正規分布を標準化する＝標準正規分布になる＝平均を引き、標準偏差で割る。 共分散＝COVER、相関係数＝CORREL データ、データ分析、回帰分析で回帰分析ができる。ｔ値の絶対値は２以上が意味がある。ｐ値は0.5以下である場合に意味がある。 推定と検定、推定は母集団を推定する。検定は仮説を立てて棄却するか検討する。 分散は、標本の普遍分散＝データ数ー１で割る＝少し大きくなる。 自由度＝データ数から1を引いたもの。最後のデータは必然的に決まってしまうから自由な値を取れない。 区間推定。母集団の分散が既知の場合 標本分散を使って推測する場合＝自由度ｔ－１のｔ分布を使う。 ｔ分布は裾野が大きい。自由度が３０を超えると、正規分布とほぼ同じ。 中心極限定理＝母集団の分布にかかわらず、標本平均の分布は正規分布に近づく。＝大数の法則 ポアソン分布＝二項分布の特殊な場合。確率が低い不良品の発生分布など。 仮説検定 対立仮説＝成り立つだろうと思う仮説。成り立たないと思われる仮説＝帰無仮説 帰無仮説が棄却領域にあるか検定する。 棄却領域にあれば、対立仮説が選択される。 ｔ分布は、標本に関する値のみで扱える。 平均の差の検定 散らばりの推定・検定＝分散の推定・検定 カイ二乗分布を使う。 二つの母集団の標本分散に関する分布＝F分布を使う 適合度の検定＝カイ二乗分布を使う 分散分析＝F分布を使う 母集団の指標についての検定＝パラメトリック検定＝母集団の分布に注意する必要がある。 適合度の検定は母集団の分布にかかわらずできる＝ノンパラメトリック検定。