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母分散が未知のときの信頼区間

2026年10月17日8分で読めますAI生成教科書『資格試験』第10章 母平均の区間推定
目次
  1. t 分布による区間
  2. t と z の使い分け
  3. さまざまな t の区間
  4. 確認テスト
  5. 木下の層

AI 生成・木下が未勉強

統計学の復習 第10章 §10.4 ★★★ xˉ±tn−1(α/2) s/n\bar x\pm t_{n-1}(\alpha/2)\,s/\sqrt n。zz を tt に、σ\sigma を ss に取り替える2か所が同時に起こり、自由度は n−1n-1

t 分布による区間

系 10.6 の TT はピボットなので、§10.1 と同じ手順で区間を作ることができる。c=tn−1(α/2)c=t_{n-1}(\alpha/2) と置くと P(−c≤T≤c)=1−αP(-c\le T\le c)=1-\alpha で、括弧の中を μ\mu について解くと

−c≤Xˉ−μS/n≤c  ⟺  Xˉ−cSn≤μ≤Xˉ+cSn-c\le\frac{\bar X-\mu}{S/\sqrt n}\le c\iff\bar X-c\frac{S}{\sqrt n}\le\mu\le\bar X+c\frac{S}{\sqrt n}

となる。同値変形は §10.1 と同じで、σ\sigma が SS に変わっただけである(S>0S>0 なので不等号の向きは変わらない)。

定理 10.8(母分散が未知のときの母平均の信頼区間)

正規母集団 N(μ,σ2)\mathrm N(\mu,\sigma^2)(μ,σ2\mu,\sigma^2 とも未知)からの大きさ nn の無作為標本について、

[ Xˉ−tn−1(α/2)Sn,  Xˉ+tn−1(α/2)Sn ](10.12)\left[\ \bar X-t_{n-1}(\alpha/2)\frac{S}{\sqrt n},\ \ \bar X+t_{n-1}(\alpha/2)\frac{S}{\sqrt n}\ \right]\tag{10.12}

は μ\mu の信頼係数 1−α1-\alpha の信頼区間である。この信頼係数は近似でなく、どの n≥2n\ge2 でも厳密に 1−α1-\alpha である。

3部品で見ると、点推定値は xˉ\bar x のまま、臨界値が zα/2z_{\alpha/2} から tn−1(α/2)t_{n-1}(\alpha/2) に、標準誤差が σ/n\sigma/\sqrt n から推定した標準誤差 s/ns/\sqrt n に変わる。σ\sigma を ss に置き換えたことと、臨界値を tt に変えたことは対になっている。ss のぶれによって TT の裾が厚くなる分を、大きな臨界値で埋め合わせて、信頼係数を 1−α1-\alpha に保っている。σ\sigma を ss に置き換えたまま zα/2z_{\alpha/2} を使うと、信頼係数は 1−α1-\alpha を下回る(確認テスト 10.4-4)。

区間 (10.12) の幅 2tn−1(α/2)S/n2t_{n-1}(\alpha/2)S/\sqrt n は、式 (10.4) と違って SS を含むので、標本ごとに変わる確率変数である(図 10.1)。そのため、半幅を確実に e0e_0 以下にする nn を、式 (10.5) のように調査前に決めることはできない。実務では、予備調査の ss を σ\sigma の代わりに式 (10.5) に入れて目安を出す。

t と z の使い分け

どちらを使うかは、母分散が既知か未知かの一点で決まる。問題文に「母標準偏差」「過去の記録から標準偏差が分かっている」とあれば既知で zz、「標本標準偏差」「不偏分散」「不偏分散の平方根」が与えられていれば、標本から推定しているので未知で tn−1t_{n-1} である。母集団が正規分布でなくても nn が大きいときは、中心極限定理と「SS が σ\sigma に確率収束する」ことから (Xˉ−μ)/(S/n)(\bar X-\mu)/(S/\sqrt n) の分布が N(0,1)\mathrm N(0,1) で近似され、xˉ±zα/2 s/n\bar x\pm z_{\alpha/2}\,s/\sqrt n を近似の区間として使う。正規母集団で nn が大きい場合は、tn−1(α/2)t_{n-1}(\alpha/2) が zα/2z_{\alpha/2} に近い(t29(0.025)=2.045t_{29}(0.025)=2.045、t99(0.025)=1.984t_{99}(0.025)=1.984)ので、どちらを使ってもほぼ同じ区間になる。この近似の根拠の Slutsky の定理は数理統計の解説 第5章 §5.3 で扱う。

臨界値と標準誤差の4点検

区間を書く前に、次の4点を確かめる。

  1. tt か zz か。母分散が既知なら zz、標本から推定したなら tt。
  2. 自由度。1標本の母平均なら n−1n-1。
  3. α/2\alpha/2 か α\alpha か。両側の区間なら α/2\alpha/2 の列、片側の限界なら α\alpha の列。
  4. 与えられた数が ss か s2s^2 か。「不偏分散」は s2s^2、「不偏分散の平方根」「標本標準偏差(不偏)」は ss。標準誤差は s/ns/\sqrt n で、 \sqrt{\ } は nn にだけかかる。

最後に、半幅が標準誤差の約2倍(nn が小さければ2〜3倍)になっているかを見ると、臨界値の掛け忘れと ss・s2s^2 の取り違えを同時に見つけることができる。

さまざまな t の区間

信頼係数を変えるときは列を変え、片側の限界は tn−1(α)t_{n-1}(\alpha) を使う。下側信頼限界は Xˉ−tn−1(α)S/n\bar X-t_{n-1}(\alpha)S/\sqrt n、上側信頼限界は Xˉ+tn−1(α)S/n\bar X+t_{n-1}(\alpha)S/\sqrt n で、どちらも信頼係数は 1−α1-\alpha である。導き方は式 (10.6) の ZZ を TT に、zαz_\alpha を tn−1(α)t_{n-1}(\alpha) に取り替えるだけである。

例題 10.6 データから tt の区間を組む ★★★

オリジナルある果実10個の糖度(度)を測ったところ、次の値を得た。母集団は正規分布に従うとする。

12.1, 11.4, 12.8, 13.0, 11.9, 12.5, 12.2, 11.7, 12.9, 12.612.1,\ 11.4,\ 12.8,\ 13.0,\ 11.9,\ 12.5,\ 12.2,\ 11.7,\ 12.9,\ 12.6

母平均の 95%95\% 信頼区間を求めよ(t9(0.025)=2.262t_9(0.025)=2.262)。

解答

母分散は分かっていないので、t9t_9 を使う。

点推定値。合計は 123.1123.1 なので xˉ=12.31\bar x=12.31 である。

不偏分散。偏差 xi−xˉx_i-\bar x は −0.21, −0.91, 0.49, 0.69, −0.41, 0.19, −0.11, −0.61, 0.59, 0.29-0.21,\ -0.91,\ 0.49,\ 0.69,\ -0.41,\ 0.19,\ -0.11,\ -0.61,\ 0.59,\ 0.29 で、合計が 00 になることで計算を確かめる。偏差の二乗和は

0.0441+0.8281+0.2401+0.4761+0.1681+0.0361+0.0121+0.3721+0.3481+0.0841=2.6090.0441+0.8281+0.2401+0.4761+0.1681+0.0361+0.0121+0.3721+0.3481+0.0841=2.609

で、s2=2.609/9=0.28989s^2=2.609/9=0.28989、s=0.5384s=0.5384 である。

標準誤差と臨界値。s/10=0.5384/3.1623=0.17026s/\sqrt{10}=0.5384/3.1623=0.17026、臨界値は自由度 99 の上側 2.5%2.5\% 点 2.2622.262 である。

区間。半幅は 2.262×0.17026=0.38512.262\times0.17026=0.3851 で、

[ 12.31−0.385, 12.31+0.385 ]=[ 11.925, 12.695 ].[\,12.31-0.385,\ 12.31+0.385\,]=[\,11.925,\ 12.695\,].

半幅 0.3850.385 は標準誤差 0.1700.170 の 2.262.26 倍で、自由度 99 の tt の臨界値と整合している。

例題 10.7 不偏分散が与えられたときの 99%99\% 区間 ★★★

オリジナル正規母集団から大きさ 2020 の標本を取ったところ、標本平均は 31.531.5、不偏分散は 4949 であった。

  1. 母平均の 99%99\% 信頼区間を求めよ(t19(0.005)=2.861t_{19}(0.005)=2.861)。
  2. (1) で tt の代わりに z0.005=2.576z_{0.005}=2.576 を使った場合と、4949 を標準偏差と読んだ場合の半幅をそれぞれ求め、正しい半幅と比べよ。
解答

(1) 不偏分散が s2=49s^2=49 なので、標準偏差は s=7s=7 である。標準誤差は 7/20=1.56527/\sqrt{20}=1.5652、半幅は 2.861×1.5652=4.4782.861\times1.5652=4.478 で、

[ 31.5−4.478, 31.5+4.478 ]=[ 27.02, 35.98 ].[\,31.5-4.478,\ 31.5+4.478\,]=[\,27.02,\ 35.98\,].

(2) zz を使うと半幅は 2.576×1.5652=4.0322.576\times1.5652=4.032 で、正しい半幅より 10%10\% 狭い。tt の臨界値は zz より必ず大きいので、取り違えると区間は必ず狭い側へずれる。4949 を標準偏差と読むと、標準誤差が 49/20=10.9649/\sqrt{20}=10.96、半幅が 2.861×10.96=31.352.861\times10.96=31.35 になり、正しい値の7倍である。半幅 3131 は標本平均 31.531.5 と同じ大きさで、桁の感覚から読み違いに気づくことができる。

確認テスト

オリジナル

  1. 10.4-1 次の各場合に、母平均の 95%95\% 区間の臨界値として z0.025z_{0.025} と tν(0.025)t_\nu(0.025) のどちらを使うか答え、tt なら自由度も答えよ。(a) 正規母集団で母標準偏差が既知、n=12n=12。(b) 正規母集団で母分散が未知、n=12n=12。(c) 分布の形は分からず母分散も未知、n=400n=400。
  2. 10.4-2 正規母集団からの大きさ 99 の標本で、標本平均が 48.248.2、不偏分散の平方根が 3.63.6 であった。母平均の 95%95\% 信頼区間を求めよ(t8(0.025)=2.306t_8(0.025)=2.306)。
  3. 10.4-3 正規母集団から得た5個のデータ 3.2, 2.8, 3.6, 3.0, 3.43.2,\ 2.8,\ 3.6,\ 3.0,\ 3.4 から、母平均の 95%95\% 信頼区間を求めよ(t4(0.025)=2.776t_4(0.025)=2.776)。
  4. 10.4-4 (i) 正規母集団について、区間 (10.12) が μ\mu を含む事象が {∣T∣≤tn−1(α/2)}\{\lvert T\rvert \le t_{n-1}(\alpha/2)\} と一致することを示し、信頼係数が厳密に 1−α1-\alpha であることを示せ。(ii) n=5n=5 で、区間 (10.12) の臨界値を誤って 1.9601.960 にしたとき、その区間が μ\mu を含む確率は P(∣T∣≤1.960)P(\lvert T\rvert \le1.960)(T∼t4T\sim t_4)である。P(T≤1.960)=0.9392P(T\le1.960)=0.9392 を使ってこの確率を求めよ。

木下の勉強ステータス

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