    QCプラネッツはQC検定®1級合格しましたが、
    合格しただけで、何もわかっていない状態でした。

    なので、3年以上研究して、650のブログ記事を書き上げて、
    QCを究めました!

    そして、わかったことがあります。

    サンプリングを理解するために必要な3要素がある

    「3要素」を具体的に書くと、

    1. まず、V⇒Vか、V⇒V/nの区別がつくこと
    2. サンプリングの分散を実データで計算体験をすること
    3. パターン問題と公式代入に慣れること

    の3つがベースです。

    今回の、サンプリング問題集は、
    QC検定®1級向けの
    2段サンプリングの分散公式攻略を
    中心にまとめました。

    数少ないサンプリング問題から20題まで拡張して作り上げた問題集です!

    では、商品を紹介します!

    ➁問題集のメリット

    本問題集を学ぶメリット

    1. 基本である、標本分散と標本平均の分散の違いを理解する
    2. 2段サンプリングの分散公式に慣れる
    3. 難しいけど、有限母集団近似、2段サンプリングの分散公式を導出する

    逆にデメリットは

    1. 勉強しないと習得できない
      ⇒それはしゃーない!ですよね(笑)

    是非、ご購入いただきたいです。
    次に、全問題の内容を紹介します!

    ➂内容の範囲

    QCのサンプリング問題集の全問題を紹介!

    20題の問題内容と単元を紹介します!

    苦手な問題があれば、勉強して強化しましょう!
    どこが苦手かをチェックしながら各問を見ましょう。
    問題 内容
    1 あるデータとその平均値の期待値と分散1
    2 あるデータとその平均値の期待値と分散2
    3 あるデータとその平均値の期待値と分散3
    4 有限集団の分散
    5 検定問題
    6 あるデータとその平均値の期待値と分散4
    7 あるデータとその平均値の期待値と分散5
    8 2段サンプリングの分散公式1
    9 2段サンプリングの分散公式2
    10 2段サンプリングの分散公式3
    11 2段サンプリングの分散公式4
    12 2段サンプリング1
    13 層別(比例)サンプリング
    14 2段サンプリング2
    15 2段サンプリングの費用関数1
    16 2段サンプリングの費用関数2
    17 2段サンプリング3
    18 2段サンプリングの費用計算3
    19 有限母集団の修正項の導出
    20 2段サンプリングの分散公式を導出

    特に、紹介したいのが、

    1. 標本と標本平均のばらつきの違いを理解
    2. 標本平均の分散公式を練習
    3. 2段サンプリングの演習問題

    という20題です。

    解説も充実!

    丁寧な解説ページやQCプラネッツのブログ記事を活用してわかりやすく解けますので、ご安心ください。

    全問解いた結果、結局
    標本分散と標本平均の分散の区別から
    確率変数、検定と推定への理解が増すこと

    サンプリングの問題はクリアーできます!

    是非、ご購入ください。

    ➃【問題集ご購入方法】

    本ブログとnoteから販売しております。
    「QCプラネッツ」で検索ください。

    本ブログでの販売


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    1500円/1冊
    とさせていただきます。ご購入よろしくお願いいたします。

    問題集の閲覧アクセスのみ可とさせていただきます。(転売防止のため)
    ご購入後、メールにて、アクセス先をご案内させていただきます。

    noteでの販売

    電子販売もしています。こちらへアクセスください。

    【QC検定®1級,2級合格!】QCに必要なサンプリング問題集を発売します!

    まとめ

    「【QC検定®合格】サンプリング問題集を販売します」、ご購入よろしくお願いいたします。。

  • 2段サンプリングの費用関数で最適配分の式が導出できる

    2段サンプリングの費用関数で最適配分の式が導出できる

    「2段サンプリングの費用関数で最適配分の式の求め方がわからない」、と困っていませんか?

    こういう疑問に答えます。

    本記事のテーマ

    2段サンプリングの費用関数で最適配分の式が導出できる
    • ①2段サンプリングの費用関数
    • ➁最適配分の式を導出

    QC・統計に勝てるためのサンプリング問題集を販売します!

    QC検定®1級、2級でサンプリングの問題で苦戦していませんか?本記事では、QC・統計に勝てるためのサンプリング問題集(20題)を紹介します。

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    【2段サンプリングの費用関数】
    \(C=c_0+c_1m+c_2m\bar{n}\)
    としたとき、
    【最適配分の式】
    \(\bar{n}^2\)=\(\frac{c_1}{c_2} \frac{σ_w^2}{σ_b^2}\)
    を使って計算しますが、
    どうやって
    \(\bar{n}^2\)=\(\frac{c_1}{c_2} \frac{σ_w^2}{σ_b^2}\)
    が出て来るの?
    を解説します!

    ①2段サンプリングの費用関数

    費用関数をよく次のように定義します。

    【2段サンプリングの費用関数】
    \(C=c_0+c_1m+c_2m\bar{n}\)
    ●\(c_0\):初期コスト
    ●\(c_1\):1次サンプルの費用
    ●\(m\):1次サンプルの大きさ
    ●\(c_2\):2次サンプルの費用
    ●\(\bar{n}\):2次サンプルの大きさ
    と定義します。

    確かに、1次サンプルしてから、2次サンプルしますから、費用は加算されていくイメージですね。

    ➁最適配分の式を導出

    最適配分

    最適配分の式は、

    【最適配分の式】
    \(\bar{n}^2\)=\(\frac{c_1}{c_2} \frac{σ_w^2}{σ_b^2}\)

    最適配分の式を導出

    上の式をよく使いますが、導出します。

    導出過程は、

    1. 費用関数の式を変形する
    2. 2段サンプリングの標本平均の分散\(σ_{\bar{\bar{x}}}^2\)を定義する
    3. 標本平均の分散を\(\bar{n}\)の変数として偏微分=0の条件を作る

    で解いていきます。

    (i)費用関数の式を変形する

    費用関数
    \(C=c_0+c_1m+c_2m\bar{n}\)
    を\(m\)の式に直します。

    \(m\)=\(\frac{C-c_0}{c_1+c_2 \bar{n}}\)=(式1)

    (ii)標本平均の分散

    2段サンプリングの標本平均の分散を有限集団近似せずに次の式のようにおきます。計算がシンプルになるためです。

    \(σ_{\bar{\bar{x}}}^2\)=\(\frac{σ_b^2}{m}\)+\(\frac{σ_w^2}{n}\)
    とします。なお、\(n\)=\(m\bar{n}\)の関係から
    \(σ_{\bar{\bar{x}}}^2\)=\(\frac{σ_b^2}{m}\)+\(\frac{σ_w^2}{ m\bar{n}}\)=(式2)

    (式2)に(式1)を代入します。
    (式2)
    =\(σ_{\bar{\bar{x}}}^2\)=\(\frac{c_1+c_2 \bar{n}}{C-c_0}\)+\(\frac{c_1+c_2 \bar{n}}{ C-c_0} \frac{1}{\bar{n}} σ_w^2\)
    =\((\frac{c_1}{C-c_0}σ_b^2+\frac{c_2}{C-c_0}σ_w^2)\)+\(\frac{c_2 σ_b^2}{C-c_0} \bar{n}\)+\(\frac{c_1 σ_w^2}{C-c_0} \frac{1}{\bar{n}}\)
    =(式3)

    (iii)偏微分=0の条件

    (式3)において、偏微分\(\displaystyle \frac{\partial σ_{\bar{\bar{x}}}^2}{\partial \bar{n}} \)=0を解きます。

    \(\displaystyle \frac{\partial σ_{\bar{\bar{x}}}^2}{\partial \bar{n}} \)=\(\frac{c_2 σ_b^2}{C-c_0}-\frac{c_1 σ_w^2}{C-c_0} \frac{1}{\bar{n}^2}\)=0

    整理すると、
    \(c_2 σ_b^2\)=\(\frac{c_1 σ_w^2}{\bar{n}^2}\)
    となり、
    \(\bar{n}^2\)=\(\frac{c_1}{c_2} \frac{σ_w^2}{σ_b^2}\)
    より、最適配分の条件式が導出できました。

    公式暗記より導出を理解して、自力でできるようにしましょう!

    まとめ

    「2段サンプリングの費用関数で最適配分の式が導出できる」をわかりやすく解説しました。

    • ①2段サンプリングの費用関数
    • ➁最適配分の式を導出

  • 【必読】「標本の分散」と「標本平均の分散」の違いがわかる

    【必読】「標本の分散」と「標本平均の分散」の違いがわかる

    「サンプリングするとなんで分散VがV/nになるのかがわからない」、と困っていませんか?

    こういう疑問に答えます。

    本記事のテーマ

    【必読】「標本の分散」と「標本平均の分散」の違いがわかる
    • ①サンプリングするとなぜV/nなのか?
    • ➁標本の分散と標本平均の分散の違いを理解する
    • ➂標本平均の分散を実際に計算する
    • ➃ばらつきを減らすにはサンプル数を増やせばいいの?

    QC・統計に勝てるためのサンプリング問題集を販売します!

    QC検定®1級、2級でサンプリングの問題で苦戦していませんか?本記事では、QC・統計に勝てるためのサンプリング問題集(20題)を紹介します。

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    統計学、QC検定®を勉強すると必ず出て来るV/n
    nが大きくなると分散0になるけどいいの?
    有限なサンプル数で分散求めると母集団の分散からちょっとはずれるのはわかりけど、何でnで割るの?
    元の母集団と同じデータだから、どうサンプリングしても分散はVのままじゃないの?

    と混乱していませんか?

    QCプラネッツもずっと混乱していましたが、この記事書いてようやく区別できました!
    ●商標使用について、
    ①QC検定®と品質管理検定®は、一般財団法人日本規格協会の登録商標です。
    ➁このコンテンツは、一般財団法人日本規格協会の承認や推奨、その他の検討を受けたものではありません。
    ➂QCプラネッツは、QC検定®と品質管理検定®の商標使用許可を受けています。

    関連記事でも記述しましたが、今回はさらにパワーアップさせます!

    【本記事限定】標本平均の分散の注意点(nで割るな!)
    標本平均の分散や検定統計量では分散をサンプル数で割りますね。でも「サンプル数が大きいと分散が低減される」のは不思議だと思いませんか?本記事では、教科書やwebサイトに載っていない、標本平均の分散の注意点をわかりやすく解説します。公式としてサンプル数で割るべきかどうかを確認したい方は必見です。

    ①サンプリングするとなぜV/nなのか?

    設問文章にある何気ない文字が重要!

    サンプリングや、検定と推定の問題文を上げてみましょう。

    ●サンプリング
    12個のロットをランダムに取り出し、各々から1個の製品をランダムにサンプリングして12個のデータより標本平均を求めて特性の母平均を推定する。このとき、標本平均の推定精度(分散)はいくらか。
    ●検定と推定
    ある部品の特性は、母集団が正規分布に従っている。そのうち10個を抜き出して特性を測定した。次の結果が得られた場合,
    a1,a2,…,a10
    母平均がaといえるかを検定せよ。

    どこがキーポイントかわかりますか?

    慣れないと違和感は感じないのですが。

    ここです!

    ●サンプリング
    12個のロットをランダムに取り出し、各々から1個の製品をランダムにサンプリングして12個のデータより標本平均を求めて特性の母平均を推定する。このとき、標本平均の推定精度(分散)はいくらか。
    ●検定と推定
    ある部品の特性は、母集団が正規分布に従っている。そのうち10個を抜き出して特性を測定した。次の結果が得られた場合,
    a1,a2,…,a10
    平均がaといえるかを検定せよ。
    わかりましたね!
    そうです! 「平均」です。

    なので、もし、

    ●サンプリング
    12個のロットをランダムに取り出し、各々から1個の製品をランダムにサンプリングして12個のデータより標本平均を求めて特性の母平均を推定する。このとき、標本平均の推定精度(分散)はいくらか。
    ●検定と推定
    ある部品の特性は、母集団が正規分布に従っている。そのうち10個を抜き出して特性を測定した。次の結果が得られた場合,
    a1,a2,…,a10
    母平均母集団のデータがaといえるかを検定せよ。

    となっていたら、

    母集団の分散と同じです。
    標本の平均だから分散の式が変わるんです!

    V/nは数学的に正しい

    でも、1つ疑問が有ります。

    標本平均の分散V/nの式って実は正しくない?

    でも、

    数学的に正しいです。

    下の例題で確認しましょう。

    【例題】
    よく、母集団からn個抜き取る場合の、分散をVからV/nにするが、その理由を数式で説明せよ。

    実際に解いてみましょう。
    確率変数\(x_1\),\(x_2\),…, \(x_n\)において、それぞれ独立と仮定すると、
    \(V(\bar{x})\)=\(V(\frac{x_1+x_2+…+x_n}{n})\)
    =\(\frac{1}{n^2}(V(x_1)+V(x_2)+…+V(x_n))\)
    =\(\frac{n}{n^2}(V)\)
    =\(\frac{V}{n}\)
    と、数学的に正しいので、どうしてもこの式を避けることができません!

    1つ値に決まる平均にばらつきがあるのはなぜか?

    サンプリングすると母集団のデータよりばらつき(荒)があるから分散は母集団から変わるのは理解できるが、サンプル数nで割るのは納得できない!
    でも、数式は正しい。
    何か、しっくりこない!
    さまざまなデータ値を総和して個数で割った唯一の値である平均に、ばらつきがあるのはなぜか?もわからないし、この分散がV/nってさらに混乱する!

    ですよね!

    1つ値に決まる平均にばらつきがあるのはなぜか?

    この理由は、

    サンプリングする選び方がたくさんあるから、サンプリングの平均がたくさんできる

    例えば、下図のように、元データがあり、そこから無作為で、サンプリングしたデータの束を、番号1,2,…,nとします。平均は番号分n個あるので、

    標本平均の分散

    \(V(\bar{x})\)は\(\bar{x_1}\),\(\bar{x_2}\),…, \(\bar{x_n}\)のデータのばらつきを見ているわけです。

    まとめると

    ●標本分散は元データ\(x_i\)の集団のばらつきで母集団分散と同じ
    ●標本平均分散は\(V(\bar{x})\)は\(\bar{x_1}\),\(\bar{x_2}\),…, \(\bar{x_n}\)のデータのばらつき
    と、全く別物です。

    「平均」という言葉があるかどうかで判断しましょう。
    折角なので、練習してみましょう。

    ➁標本の分散と標本平均の分散の違いを理解する

    演習1

    問1
    ある部品が1000 個ある。その特性は正規分布N(\(μ,σ^2\))その中から、以下の条件で抜取り、その特性を測定した場合、あるデータ期待値EとVがいくらになるかを2人の部下に聞いた。
    部下A:もともと正規分布N(\(μ,σ^2\))に従うデータなので、どう抜き取っても、E=\(μ\)、V=\(σ^2\)である。
    部下B:教科書の公式からいうと、E=\(μ\)、V=\(\frac{σ^2}{n}\)である。
    どちらの言い分が正しいか? 判断せよ。

    意外と混乱しますよね。分散において、何を指しているかが両部下は違っています。
    ●Aさんは、抜き取ったデータ(標本)そのものの期待値と分散を言っている。
    ●Bさんは、抜き取ったデータ(標本)の平均についての期待値と分散を言っている。

    演習2

    検定と推定の問題もやってみましょう。途中のヒントまで解説しますので、解いてみてください。

    問2
    ある部品の特性は、母集団が正規分布N(100,0.2)に従っている。そのうち10個を抜き出して特性を測定した。次の結果が得られた場合、
    99.9、99.7、100.0、99.9、99.8、99.4、100.0、100.2、99.8、100.1 (平均:99.88)
    (1) 母平均が100.0mmといえるかを検定せよ。
    (2) データ値は100.0mmといえるかを検定せよ。
    ただし、抜き取ったロットの標準偏差はσ=0.2mmと母集団と同じとする。

    実は、
    (1) は教科書でもQC検定®でも必ず載っている問題
    (2) はないので、QCプラネッツが作成

    検定統計量\(z\)=\(\frac{\bar{x}-μ}{σ/\sqrt{n}}\)と暗記しますよね。ここに\(σ/\sqrt{n}\)があります。(1)(2)の違いが理解できるかを確認しましょう。

    (2)はQC検定®でも出題してほしいですね。そしたら面白い!

    ➂標本平均の分散を実際に計算する

    サンプリングがいまいち理解できない理由

    サンプリングがいまいち理解できない、難しいとする理由は

    実データがなく、変な公式しかないので、
    「この式でいいのか? 式の意味がよくわからない」
    まま、代入して終わるので、何を解いているかピントこない。

    なので、実際にデータを用意して、サンプリング後の、「標本平均」の分散を計算してみましょう。

    実際に計算しよう!

    よく、母集団から\(n\)個抜き取る場合の、分散を\(V\)から\(\frac{V}{n}\)にするが、正しいのかどうか、実際にデータを使って確認したい。そのため、母集団100個のデータを用意した。母集団から\(n\)個抜き取る場合の分散は、その\(n\)個ずつ抜き取った\(n\)個のデータの平均値\(\bar{x}\)が100/\(n\)パターンあるので、その\(\bar{x}\)に関する期待値E[\(\bar{x}\)]と分散V[\(\bar{x}\)]を計算すればよい。以下、\(n\)に値を代入して、実際の期待値E[\(\bar{x}\)]と分散V[\(\bar{x}\)]を公式の値と比較せよ。
    (1) n=5の場合(No.1~5,No.6~10,…,No.96~100のデータに区切る)
    (2) n=10の場合(No.1~10,No.11~20,…,No.91~100のデータに区切る)
    (3) n=20の場合(No.1~20,No.21~40,…,No.81~100のデータに区切る)
    (4) n=50の場合(No.1~50,No.51~100のデータに区切る)
    No data No data No data No data No data
    1 11 21 68 41 58 61 75 81 87
    2 2 22 4 42 82 62 45 82 82
    3 35 23 34 43 22 63 18 83 18
    4 34 24 24 44 46 64 26 84 71
    5 52 25 30 45 35 65 88 85 13
    6 54 26 13 46 22 66 51 86 34
    7 25 27 63 47 21 67 68 87 55
    8 57 28 29 48 48 68 32 88 55
    9 84 29 12 49 28 69 69 89 33
    10 95 30 20 50 44 70 31 90 83
    11 51 31 89 51 26 71 48 91 22
    12 49 32 69 52 61 72 50 92 65
    13 9 33 55 53 6 73 25 93 83
    14 85 34 30 54 29 74 50 94 29
    15 24 35 15 55 37 75 57 95 27
    16 19 36 41 56 57 76 81 96 75
    17 64 37 98 57 71 77 86 97 97
    18 83 38 44 58 4 78 64 98 77
    19 78 39 18 59 46 79 43 99 10
    20 65 40 1 60 67 80 23 100 17

    解説

    実際に計算してみましょう。

    結果をまとめると

    n 実際 公式V/n
    1 665.62 665.62
    5 115.98 297.67
    10 50.37 210.49
    20 33.33 148.84
    50 10.76 94.13

    グラフにすると、実際に計算したものと公式では値は異なりますが、傾向は同じことがわかり、サンプル数が増えると、標本平均の分散は小さくなることがわかります。

    また、期待値Eはサンプル数に関係なく同じですね。

    分散

    実際に計算した分散と、公式V/nの値にずれがありますが、公式は理想系なデータである場合、つまり、データが無限になる母集団の場合なので、実際のデータを無限に増やして、サンプル数も無限に増やすと両者は一致します。それを実際に示すのはムリですが、今回データ100個で実演しました。

    ➃ばらつきを減らすにはサンプル数を増やせばいいの?

    ばらつきを小さくしたいからサンプル数を増やすわけではない

    これ、よく勘違いしてしまいますが、

    ばらつきを小さくしたいからサンプル数を増やすわけではない!
    標本平均の分散が小さく見えるだけで、標本そのものの分散は生データのばらつきそのもの

    サンプル数をどの程度取ると、標本分散と標本平均の分散に差が出るかがわかる程度で、
    ばらつきを小さくしたいからサンプル数を増やすわけではない点に注意しましょう。

    「標本の分散」と「標本平均の分散」の違いがわかりましたね!

    まとめ

    「【必読】「標本の分散」と「標本平均の分散」の違いがわかる」をわかりやすく解説しました。

    • ①サンプリングするとなぜV/nなのか?
    • ➁標本の分散と標本平均の分散の違いを理解する
    • ➂標本平均の分散を実際に計算する
    • ➃ばらつきを減らすにはサンプル数を増やせばいいの?

  • 【QC検定®1級,2級合格!】QCに必要な数学問題集を発売します!

    【QC検定®1級,2級合格!】QCに必要な数学問題集を発売します!

    「QC検定®1級、2級合格したいけど、数式が難解すぎてわからない!、解けない!」、など、困っていませんか?

    こういう疑問に答えます。

    本記事のテーマ

    【QC検定®合格】数学問題集を販売します

    記事の信頼性

    記事を書いている私は、QC検定®1級合格した後、さらにQCをすべて研究して究めました。
    究めた結果、QCに必要な数学スキルがわかりましたので、問題集にしました!

    ●商標使用について、
    ①QC検定®と品質管理検定®は、一般財団法人日本規格協会の登録商標です。
    ➁このコンテンツは、一般財団法人日本規格協会の承認や推奨、その他の検討を受けたものではありません。
    ➂QCプラネッツは、QC検定®と品質管理検定®の商標使用許可を受けています。

    ①QCは数学が難しすぎる

    QC検定®、統計検定も2級から上が、一気に難しくなりますよね。

    QCの数学の難しさ

    ベースとなる数学が難しいし、
    範囲が広大すぎる
    勉強時間もかかるし、
    全部勉強しても頭に入りきらない。。。
    どこから復習したらよいか?も
    わからないから、勉強しても頭に入らない。。。

    ですよね。

    高校から理系で数学バリバリ解ける人なら
    勉強が入りやすいけど、
    そんないい話はないし。。。

    ですよね。

    効率よく最小限の内容で数学をカバーしたい

    と言っても、

    ●品質管理の仕事をしているから不合格は格好悪い
    ●データサイエンティストを目指すから勉強しないわけにいかない
    ●資格が1つでもほしい

    という、プレッシャーもありますよね。

    だから、

    なるべく少ない問題数で、
    QCや統計の基礎がマスターできる教材はないの?

    と探したくなりますよね!

    ご安心ください。
    QCプラネッツが作りました!

    QCに必要な数学は実は1つだけでOK

    QCプラネッツはQC検定®1級合格しましたが、
    合格しただけで、何もわかっていない状態でした。

    なので、3年以上研究して、650のブログ記事を書き上げて、
    QCを究めました!

    そして、わかったことがあります。

    QCの数学は「ばらつき」の1つだけわかれば、全部解ける!

    「ばらつき」を具体的に書くと、

    1. 平方和の計算・分解
    2. ばらつき・分散を表現するχ2乗分布

    の2つがベースです。

    本当に「ばらつき」の1つだけのなの?
    ⇒本当です!

    「ばらつき」さえ数式で解けたらQC数学はOK!

    QCプラネッツの記事を全部読めばわかりますが、

    ●管理図
    ●実験計画法
    ●ロバストパラメータ設計
    ●単・重回帰分析
    ●多変量解析
    は平方和の分解をしているだけです。
    ●サンプリング
    ●検定・推定
    ●信頼性工学
    のベースはχ2乗分布の分布関数です。

    χ2乗分布は「分散・ばらつき」を表現しますから

    「ばらつき」さえ数式で解けたらQC数学はOK!

    今回の、数学問題集は、
    「ばらつき」を基本軸に様々な手法に展開できるように構成しました。

    数百冊、数万ページの教科書・参考書を全部マスターしてわかった結果です。

    では、商品を紹介します!

    ➁問題集のメリット

    QCの数学を学ぶためのマップを紹介します!

    「ばらつき」を基本軸に様々な手法に展開できるように構成するマップを紹介します。

    QC数学問題集

    平方和の計算から
    ●実験計画法
    ●回帰分析・多変量解析
    ●ロバストパラメータ設計
    ●管理図
    の基礎がすべて理解できる!
    χ2乗分布の確率分布から
    ●統計学
    ●サンプリング
    ●信頼性工学
    の基礎がすべて理解できる!

    あとは、二項定理からの抜取検査をおさえれば、QCの数学はすべて習得できます!

    本問題集を学ぶメリット

    1. やみくもに統計学、微分積分、線形代数に手を出す必要はない
    2. QCのエッセンスである「ばらつき」を意識して体系的に学べる
    3. 1問を何度も練習して、効率よく数学スキルが高まる
    4. QCに限らず、データサイエンスに必要な数学スキルも高まられる

    逆にデメリットは

    1. 勉強しないと習得できない
      ⇒それはしゃーない!ですよね(笑)

    是非、ご購入いただきたいです。
    次に、全問題の内容を紹介します!

    ➂内容の範囲

    QCの数学問題集の全問題を紹介!

    60題近くの問題内容と単元を紹介します!

    苦手な問題があれば、勉強して強化しましょう!
    どこが苦手かをチェックしながら各問を見ましょう。
    カテゴリ
    1 二項定理、二項分布 基本統計量
    2 確率が最大になる条件 基本統計量
    3 指数分布からガンマ分布への証明 統計学
    4 平方和の計算 基本統計量
    5 確率変数の期待値と分散の計算 基本統計量
    6 χ2乗分布、平方和、標準偏差の関係式 基本統計量
    7 固有方程式 重回帰分析
    8 べータ関数 統計学
    9 ガンマ関数 統計学
    10 正規分布の定積分 統計学
    11 期待値E,分散Vの公式 統計学
    12 コーシー分布 統計学
    13 分割表の検定統計量の導出 統計学
    14 確率変数の変数変換(1変数、1次式) 統計学
    15 確率変数の変数変換(1変数、2次式) 統計学
    16 確率変数の変数変換(1変数、0.5次式) 統計学
    17 確率変数の変数変換(2変数、積) 統計学
    18 確率変数の変数変換(2変数、商) 統計学
    19 畳み込み積分(離散系と連続系、一様分布) 統計学
    20 畳み込み積分と2変数積分 統計学
    21 畳み込み積分(離散系と連続系、指数分布) 統計学
    22 順序統計量の導入 統計学
    23 順序統計量の一般式 統計学
    24 順序統計量(指数分布) 統計学
    25 順序統計量の同時確率密度関数 統計学
    26 ミーンランク法(順序統計量)を理解する整式 統計学
    27 同時確率質量関数(2変数) サンプリング
    28 同時確率分布の分散・共分散(2変数) サンプリング
    29 条件付き期待値、分散 サンプリング
    30 平方和の分解 実験計画法
    31 直交表の各列の平方和の導出 実験計画法
    32 直交表の実験回数と割当列の関係 実験計画法
    33 一元配置実験の分散の期待値 実験計画法
    34 一元配置実験とくりかえしのある単回帰分析 回帰分析
    35 重回帰直線 重回帰分析
    36 回帰平方和SR 重回帰分析
    37 重回帰分析の寄与率R 重回帰分析
    38 寄与率R(単回帰分析VS重回帰分析) 重回帰分析
    39 重回帰分析(ダミーデータ有無の違い) 重回帰分析
    40 主成分分析の解法 多変量解析
    41 主成分分析と回帰分析 多変量解析
    42 線形判別関数 多変量解析
    43 マハラビノス距離とユークリッド距離 多変量解析
    44 線形判別関数とマハラビノス距離による判別分析 多変量解析
    45 因子分析(1因子モデル) 多変量解析
    46 コーシ・シュワルツの不等式と相関係数 回帰分析
    47 無相関の検定 回帰分析
    48 スピアマンの順位相関係数 回帰分析
    49 主成分平方和と固有値が一致する理由 多変量解析
    50 固有ベクトルが直交する理由 多変量解析
    51 ロバストパラメータ設計の静特性 ロバストパラメータ設計
    52 ロバストパラメータ設計の動特性 ロバストパラメータ設計
    53 群間変動と群内変動 管理図
    54 抜取検査の基本(確率と二項定理) 抜取検査
    55 指数分布とポアソン分布の関係 信頼性工学
    56 ガンマ分布とχ2乗分布の関係 信頼性工学
    57 ワイブル分布、指数分布、ガンマ分布とχ2乗分布の関係 信頼性工学
    58 指数分布関数の信頼度の点推定 信頼性工学
    59 正規分布関数の信頼度の点推定 信頼性工学
    60 信頼度の計算(直列系、並列系、待機系) 信頼性工学
    61 信頼性工学と計数抜取検査 信頼性工学
    62 指数分布から確率紙を作る 信頼性工学

    特に、紹介したいのが、

    1. 高校数学の復習からスタート
    2. 確率変数、期待値・分散の積分に慣れる問いたくさん用意
    3. 公式暗記を極力不要とするように導出過程を丁寧に解説
    4. 重回帰分析、主成分分析、因子分析は解法暗記ではなく原理を理解すれば解けることを実感していただく
    5. ロバストパラメータ設計と実験計画法・回帰分析の比較など手法間の比較ができる
    6. QC検定®では一切出ないが、データを並び替えてもよいとする順序統計量をしっかり学べる

    という60題です。

    解説も充実!

    丁寧な解説ページやQCプラネッツのブログ記事を活用してわかりやすく解けますので、難しい数学でもご安心ください。

    全問解いた結果、結局
    覚えるべき公式は無い事
    数列・積分のスキルと、平方和とχ2乗分布をおさえておけば
    すべて解けることがわかります!

    是非、ご購入ください。

    ➃【問題集ご購入方法】

    本ブログとメルカリとnoteから販売しております。
    「QCプラネッツ」で検索ください。

    本ブログからのご購入

    qc1_math

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    ご購入後、教材のアクセス先を送付いたします。
    PDF等のダウンロードは許可しておりません。ご承知おきください

    メルカリでの販売

    「QCプラネッツ」で検索ください。

    qc1_math

    1500円/1冊
    とさせていただきます。ご購入よろしくお願いいたします。

    noteでの販売

    noteからもしています。こちらへアクセスください。

    【QC検定®1級,2級合格!】QCに必要な数学問題集を発売します!
    「QC検定®1級、2級合格したいけど、 ●数式が難解すぎてわからない!、解けない! ●試験勉強しても理解が進まない!」 と困っていませんか? その原因は、 ベースとなる数学スキルが弱いからです。 QCを究めたQCプラネッツが作ったこの問題集があれば、効率よく数学スキルが習得できます!

    1500円/1冊
    とさせていただきます。ご購入よろしくお願いいたします。

    まとめ

    「【QC検定®合格】数学問題集を販売します」、ご購入よろしくお願いいたします。。

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