会計士・薬剤師のブログ

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30論文答案(統計第2問)

こんばんは、薬剤師のKです。

 

H30論文式試験の私の答案が届いたので、お見せします。

今までお伝えした勉強法を用いた場合、試験本番での感覚や、試験後の手ごたえ等、詳細に記載します。

そのとき感じていたことを詳細にお伝えしたいので、少し長くなるかもしれません。参考になさる方は、必要な部分のみ見てください。

また当時の思っていたことをそのままお伝えしたいので、口語体で記載しました。

※間違えている箇所もありますので、正しい解答は各予備校が出している解答速報を確認ください。

今回は統計学 第2問 です。

 

 

統計学

第8問

f:id:b072404:20190126232627j:image問題1

問1

 

うわー、簡単なように見えるけど、めっちゃミスしやすそうな問題。。。二項分布の問題か。
問1で一般的に考えて、問2で応用させようとしてんのか。
とりあえず問1で間違えたら終わりやから丁寧に。分散と標準偏差答えさせてるから間違えんようにしやんと。
。。。よしよ、問1は問題なくいってるな。エの解答もいつも通り。。。やな?オッケーオッケー次に行こう!

 

問2

 

(1)
認知度の誤差?問1の「0か1のいづれかの値を一定の確率でとる」って、知ってる→1、知らない→0で考えろってことね。
え、でも認知度って%やろ?あー、ΣXが知ってる人の合計人数やから、母数nで割ったら%が出るやろってことかい。
ってことはエ×ウの1.96×√p(p-1)/nが0.01以下にするためには、どれくらいの標本が必要かって問題か。
いやいや、でも確率pが分からんやん。そもそもこのpを知りたくて、市場調査をしようとしてんのに。
あ、問題文に「認知度に事前の情報がない場合」って書いてたわ。。。
分からん。。特殊な処理をするんやろうか。。。まぁ次行こうか!

 (2)

今度はpが与えられてるんか。

でも信頼区間の幅を1%ポイント以下にするってどういうこと?1.96×√p(p-1)/nが認知度で1%以下にしろってこと?え?これってそういう数値やっけ?なんか違和感ある。。。
まぁとりあえず1.96×√p(p-1)/n<0.1で計算していこう。
もしも時間があったら戻ってきますか。

 

問3

 

問2は分からんかったけど、問3はどうやろ。。。。

満足度の信頼区間を求めんとあかんけど、こんどはnとpが分かっ てるんか。ほんじゃあ途端に解けないとダメな問題になるやん。


。。。よしよし。信頼区間計算間違いもないな。時間があったら

 

f:id:b072404:20190126232637j:image問題2

問題2はいつも検定の問題やったからな。ん?なんかかなり一般的な問題文の書き方やなぁ。まぁまぁ帰無仮説と対立仮説も大丈夫やし、分布もイケるか。

あー、第1種、第2種の過誤ってあったなぁ。正否誤承(正しいのに否認するのが第1種の誤り、誤ってるのに承認してしまうのが第2種の誤りと私は覚えていた。それぞれの漢字1文字ずつ。)やし、検出率1ーβは帰無仮説が誤ってる時に帰無仮説を棄却する確率やから、βが帰無仮説が誤ってるのに承認してしまう確率で間違いないな。

ほんじゃあ第1種の誤りが③、第2種の誤りが②で間違いない。

でも第1種の誤りって何て言うんやろう。。あそこらへんでそんな名称無かった気がするしなぁ。。誤謬率?時間もないし、これでいこうか。

  

第1種の誤りって、正しいのに否認することやんな。どっちの正規分布や。帰無仮説;μ=850、対立仮説;μ<850ってことは、帰無仮説の平均の分布は大きい右か。ほんじゃあ、有意水準0.05で棄却するってことやから、両方斜線引いたら良いわ。。。

いやいや、待てよ!これ片側検定やん!危ねぇ!小さいことを証明しようとしてるんやから、左側だけやね。おー良かった気づいて。

f:id:b072404:20190126232645j:image

問題3

問1

 

おー、単回帰分析じゃなくて、重回帰分析かいな。準備しておいて良かったぁ。。

まずは決定係数ね。自由度修正済決定係数が出てるから、みんな解けるやろ。

次は自由度か。。これはまぁ回帰変動の自由度が全例数ー各項の例数(Nーn)で、残差変動の自由度がnー1ってことね。まぁ全変動の自由度が17って出してくれてるし、検算もできるやん。サービス問題ってことか。

 

問2

 

まぁ検定の問題はあるでしょうね。これも典型か。。覚えといてよかった。バッチリイケるやん。

 

問3~4

 

あかん、時間無いし全く分からん。もうええわ。これやるんやったら他の問題解こうっと。。。

 
以上が統計学第8問になります。

  

前年度も思いましたが、なかなか時間的にヘビーなんですよね。統計学の知識を問われていると言うよりかは、「数字の処理能力を持っているか?」と聞かれているような感覚になります。