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※ ChatGPTを利用し、要約された質問です(原文:質量がばらついているサンプルから30個抜き出したときの合計質量について)

30個のサンプルから抜き出した合計質量の確率分布と合致する確率は?

このQ&Aのポイント
  • 質量がばらついているサンプルから30個抜き出したときの合計質量の確率分布を調べました。
  • 抜き出したサンプルの範囲ごとの発生確率を表にまとめ、合計重量が特定の範囲に収まる確率を求めました。
  • 単純に個別の重量の確率を掛け合わせると非常に小さな確率になるため、合計重量が特定の範囲に収まるためには他の個別の重量がバランスよく混ざる必要があります。

質問者が選んだベストアンサー

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回答No.1

>(正規分布からEXCELのNORMDIST関数で計算) が、よくわかりませんが、任意の一個を抜き出したときの重量の平均μと分散σ^2が既知であり正規分布に従うということですよね。 なおかつ、母数が十分に大きくて標本抽出で実質的にこの平均と分散が変わらないとしてよいということであれば、n個取り出したときの合計は、nが十分に大きいとき、平均がnμ、分散がnσ^2の正規分布に従います(中心極限定理)。n=30ならほぼ従っているとしてよいだろうと思います。 あとはn=30としてμ、σ^2に適切な値を使い、この確率密度関数(ガウス関数)を7.5 ~ 7.62で積分するだけです。

参考URL:
http://ja.wikipedia.org/wiki/%E4%B8%AD%E5%BF%83%E6%A5%B5%E9%99%90%E5%AE%9A%E7%90%86
donbei666
質問者

お礼

早速の御回答ありがとうございます。 なるほど、中心極限定理というものがあるのですね。 確認してみます。 >>あとはn=30としてμ、σ^2に適切な値を使い、 >>この確率密度関数(ガウス関数)を7.5 ~ 7.62で積分するだけです。 μ、σ^2に関して適切な値というのは、n倍するということだと思いますが、標準偏差もn倍していいのでしょうか? よろしくお願いいたします。

その他の回答 (1)

  • Tacosan
  • ベストアンサー率23% (3656/15482)
回答No.2

確率変数の和の期待値は個々の確率変数の期待値の和. 独立な確率変数の和の分散は個々の確率変数の分散の和. だから, 「標準偏差を n倍する」のではなく「分散を n倍する (標準偏差では √n倍する)」ことになります.

donbei666
質問者

お礼

基本的なことを聞いてしまい申し訳ございませんでした。 √n倍で計算してみます。 ありがとうございました。

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