【必読】検定と推定を解く【QC検定2級対策】

【検定と推定】ある部品Aの長さの平均値は7.5cmである。品質検査にサンプルとして10個をランダムに選び測定したら、次の結果になった。サンプル１0個は部品Aより長くなったとみてよいか、有意水準5%で検定と推定範囲を求めたい。
7.1, 7.9, 8.1, 7.2, 7.3, 7.4, 7.5, 7.6, 7.8, 7.4
(3) 100-α %の信頼区間の式は
①μ±\(Z(\frac{α}{2})\frac{σ}{\sqrt{n}}\)
➁μ±(t(φ,α)\(\sqrt{V/n}\)
➂λ±Z(\(\frac{α}{2})\sqrt{λ/n}\)

【検定と推定】ある部品Aの長さは正規分布N(7,0.4²2)に従っている。平均値をμ₀とする。検査にサンプルとして16個を選び測定したら平均値μが7.2cmだった。サンプル１６個は部品Aと同じとしてよいか、有意水準5%で検定と推定範囲を求めたい。
(3) 100-α %の信頼区間の式は？
①μ±\(Z(\frac{α}{2})\frac{σ}{\sqrt{n}}\)

➁μ±(t(φ,α)\(\sqrt{V/n}\)
➂λ±Z(\(\frac{α}{2})\sqrt{λ/n}\)

【検定と推定】ある部品の長さの母標準偏差は0.3cmである。製造工程を変えたあとに10個の部品をランダムに選び検査したら、以下の結果になった。抽出した10個の部品から、製造工程変更により分散が変化したとみてよいか、有意水準5%で検定し、分散の推定区間を求めたい。
7.1, 7.9, 8.1, 7.2, 7.3, 7.4, 7.5, 7.6, 7.8, 7.4
(3) 100-α %の信頼区間の上限を求める式は？
① σ^2=\(\frac{S}{χ^2(9,0.975)}\)
➁ σ^2=\(\frac{S}{χ^2(9,0.95)}\)
➂ σ^2=\(\frac{S}{χ^2(9,0.025)}\)

【検定と推定】ある部品Aの長さは正規分布N(7,0.4²2)に従っている。平均値をμ₀とする。検査にサンプルとして16個を選び測定したら平均値μが7.2cmだった。サンプル１６個は部品Aと同じとしてよいか、有意水準5%で検定と推定範囲を求めたい。
(1) 検定統計量の式は？
① t=\(\frac{μ-μ_0}{ \sqrt{V/n}}\)
➁ Z=\(\frac{p-p_0}{\sqrt{p_0(1-p_0)/n}}\)
➂ Z=\(\frac{μ-μ_0}{σ/\sqrt{n}}\)

【検定と推定】ある部品を2社(A社、B社)からそれぞれ購買している。この2社による部品の特性値の分散に違いがないかどうかを検定したい。各社からの部品の特性値を測定したら次の結果になった。分散に違いがないかどうかを、有意水準5%で検定したい。
A社： 5,8,9,11,13,6,4,14,10,7 (不偏分散V_A=11.122)
B社：6,2,5,8,7,6,13,6,11 (不偏分散V_B=10.611)
(2) 棄却域は?
① F(9,8,0.05)
➁ F(9,8,0.025)
➂ F(10,9,0.05)

【検定と推定】ある部品Aの長さの平均値は7.5cmである。品質検査にサンプルとして10個をランダムに選び測定したら、次の結果になった。サンプル１0個は部品Aと同じとしてよいか、有意水準5%で検定と推定範囲を求めたい。
7.1, 7.9, 8.1, 7.2, 7.3, 7.4, 7.5, 7.6, 7.8, 7.4
(3) 100-α %の信頼区間の式は
①μ±\(Z(\frac{α}{2})\frac{σ}{\sqrt{n}}\)
➁μ±(t(φ,α)\(\sqrt{V/n}\)
➂λ±Z(\(\frac{α}{2})\sqrt{λ/n}\)

【検定と推定】ある部品の長さの母標準偏差は0.3cmである。製造工程を変えたあとに10個の部品をランダムに選び検査したら、以下の結果になった。抽出した10個の部品から、製造工程変更により分散が変化したとみてよいか、有意水準5%で検定し、分散の推定区間を求めたい。
7.1, 7.9, 8.1, 7.2, 7.3, 7.4, 7.5, 7.6, 7.8, 7.4
(1) 検定統計量の式は？
① t=\(\frac{μ-μ_0}{ \sqrt{V/n}}\)
➁ Z=\(\frac{μ-μ_0}{σ/\sqrt{n}}\)
➂ \(χ2=\frac{S}{σ^2}\)

【検定と推定】ある部品Aの長さの平均値は7.5cmである。品質検査にサンプルとして10個をランダムに選び測定したら、次の結果になった。サンプル１0個は部品Aと同じとしてよいか、有意水準5%で検定と推定範囲を求めたい。
7.1, 7.9, 8.1, 7.2, 7.3, 7.4, 7.5, 7.6, 7.8, 7.4
(2) 棄却域は?
①t(9,0.1)=1.833
➁t(9,0.05)=2.262
➂t(9,0.025)=2.821

【検定と推定】ある部品Aの長さの平均値は7.5cmである。品質検査にサンプルとして10個をランダムに選び測定したら、次の結果になった。サンプル１0個は部品Aより長くなったとみてよいか、有意水準5%で検定と推定範囲を求めたい。
7.1, 7.9, 8.1, 7.2, 7.3, 7.4, 7.5, 7.6, 7.8, 7.4
(2) 棄却域は?
①t(9,0.1)=1.833
➁t(9,0.05)=2.262
➂t(9,0.025)=2.821

【検定と推定】ある部品Aの長さの平均値は7.5cmである。品質検査にサンプルとして10個をランダムに選び測定したら、次の結果になった。サンプル１0個は部品Aより長くなったとみてよいか、有意水準5%で検定と推定範囲を求めたい。
7.1, 7.9, 8.1, 7.2, 7.3, 7.4, 7.5, 7.6, 7.8, 7.4
(1) 検定統計量の式は？
① t=\(\frac{μ-μ_0}{ \sqrt{V/n}}\)
➁ Z=\(\frac{p-p_0}{\sqrt{p_0(1-p_0)/n}}\)

➂ Z=\(\frac{μ-μ_0}{σ/\sqrt{n}}\)

【検定と推定】ある部品を2社(A社、B社)からそれぞれ購買している。この2社による部品の特性値の分散に違いがないかどうかを検定したい。各社からの部品の特性値を測定したら次の結果になった。分散に違いがないかどうかを、有意水準5%で検定したい。
A社： 5,8,9,11,13,6,4,14,10,7 (不偏分散V_A=11.122)
B社：6,2,5,8,7,6,13,6,11 (不偏分散V_B=10.611)
(1) 検定統計量の式は？
① t=\(\frac{μ-μ_0}{ \sqrt{V/n}}\)
➁ \(F=\frac{V_A}{V_B}\)
➂ \(χ2=\frac{S}{σ^2}\)

【検定と推定】ある部品の長さの母標準偏差は0.3cmである。製造工程を変えたあとに10個の部品をランダムに選び検査したら、以下の結果になった。抽出した10個の部品から、製造工程変更により分散が変化したとみてよいか、有意水準5%で検定し、分散の推定区間を求めたい。
7.1, 7.9, 8.1, 7.2, 7.3, 7.4, 7.5, 7.6, 7.8, 7.4
(2) 棄却域は?
① χ²(9,0.1)
➁ χ²(9,0.05)
➂ χ²(9,0.025)

【検定と推定】ある部品Aの長さの平均値は7.5cmである。品質検査にサンプルとして10個をランダムに選び測定したら、次の結果になった。サンプル１0個は部品Aと同じとしてよいか、有意水準5%で検定と推定範囲を求めたい。
7.1, 7.9, 8.1, 7.2, 7.3, 7.4, 7.5, 7.6, 7.8, 7.4
(1) 検定統計量の式は？
① t=\(\frac{μ-μ_0}{ \sqrt{V/n}}\)
➁ Z=\(\frac{p-p_0}{\sqrt{p_0(1-p_0)/n}}\)

➂ Z=\(\frac{μ-μ_0}{σ/\sqrt{n}}\)

【検定と推定】ある部品Aの長さは正規分布N(7,0.4²2)に従っている。平均値をμ₀とする。検査にサンプルとして16個を選び測定したら平均値μが7.2cmだった。サンプル１６個は部品Aと同じとしてよいか、有意水準5%で検定と推定範囲を求めたい。
(2) 棄却域は?
　
① 1.645
➁ 1.96
➂ 2.282

【検定と推定】ある部品をA社、B社の2社からそれぞれ納入しているが、不良率に差があるかを確認したい。A社の部品を100個、B社の部品を150個ランダムに抽出し動作検査したら、不良品がA社は5個、B社は12個だった。両社の不良品の違いがあるかを、有意水準5%で検定と推定範囲を求めたい。
(2)棄却域はいくらか？

①　1.645
➁　1.960
➂ 2.282

【検定と推定】商社Ｘ社はＡ社、Ｂ社2社からじゅうたんを購入している。両社の品質の差を確認するために検査したら、Ａ社のじゅうたんは100mにしみが600個、Ｂ社の絨毯は150mにしみが1200個あった。両社のじゅうたんの単位あたりのシミの数に違いがあるかどうかを、有意水準5%で検定し、推定区間を求めたい。

(1)検定統計量の式はどれか？
①Z=\(\frac{μ-μ_0}{σ/\sqrt{n}}\)
➁z=\(\frac{λ_A-λ_B}{ \sqrt{λ(\frac{1}{n_A}+\frac{1}{n_B})}}\)
➂z=\(\frac{λ-λ_0}{ \sqrt{λ_0/n}}\)

【検定と推定】商社Ｘ社はＡ社、Ｂ社2社からじゅうたんを購入している。両社の品質の差を確認するために検査したら、Ａ社のじゅうたんは100mにしみが600個、Ｂ社の絨毯は150mにしみが1200個あった。両社のじゅうたんの単位あたりのシミの数に違いがあるかどうかを、有意水準5%で検定し、推定区間を求めたい。

(3)100-α %の信頼区間の式はどれか？
①z=λ±Z(\(\frac{α}{2})\sqrt{λ/n}\)
➁z=\(p_0±Z(\frac{α}{2})\sqrt{p_0(1-p_0)/n}\)
➂z=(λ_A-λ_B)±Z(\(\frac{α}{2})\sqrt{\frac{λ_A}{n_A}+\frac{λ_B}{n_B}}\)

【検定と推定】ある部品をA社、B社の2社からそれぞれ納入しているが、不良率に差があるかを確認したい。A社の部品を100個、B社の部品を150個ランダムに抽出し動作検査したら、不良品がA社は5個、B社は12個だった。両社の不良品の違いがあるかを、有意水準5%で検定と推定範囲を求めたい。
(1)検定統計量の式はどれか？
①Z=\(\frac{μ-μ_0}{σ/\sqrt{n}}\)
➁Z=\(\frac{p-p_0}{\sqrt{p_0(1-p_0)/n}}\)
➂z=\(\frac{p_B-p_A}{ \sqrt{\bar{p}(1-\bar{p})(\frac{1}{n_A}+\frac{1}{n_B})}}\)

【検定と推定】A社はじゅうたんを作っている。じゅうたんにシミがある程度あると出荷できないため検査する。1mあたりのシミが4個以下なら合格とする。今回製造工程を変更したため、100m分を検査対象としシミの数を数えたら800個あった。製造工程変更によるシミの数が増加したかを、有意水準5%で検定と推定範囲を求めたい。
(3)100-α %の信頼区間の式はどれか？
① z=λ±Z(\(\frac{α}{2})\sqrt{λ/n}\)
➁　z=\(p_0±Z(\frac{α}{2})\sqrt{p_0(1-p_0)/n}\)
➂ z=(λ_A-λ_B)±Z(\(\frac{α}{2})\sqrt{\frac{λ_A}{n_A}+\frac{λ_B}{n_B}}\)

【検定と推定】A社の部品の不良率は2%であるが、本当かどうか確かめるために、ランダムに部品100個を選び検査したら、不良品が4個出た。ランダムに抽出した部品の不良率が2％であるかどうか、有意水準5%で検定と推定範囲を求めたい。
(3)100-α %の信頼区間の式はどれか？
①μ±(t(φ,α)\(\sqrt{V/n}\)
➁\(p_0±Z(\frac{α}{2})\sqrt{p_0(1-p_0)/n}\)
➂ (λ_A-λ_B)±Z(\(\frac{α}{2})\sqrt{\frac{λ_A}{n_A}+\frac{λ_B}{n_B}}\)

【検定と推定】A社では製品工程を改善して新製品を造った。無作為に600人を集めて、320人には新しい石鹸を、280人には従来の石鹸を使ってもらった。自然にできた傷から2次的感染が起こるかを記録したら下表になった。新石鹸と従来石鹸との間に予防効果に違いがあるかどうか、有意水準5%で検定したい。
　 有　 無　 計
新 ２０ ３００　３２０
従 ４０ ２４０　２８０
計 ６０ ５４０　６００
(1)検定統計量の式はどれか？
①χ²=\(\sum_{i}^{m} \sum_{j}^{n}\)\(\frac{(f_{ij}-e_{ij})^2}{e_{ij}}\)
➁\(χ2=\frac{S}{σ^2}\)
➂\(F=\frac{V_A}{V_B}\)

【検定と推定】A社はじゅうたんを作っている。じゅうたんにシミがある程度あると出荷できないため検査する。1mあたりのシミが4個以下なら合格とする。今回製造工程を変更したため、100m分を検査対象としシミの数を数えたら800個あった。製造工程変更によるシミの数が増加したかを、有意水準5%で検定と推定範囲を求めたい。
(2)棄却域はいくらか？

①　1.645
➁　1.960
➂　2.282

【検定と推定】A社の部品の不良率は2%であるが、本当かどうか確かめるために、ランダムに部品100個を選び検査したら、不良品が4個出た。ランダムに抽出した部品の不良率が2％であるかどうか、有意水準5%で検定と推定範囲を求めたい。
(2)棄却域はいくらか？

①1.645
➁1.960
➂ 2.282

【検定と推定】A社の部品の不良率は2%であるが、本当かどうか確かめるために、ランダムに部品100個を選び検査したら、不良品が4個出た。ランダムに抽出した部品の不良率が2％であるかどうか、有意水準5%で検定と推定範囲を求めたい。
(1)検定統計量の式はどれか？
①Z=\(\frac{p-p_0}{\sqrt{p_0(1-p_0)/n}}\)
➁Z=\(\frac{μ-μ_0}{σ/\sqrt{n}}\)
➂ \(χ2=\frac{S}{σ^2}\)

【検定と推定】商社Ｘ社はＡ社、Ｂ社2社からじゅうたんを購入している。両社の品質の差を確認するために検査したら、Ａ社のじゅうたんは100mにしみが600個、Ｂ社の絨毯は150mにしみが1200個あった。両社のじゅうたんの単位あたりのシミの数に違いがあるかどうかを、有意水準5%で検定し、推定区間を求めたい。

(2)棄却域はいくらか？

①1.645
➁1.960
➂2.282

【検定と推定】A社では製品工程を改善して新製品を造った。無作為に600人を集めて、320人には新しい石鹸を、280人には従来の石鹸を使ってもらった。自然にできた傷から2次的感染が起こるかを記録したら下表になった。新石鹸と従来石鹸との間に予防効果に違いがあるかどうか、有意水準5%で検定したい。
　 有　 無　 計
新 ２０ ３００　３２０
従 ４０ ２４０　２８０
計 ６０ ５４０　６００
(2)棄却域はいくらか？

①χ²(1,0.05)
➁χ²(2,0.05)
➂χ²

【検定と推定】A社はじゅうたんを作っている。じゅうたんにシミがある程度あると出荷できないため検査する。1mあたりのシミが4個以下なら合格とする。今回製造工程を変更したため、100m分を検査対象としシミの数を数えたら800個あった。製造工程変更によるシミの数が増加したかを、有意水準5%で検定と推定範囲を求めたい。
(1)検定統計量の式はどれか？
①Z=\(\frac{μ-μ_0}{σ/\sqrt{n}}\)
➁z=\(\frac{λ_A-λ_B}{ \sqrt{λ(\frac{1}{n_A}+\frac{1}{n_B})}}\)
➂z=\(\frac{λ-λ_0}{ \sqrt{λ_0/n}}\)

【検定と推定】ある部品をA社、B社の2社からそれぞれ納入しているが、不良率に差があるかを確認したい。A社の部品を100個、B社の部品を150個ランダムに抽出し動作検査したら、不良品がA社は5個、B社は12個だった。両社の不良品の違いがあるかを、有意水準5%で検定と推定範囲を求めたい。
(3)100-α %の信頼区間の式はどれか？
① \((p_B-p_A)±z(\frac{α}{2})\) \(\sqrt{\frac{p_A (1-p_A)}{n_A}+\frac{p_B (1-p_B)}{n_B}}\)
➁ \(p_0±Z(\frac{α}{2})\sqrt{p_0(1-p_0)/n}\)
➂ (λ_A-λ_B)±Z(\(\frac{α}{2})\sqrt{\frac{λ_A}{n_A}+\frac{λ_B}{n_B}}\)

【検定と推定】ある部品の長さの母標準偏差は0.3cmである。製造工程を変えたあとに10個の部品をランダムに選び検査したら、以下の結果になった。抽出した10個の部品から、製造工程変更により分散が変化したとみてよいか、有意水準5%で検定し、分散の推定区間を求めたい。
7.1, 7.9, 8.1, 7.2, 7.3, 7.4, 7.5, 7.6, 7.8, 7.4
(3) 100-α %の信頼区間の上限を求める式は？
① σ^2=\(\frac{S}{χ^2(9,0.975)}\)
➁ σ^2=\(\frac{S}{χ^2(9,0.95)}\)
➂ σ^2=\(\frac{S}{χ^2(9,0.025)}\)

【検定と推定】ある部品Aの長さの平均値は7.5cmである。品質検査にサンプルとして10個をランダムに選び測定したら、次の結果になった。サンプル１0個は部品Aと同じとしてよいか、有意水準5%で検定と推定範囲を求めたい。
7.1, 7.9, 8.1, 7.2, 7.3, 7.4, 7.5, 7.6, 7.8, 7.4
(2) 棄却域は?
①t(9,0.1)=1.833
➁t(9,0.05)=2.262
➂t(9,0.025)=2.821

【検定と推定】ある部品Aの長さの平均値は7.5cmである。品質検査にサンプルとして10個をランダムに選び測定したら、次の結果になった。サンプル１0個は部品Aより長くなったとみてよいか、有意水準5%で検定と推定範囲を求めたい。
7.1, 7.9, 8.1, 7.2, 7.3, 7.4, 7.5, 7.6, 7.8, 7.4
(3) 100-α %の信頼区間の式は
①μ±\(Z(\frac{α}{2})\frac{σ}{\sqrt{n}}\)
➁μ±(t(φ,α)\(\sqrt{V/n}\)
➂λ±Z(\(\frac{α}{2})\sqrt{λ/n}\)

【検定と推定】ある部品Aの長さの平均値は7.5cmである。品質検査にサンプルとして10個をランダムに選び測定したら、次の結果になった。サンプル１0個は部品Aと同じとしてよいか、有意水準5%で検定と推定範囲を求めたい。
7.1, 7.9, 8.1, 7.2, 7.3, 7.4, 7.5, 7.6, 7.8, 7.4
(3) 100-α %の信頼区間の式は
①μ±\(Z(\frac{α}{2})\frac{σ}{\sqrt{n}}\)
➁μ±(t(φ,α)\(\sqrt{V/n}\)
➂λ±Z(\(\frac{α}{2})\sqrt{λ/n}\)

【検定と推定】ある部品を2社(A社、B社)からそれぞれ購買している。この2社による部品の特性値の分散に違いがないかどうかを検定したい。各社からの部品の特性値を測定したら次の結果になった。分散に違いがないかどうかを、有意水準5%で検定したい。
A社： 5,8,9,11,13,6,4,14,10,7 (不偏分散V_A=11.122)
B社：6,2,5,8,7,6,13,6,11 (不偏分散V_B=10.611)
(2) 棄却域は?
① F(9,8,0.05)
➁ F(9,8,0.025)
➂ F(10,9,0.05)

【検定と推定】ある部品Aの長さの平均値は7.5cmである。品質検査にサンプルとして10個をランダムに選び測定したら、次の結果になった。サンプル１0個は部品Aより長くなったとみてよいか、有意水準5%で検定と推定範囲を求めたい。
7.1, 7.9, 8.1, 7.2, 7.3, 7.4, 7.5, 7.6, 7.8, 7.4
(2) 棄却域は?
①t(9,0.1)=1.833
➁t(9,0.05)=2.262
➂t(9,0.025)=2.821

【検定と推定】ある部品Aの長さの平均値は7.5cmである。品質検査にサンプルとして10個をランダムに選び測定したら、次の結果になった。サンプル１0個は部品Aより長くなったとみてよいか、有意水準5%で検定と推定範囲を求めたい。
7.1, 7.9, 8.1, 7.2, 7.3, 7.4, 7.5, 7.6, 7.8, 7.4
(1) 検定統計量の式は？
① t=\(\frac{μ-μ_0}{ \sqrt{V/n}}\)
➁ Z=\(\frac{p-p_0}{\sqrt{p_0(1-p_0)/n}}\)

➂ Z=\(\frac{μ-μ_0}{σ/\sqrt{n}}\)

【検定と推定】ある部品Aの長さは正規分布N(7,0.4²2)に従っている。平均値をμ₀とする。検査にサンプルとして16個を選び測定したら平均値μが7.2cmだった。サンプル１６個は部品Aと同じとしてよいか、有意水準5%で検定と推定範囲を求めたい。
(2) 棄却域は?
　
① 1.645
➁ 1.96
➂ 2.282

【検定と推定】ある部品Aの長さの平均値は7.5cmである。品質検査にサンプルとして10個をランダムに選び測定したら、次の結果になった。サンプル１0個は部品Aと同じとしてよいか、有意水準5%で検定と推定範囲を求めたい。
7.1, 7.9, 8.1, 7.2, 7.3, 7.4, 7.5, 7.6, 7.8, 7.4
(1) 検定統計量の式は？
① t=\(\frac{μ-μ_0}{ \sqrt{V/n}}\)
➁ Z=\(\frac{p-p_0}{\sqrt{p_0(1-p_0)/n}}\)

➂ Z=\(\frac{μ-μ_0}{σ/\sqrt{n}}\)

【検定と推定】ある部品の長さの母標準偏差は0.3cmである。製造工程を変えたあとに10個の部品をランダムに選び検査したら、以下の結果になった。抽出した10個の部品から、製造工程変更により分散が変化したとみてよいか、有意水準5%で検定し、分散の推定区間を求めたい。
7.1, 7.9, 8.1, 7.2, 7.3, 7.4, 7.5, 7.6, 7.8, 7.4
(1) 検定統計量の式は？
① t=\(\frac{μ-μ_0}{ \sqrt{V/n}}\)
➁ Z=\(\frac{μ-μ_0}{σ/\sqrt{n}}\)
➂ \(χ2=\frac{S}{σ^2}\)

【検定と推定】ある部品を2社(A社、B社)からそれぞれ購買している。この2社による部品の特性値の分散に違いがないかどうかを検定したい。各社からの部品の特性値を測定したら次の結果になった。分散に違いがないかどうかを、有意水準5%で検定したい。
A社： 5,8,9,11,13,6,4,14,10,7 (不偏分散V_A=11.122)
B社：6,2,5,8,7,6,13,6,11 (不偏分散V_B=10.611)
(1) 検定統計量の式は？
① t=\(\frac{μ-μ_0}{ \sqrt{V/n}}\)
➁ \(F=\frac{V_A}{V_B}\)
➂ \(χ2=\frac{S}{σ^2}\)

【検定と推定】ある部品の長さの母標準偏差は0.3cmである。製造工程を変えたあとに10個の部品をランダムに選び検査したら、以下の結果になった。抽出した10個の部品から、製造工程変更により分散が変化したとみてよいか、有意水準5%で検定し、分散の推定区間を求めたい。
7.1, 7.9, 8.1, 7.2, 7.3, 7.4, 7.5, 7.6, 7.8, 7.4
(2) 棄却域は?
① χ²(9,0.1)
➁ χ²(9,0.05)
➂ χ²(9,0.025)

【検定と推定】ある部品Aの長さは正規分布N(7,0.4²2)に従っている。平均値をμ₀とする。検査にサンプルとして16個を選び測定したら平均値μが7.2cmだった。サンプル１６個は部品Aと同じとしてよいか、有意水準5%で検定と推定範囲を求めたい。
(3) 100-α %の信頼区間の式は？
①μ±\(Z(\frac{α}{2})\frac{σ}{\sqrt{n}}\)

➁μ±(t(φ,α)\(\sqrt{V/n}\)
➂λ±Z(\(\frac{α}{2})\sqrt{λ/n}\)

【検定と推定】ある部品Aの長さは正規分布N(7,0.4²2)に従っている。平均値をμ₀とする。検査にサンプルとして16個を選び測定したら平均値μが7.2cmだった。サンプル１６個は部品Aと同じとしてよいか、有意水準5%で検定と推定範囲を求めたい。
(1) 検定統計量の式は？
① t=\(\frac{μ-μ_0}{ \sqrt{V/n}}\)
➁ Z=\(\frac{p-p_0}{\sqrt{p_0(1-p_0)/n}}\)
➂ Z=\(\frac{μ-μ_0}{σ/\sqrt{n}}\)