二項分布は、\(n\) と \(p\) という2つのパラメータで表されます。
これらのパラメータが分布にどのような影響を与えるかを検証していきます。3人の営業担当者が1週間に1件から12件の契約を成立させる確率を示したグラフがあります。確率 \(p\) は各担当者で異なります。
1週間に9件以上の契約を成立させる確率が最も高い営業担当者を選んでください。
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要約統計量は、データを説明するための基本的な手段です。この章では、平均・中央値・標準偏差などの要約統計量を学び、それらを正しく解釈する方法を身につけます。また、データに適した要約統計量を選ぶための批判的思考力も養います。
確率は統計学の大部分を支える概念であり、事象が起こる可能性を計算するために使われます。実際の販売データを用いながら、さまざまな値を持つデータを確率分布として解釈する方法を学びます。離散型確率分布と連続型確率分布をはじめ、正規分布がどのように導かれ、自然現象の中でいかに頻繁に現れるかも学びます。
さらに多くの種類の確率分布を学びます。二値の結果の確率を表す二項分布や、統計学で最も重要な分布の一つである正規分布について学び、各分布がどのような形状を取るかを理解します。また、ポアソン分布が時間経過に伴う事象発生確率の計算へどう活用されるかについても学びます。さらに、中心極限定理の理解も深めます。
現在の演習
最終章では、仮説検定を学び、母集団について正確な結論を導き出す方法を身につけます。相関の概念と、2つの変数間の線形関係を定量化する方法を学びます。無作為化や盲検化などの実験計画におけるテクニックに加え、仮説検定の結果について誤った結論を下すリスクを最小化するための方法も学びます。
