Ⅱ.統計学

2. 確率と確率分布 A. 確率 a. 標本空間、事象 b. 確率、条件付き確率　（2015　60） ・順列　nPk＝n(n-1) (n-2) (n-3)…(n-k+1) ・組合せ　nCk＝nPk÷k！   c. 離散型確率変数、連続型確率変数 d. 大数の法則、中心極限定理   B. 確率分布 a. 離散型確率分布、連続型確率分布　 b. 自由度 c. 二項分布、ポアソン分布、正規分布、ｔ分布、χ2 分布、F 分布　（2017　28、2013　63） ○離散型 ：「二項分布」「ポアソン分布」 ○連続型 ：「正規分布」「t分布」「F分布」「ラプラス分布」「χ2 分布」   d. 期待値、分散   ○確率密度関数　（2017　27） 　連続確率変数の確率分布を規定する関数を確率密度関数 確率変数X が連続的な値をとる連続確率変数であるときに X がある範囲 をとる確率を P とした場合，その確率を与える以下の関数 f(x) を確率密度関数という。 ○確率質量関数（2017　27） 　離散確率変数の確率分布を規定する関数を確率質量関数 確率変数X が離散的な値をとる離散確率変数であるときに...

1. 基礎 A. データの分類 a. 質的変数、量的変数　　 b. 離散変数、連続変数　　 c. 名義尺度、順序尺度、間隔尺度、比率〈比例〉尺度 d. 母集団、標本 ○標本の抽出方法 ★層化（層別）抽出法　　（2013　61） 　母集団をあらかじめいくつかの層に分けておき、各層の中から必要な数の調査対象を無作為に抽出する方法 【メリット】 母集団内情報（年齢別、性別など）の比較を行える、母集団の推測の精度が増す、 各層において分布が大きく異なる場合に使うことができる 【デメリット】 母集団の構成情報を事前に知っておく必要がある   ・クラスター抽出法（集落抽出法） 　1.母集団を、小集団である「クラスター（集落）」に分ける 2.分けられたクラスターの中から、いくつかのクラスターを無作為抽出する 3.それぞれのクラスターにおいて全数調査を行う 　【メリット】クラスターの情報さえあれば抽出することができるので、時間や手間を節約できる 【デメリット】同じクラスターに属する調査対象は似た性質を持ちやすいため、標本に偏りが生じる   ・多段抽出法 　母集団をいくつかのグループに分け、そこから無作...