この36通りの意味がわからないです！教えて欲しいです！

○枚 この袋の中から玉を1個取り出すとき、青玉の出る確率 6個のうち2個 この袋の中から玉を1個取り出すとき、青玉の出る確率 出る確率は である。 4/9 出る確率は である。 さいころを続けて2回投げるとき、次の問いに答え なさい。(25点 各5点、知) 3 さいころを続けて2回投げるとき、次の問いに答え なさい。 (25点 各5点、 知) (1)起こりうるすべての場合は何通りあるか求めよ。 (1) 起こりうるすべての場合は何通りあるか求めよ。 36通り (2)出る目の数の和が8になる確率を 5 求めよ。 (2.6) (3.5)(44)(5.3)(62) の5通り 36 (2) 出る目の数の和が8になる確率を 求めよ。 (3)出る目の数の積が6以上になる確 率を求めよ。 (1.6)(2.3)(2.4)(2.5)(2.6) (52)-(5.6) 13 (3) 出る目の数の積が6以上になる確 率を求めよ。 (3.2)~(3.6) (4.2)~(46) (6.1)~(66) の26通り 18 26 (4)2回とも偶数の目が出る確率を求 36 めよ。(2,2) (2,4) (26) (4.2)(4.4)(4.6) (62)(6.4)(6.6)の9通り 4 36 (5) 1回目の出た目の数の方が2回目 に出た目の数より大きくなる確率を 5 求めよ。同数の場合…6通り 12 36-6 15- 2. =15(通り)なので36 (4) 2回とも偶数の目が出る確率を求 めよ。 (5) 1回目の出た目の数の方が2回目 に出た目の数より大きくなる確率を 求めよ。

矢印を引いているところの変形がわかりません。 どなたかすみませんがよろしくお願いします🙇‍♀️

94 難易度 ★★ SELECT SELECT 目標解答時間 15分 90 60 以下の問題を解答するにあたっては,必要に応じて巻末の正規分布表を用いてもよい。 次のような科学者 A 博士のメモが見つかった。 19 ア の解答群 89 このメモでは、小数第2位の数字が3であるかはっきりしない。 仮説検定をすることで,この確率の値について考えてみよう。 (1) 実際に粒子 Rを100個取り出したところ 31個が性質Pをもっていたとする。性質Pをもつ確 率は0.33 より小さいと判断してよいかを, 片側検定を用いて, 有意水準 5% で検定する。帰無 仮説は = 0.33 であり, 対立仮説はか ア 0.33 である。 粒子Rが性質Pをもつ確率は0.3である 256 -0.33 0.67 ×0.332 201 201 0.221 X 10 R 0.83 P 0.33 ② ≠ 20,1080 0.2389 0.88 33 14 帰無仮説が正しいとする。 粒子Rを1個取り出すとき、性質をもつならば1もたないなら ば0 の値をとる確率変数を Xとする。 X,の期待値をE(X), 分散をV(X), 標準偏差を とする。 E(X) は 0. イウであり, V(X) は 0.エオである。P(1-P)=0.33×0.67=0.24 0.33 粒子 R を 100個取り出したときに性質をもつものの個数は,二項分布カに従う! 4/0.0200 カ 1の解答群 0.4. 788 (20 ⑩ B(100,0.33) ① B(100,0.31) B(10, 0.33) B (10, 0.31) 31-0.33 とみなすと, Z= は近似的に標準正規分布に従う。 粒子を100個取り出したときに性質Pをもつものの割合をYとする。 個数 100が十分大きい YA #2 070147 ク ク ]】の解答群(同じものを繰り返し選んでもよい。 (n) (0 032 0.31 ① 0.32 0.33 0 ④ 1 (5) 10 100 320 0 of 0.47 と近似すると,P(Y≦0.31)の値は ケ であり、実際に100個取り出して31個が性 02 質をもっていたとしても、帰無仮説は棄却されず、確率は0.33 より小さいと判断できない。 ケ については,最も適当なものを、次の①~④のうちから一つ選べ。 547 0.11 ① 0.27 0.33 0.47 ④ 0.66 142 (2) 粒子R を取り出す個数をnとする。 0.31n 個が性質Pをもっていたとする。 n を十分大きいとみ なしの100をnに変えて検定するとき,帰無仮説が棄却されるようなぇの値として適するものは 0142) 200, 500, 1000, 2000, 5000, 10000 のうちに全部で コ 個ある。 0.50 10,08 143 (配点 10) (公式・解法集 107 108 110

エオの分散がわかりません。 写真の上の方が問題になってます！！ 私は分散と言われたら2枚目の写真のように解いていたのですが、解説を見ると蛍光ペンで引いているところのように書いてあったのですが、v(x)=p(1-p)は2枚目の写真と同様分散を求める時にはいつでも使えるのですか... 続きを読む

94 仮説検定 こう解く! 以下の問題を解答するにあたっては,必要に応じて巻末の正規分布表を用いてもよい。 次のような科学者A博士のメモが見つかった。 性質をもつ確率は0.3である このメモでは、小数第2位の数字が3であるかはっきりしない。 仮説検定をすることで,この確率の値について考えてみよう。 (1)実際に粒子 R を100個取り出したところ, 31個が性質Pをもっていたとする。 性質Pをもつ確 率は0.33 より小さいと判断してよいかを,片側検定を用いて,有意水準5%で検定する。 帰無 仮説は = 0.33 であり、 対立仮説はが 10.33 である。 解答群 ① > ア ② キ 帰無仮説が正しいとする。 粒子Rを1個取り出すとき、性質をもつならば1, もたないなら ば0の値をとる確率変数を Xとする。 Xの期待値をE(X), 分散をV(X),標準偏差をとする。 E(X) は 0. イウ であり,V(X)は0.エオである。 粒子 Rを100個取り出したときに性質P をもつものの個数は,二項分布 カに従う。 カの解答群 ⑩ B(100, 0.33) ① B(100,0.31) ② B(10, 0.33) ③ B (10, 0.31) STEP 帰無仮説を正しく捉えよう 1 ●帰無仮説が = 0.33 である から,確率の計算はその値を 用いて行う。 とみなすと Z= は近似的に標準正規分布に従う。 粒子Rを100個取り出したときに性質Pをもつものの割合をYとする。 個数 100 が十分大きい Y-# ク の解答群 (同じものを繰り返し選んでもよい。) ⑩ 0.31 ① 0.32 (2 0.33 ③ 0 11001000 ケ 2 STEP 標準正規分布に近似しよう nが十分大きいとき二項分 布は正規分布に近似でき、さ そらに確率変数の標準化により 標準正規分布に近似できる。 ここではn=100 が 「十分大 「きい数」 であることが示され ている。 =0.47 と近似すると,P(Y0.31) の値は であり、実際に100個取り出して31個が性 質Pをもっていたとしても、帰無仮説は棄却されず,確率は0.33より小さいと判断できない。es. 0001 ケについては、最も適当なものを、次の①~④のうちから一つ選べ。 ⑩ 0.11 ① 0.27 ② 0.33 ③ 0.47 ④ 0.66 (2)粒子R を取り出す個数をnとする。 0.31 個が性質Pをもっていたとする。 n を十分大きいとみ なし(1)の100に変えて検定するとき、帰無仮説が棄却されるようなnの値として適するものは 200,500, 1000, 2000, 5000, 10000 のうちに全部でコ 個ある。 STEP を大きくして考えよう 3 取り出す個数nが大きければ 大きいほど棄却域に入りやす くなる。 0.31が棄却域に入る。 ような大きさのn を考えよう。 解 答 (1) 実際の標本における性質Pをもつものの割合 小さく, 片側検定を用いるので, 対立仮説は 31 = 0.31 が 0.33 より 100 p < 0.33 ( 1 帰無仮説が正しいとすれば,性質Pをもつ確率が p=0.33 であるから イウ E(X)=p=0.33A (1 A エオ V(X)=p(1-1) = 0.33×0.67=0.2211≒0.22 粒子 R を100個取り出すとき,p=0.33 であるから,性質をもつも のの個数は二項分布 B (100, 0.33) に従う。 個数100が十分大きいとみなすと, 二項分布は近似的に正規分布に従う。 したがって,粒子Rを100個取り出したときに性質をもつものの割 定義に従うと B) 1 E(X) = 0.P(X=0)+1・P(X=1) =0.0.67+1・0.33 =0.33 1 となる。 CB 合を Y とすると, Yは期待値が E (X), 標準偏差が 0 分散の公式を用いて 100 10 の正規 分布に従う。 Point V(X)=E(X2)-{E(X)} = 0.33-(0.33) 実 定 標準 0=0 であ

フヘホについて質問です。3枚目の解答で210となっているところは√nが入ると思ったので10にしたのですが、なぜ違うかがわかりません。

293 太郎さんのクラスでは、確率分布の問題として、2個のさいころを同時に 投げることを 72回繰り返す試行を行い、2個とも1の目が出た回数を表す確 変数Xの分布を考えることとなった。 そこで 21名の生徒がこの試行を行った。 (1)次は二項分布 (アイ) に従う。このとき、k-アイ 123 とおくと,X=yである確率は,P(X=r)=C,D(1-0) エオ (r=0, 1, 2, k)である。また,Xの平均(期待値)はE(X) EX 標準偏差は (X)= である。 カ 解答群 0 k r ① ktr ② k-r (2)21 名全員の試行結果について、2個とも1の目が出た回数を調べたところ。 次の表のような結果になった。 なお、5回以上出た生徒はいなかった。 回数 0 1 2 3 4 計 人数 2 7 7 3 2 21 この表をもとに、確率変数 Y を考える。 Yのとり得る値を 0, 1,2,3,4と し、各値の相対度数を確率として, Yの確率分布を次の表の通りとする。 Y 0 1 2 3 4 計 P 21 22 1-3 13 2-2 ス シ 21 このときの平均はE(Y)= セン タチ 標準偏差は (Y) = √530 である。 21 (3)太郎さんは,(2)の実際の試行結果から作成した確率変数の分布について。 (1)のように、 その確率の値を数式で表したいと考えた。 そこで, Y=1, Y=2 である確率が最大であり,かつ,それら2つの確率が等しくなっている 確率分布について先生に相談したところ、その代わりとして、新しく次のよ うな確率変数Z を提案された。 先生の提案 Zのとり得る値は 0, 1, 2, 3, 4であり,Z=rである確率を P(Z=r)=α- (r=0, 1, 2, 3, 4) r! とする。ただし、を正の定数とする。 また,r=(x-1) 2-1 であり、 0!=1,11=1, 2!=2,31=6, 4!=24 である。

〰️引いてるところが理解できません！！！ （問題の「カ」のところです） どのように考えたらいいのでしょうか？

練習問題 107 母平均の仮説検定 ある工場で作られたジュースの容量は1800.0mL と表示されている。このジュース400本を無作為に抽出しジュースの容量を 計測したところ、平均は1796.7mL,標準偏差は 26.4mLであった。 太郎さんと花子さんは,この調査の結果からジュースの 容量は表示通りではないといえるかどうかを有意水準5%で両側検定しようとしている。 花子:この工場で作られたジュースの容量を X (mL), Xの平均をM (mL) とし,アをM=1800.0 である とします。 太郎:400は十分大きいから、標本の大きさ400の標本平均 X は,平均イ,標準偏差 ウの正規分布に近 似的に従います。 よって, Z= 花子:M = 1800.0 という仮説について両側検定するから,X≦1796.7 または X ≧ カ とおくと,Zは標準正規分布 N (0, 1)に従うと見なせます。 となる確率の値を 求めます。 正規分布表を利用すると、かの値は 0. キクケコとなり,サ 0.05 が成り立つので、 アはシ。よって、この標本調査の結果からジュースの容量はスコ 太郎:その通りです。また,棄却域を考えることによって検定することもできます。 正規分布表から P(-セソタ Z≦ センタ = 0.95であるから,有意水準 5% の棄却域は Zsセソタ セソタ Zとなります。 X = 1796.7 のときチツテトとなり、この値は棄却域に ナから, ア は よって,この標本調査の結果からジュースの容量は スという結論を得ることができます。 の解答群 ⑩ 帰無仮説 ① 対立仮説 |の解答群(同じものを繰り返し選んでもよい。) sera (0 0.066 ① 0.05 ⑤ 1773.6 ⑥ 1796.7 (2) 1.32 ⑦ 1800.0 6.60 ④ 26.4 ⑧ 1803.3 1826.4 サ の解答群 heen -20 18T2.0= (7.0) as ① < |の解答群 (0) ⑩ 棄却される ① 棄却されない。 スの解答群 FLO () 30 TO.0-(m ⑩表示通りではないといえる の解答群 ⑩ 含まれる 11.0 (0) S (1) 0.0 = (2X)9(n) 分散 ① 表示通りではないとはいえない ①含まれない 0000 とせよ 代 (n)=(2120)

数Aの問題について質問です。 確率は同じものでも、区別して考えると習いました。 ですが、ここの問題で扱う確率は区別せず、組み合わせを使って求めています。 なぜここでは区別しないのでしょうか。

438 基本 65 期待値の基本 匹のカード3枚, B のカード2枚のカード1枚、合計6枚のカードがある。 この中から2枚のカードを取り出す。 Aのカードを1点, Bのカードを2点 | © のカードを3点とするとき,カード2枚の合計点の期待値を求めよ。 / P.37 基本事項 重要 68 指針 期待値の計算は、次の手順で行う。 ① 変量Xのとりうる値を調べる。 ② Xの各値に対応する 確率 P を求める。 ③ XとPの表を作り、 確率の和が1になるかどうかを確かめる。 ④ 期待値 (すなわち 値×確率の和)を計算。 合計点をX点とすると, Xのとりうる値は X = 2, 3, 4,5 それぞれの値をとる確率は x=2のとき X=3のとき X=4のとき X=5のとき 2× X 確率 15 3C₂3 2.02=1215 EC2 CX2C1 = 6 SC2 15 aixC+2C2 SC2 zC₁X₁C₁ 6 C2 よって, 求める期待値は 2 3 3 6 15 15 +3× 15+4× 15 2 -²7/535 15 - 4 4 2 15 15 +5x 4 15 215 5 計 1 INE I カードの組み合わせで合計点は決まる。 組合せC, を利用して計算。 50 10 15 3 (点) <カードの組合せは、次の 5パターン。 (A. A) -25 (A,B)→3点 (A. C) -4 (BB) →4点 (BC) →5点 確率の和は 3 6 14 15 +15 となりOK。 基本 1から9まで カードを無作 る。 X=kと (1) P(X=8) (2) Xの期 指針 (1) 2 期待値を求めるときの注意点 期待値を計算するときは、解答のように 変量Xと確率 P を表にまとめるとよい。その 検討 際、次のことに注意する。 1. 確率の値は、約分しないで分母を同じにして (2) (1) 麺 X= 選 (2)

見にくくて、申し訳ないです汗 （II）以降の解き方を教えてほしいです。（I）ができてるかも怪しいですが💦

数学Ⅰ・数学A 第3問 (選択問題)(配点20) [第3問~第5問は,いずれか2問を選択し、 解答しなさい。 中にくじが入っている箱が複数あり, 各箱の外見は同じであるが, 当たりくじ を引く確率は異なっている。 くじ引きの結果から、 どの箱からくじを引いた可能 性が高いかを,条件付き確率を用いて考えよう。 3 (1) 当たりくじを引く確率が- である箱A と, 当たりくじを引く確率が である箱Bの二つの箱の場合を考える。 (i) 各箱で、くじを1本引いてはもとに戻す試行を3回繰り返したとき アプ 箱Aにおいて, 3回中ちょうど1回当たる確率は 箱Bにおいて, 3回中ちょうど1回当たる確率は である。 £22 (i) まず, AとBのどちらか一方の箱をでたらめに選ぶ。 次にその選んだ箱 において、くじを1本引いてはもとに戻す試行を3回繰り返したところ, 3 回中ちょうど1回当たった。 このとき, 箱Aが選ばれる事象をA, 箱Bが 選ばれる事象をB, 3回中ちょうど1回当たる事象をWとすると P(B∩)=1/1/23) 1 P(An W) = × 2 . る。また, 条件付き確率Pw (B)は である。 P(W)=P(A∩W)+P(B∩W) であるから, 3回中ちょうど1 オカ G X 回当たったとき、選んだ箱がAである条件付き確率Pw (A) は ケコ サシ となる。 とな (数学Ⅰ・数学A 第3問は次ページに続く。)

至急お願いします。数学です。確率を求める実験って、いっぱいやればやるほどどうなるんでしたっけ？

10 5 1 相対度数と確率って 前ページの場面で、(ア)~ (オ)の出やすさはどれくらい違うかを 調べるために、将棋の駒を1枚投げて, その出かたを記録する 実験をくり返しおこないました。出 下の表は,その実験の結果です。 回数 10 (オ) ⑦の出 4 0 0 0 0.6 出 0.5 40 30 20 12 18 20 11 16 1 3 0 1 0 0 7 1 00 200 90 94 8 8 0 Foto 50 22 23 3 2 0 300 137 141 10 12 0 (ア) の出た相対度数= 上の表から, (ア) は 3000回中1402回出ていて, もっとも出やすいと予想されます。 (ア) の場合について, さらにくわしく調べましょう。 表の結果から, RSS 60 29 26 3 2 0 500 227 400 1000 1500 181 443 676 187. 229 457 18 25 60 80 14 19 39 51 0 0 1 1 (ア) の出た回数 投げた回数 を求め、それをグラフに表すと,下のようになります。 70 80 34 41 31 33 3 3 2 3 0 0 692905 2000 936 98 60 1 相対度数とは, 90 44 一 40円 3 3 0 100 48 46 3 3 20 2500 3000 1177 1402 1121 1342 128 155 73 99 1 2 あることがらの起こった回数 全体の回数 のことだね JAVASO

(4)の式と(5)の式の説明を分かりやすく教えて頂けませんか？

第2章 確 家 12 5. 理(3) として採用されている. 以上の定理は確率測度 P が与えられていればどんな型の標本空間にも適 できる。もちろん, これらの定理が使えるためには, 右辺の確率の値がわか。 ていなければならない. 前に指摘したように, 標本空間が有限個の点だけをる むときは,この種の事象の確率の計算はとくに簡単になるので,いま議論をこ のような標本空間に限定することにする。 有限標本空間に対する事象 A の確率を求める際の第一歩は,標本点の各人 に確率を割り当てることである. これらの確率は, 確率の公理のはじめの2つ を満たすように割り当てねばならない。 すなわち,これらの確率はすべて非色 の数で,その和が1となるようなものでなければならない. 確率モデルが予測 に有効であるためには, 特定の標本点に割り当てる確率が,実験を多数回繰り 返したとするときその標本点が得られると期待される回数の割合と一致する上 うなものでなければならない. このような割り当ての可能性はわれわれの経験 や外部の情報,対称性に関する考察, またはこれらを一緒にしたものに基づく であろう.それゆえ,サイコロを転がした経験があってもなくても,図2の標 本空間の各標本点には1/36 の確率を割り当てることが現実的なのである。 標本点の総数を n とし, 各標本点に割り当てた確率を p1, P2, る。各標本点は1つの可能な結果を表わすから, それらは1つの事象である。 この種の事象を単一事象という. これらの事象を e1, @2, *… …, en で表わす. 明 らかにこれらは排反な事象である.さて, いかなる事象 Aも標本点の集合で あるから,Aはそれに対応している単一事象の和である.ゆえに, 公理 (3) に よって次の式が得られる。 2 *……, Pn とす n だすこと P(A} =2 P{e} =M p. と思た k UA ここで和は Aに含まれるすべての標本点についての和である.宝共具(3) 偶然をともなうゲームの多くは, 初期の確率論発展のための原動力であっ た。これらゲームの標本空間は有限個の標本点から成り,すべての標本点には 同じ確率が割り当てられている. これはたとえば,クラップ* とよばれるゲー ム(その標本空間は図2で与えられている)の場合にもいえることである. これ らの標本点の各々には確率1/36 が割り当てられる. n を標本点の総数とし, J(A) を集合 Aの中の標本点の個数とすれば, いまの場合はすべてのi=1, A A 2個のサイコロを用いて行なう 孫の取1

このように、それぞれの場合の確率を求めて、最後に排反だから〜+〜＝〜というように計算しなくても、それぞれの場合の確率の値が同じ時は、×2と計算してもいいんですか？

(1) 8枚のカードの中から, 3枚のカードを取り 出す取り出し方は全部で,&Cas=56 (通り) このうち書かれている3つの数の和が10にな るのは,4のカードが2枚, 2のカードが1枚の とき,または4のカードが1枚,3のカードが2 枚のときである。 a) よって, 求める確率は, 2C2×2C1×2 4_1 の 8C。 56 14