* まず、 P ( X 1 = 1 ) P(X_1=1) P ( X 1 = 1 ) , P ( X 2 = 0 ) P(X_2=0) P ( X 2 = 0 ) , P ( X 1 = 1 , X 2 = 0 ) P(X_1=1, X_2=0) P ( X 1 = 1 , X 2 = 0 ) を求める。サイコロを振って2以下の目が出る確率は 2 / 6 = 1 / 3 2/6 = 1/3 2/6 = 1/3 であるから、 P ( X 1 = 1 ) = 1 / 3 P(X_1=1) = 1/3 P ( X 1 = 1 ) = 1/3 , P ( X 2 = 0 ) = 1 − 1 / 3 = 2 / 3 P(X_2=0) = 1 - 1/3 = 2/3 P ( X 2 = 0 ) = 1 − 1/3 = 2/3 , P ( X 1 = 1 , X 2 = 0 ) = P ( X 1 = 1 ) P ( X 2 = 0 ) = ( 1 / 3 ) ( 2 / 3 ) = 2 / 9 P(X_1=1, X_2=0) = P(X_1=1)P(X_2=0) = (1/3)(2/3) = 2/9 P ( X 1 = 1 , X 2 = 0 ) = P ( X 1 = 1 ) P ( X 2 = 0 ) = ( 1/3 ) ( 2/3 ) = 2/9 。 * 次に、 X k X_k X k の平均 μ \mu μ と分散 σ 2 \sigma^2 σ 2 を求める。 p = P ( X k = 1 ) = 1 / 3 p = P(X_k = 1) = 1/3 p = P ( X k = 1 ) = 1/3 , q = 1 − p = 2 / 3 q = 1 - p = 2/3 q = 1 − p = 2/3 とすると、 μ = E [ X k ] = 1 × p + 0 × q = p = 1 / 3 \mu = E[X_k] = 1 \times p + 0 \times q = p = 1/3 μ = E [ X k ] = 1 × p + 0 × q = p = 1/3 。 σ 2 = E [ X k 2 ] − μ 2 = 1 2 × p + 0 2 × q − p 2 = p ( 1 − p ) = p q = ( 1 / 3 ) ( 2 / 3 ) = 2 / 9 \sigma^2 = E[X_k^2] - \mu^2 = 1^2 \times p + 0^2 \times q - p^2 = p(1-p) = pq = (1/3)(2/3) = 2/9 σ 2 = E [ X k 2 ] − μ 2 = 1 2 × p + 0 2 × q − p 2 = p ( 1 − p ) = pq = ( 1/3 ) ( 2/3 ) = 2/9 。 * 確率変数 Z Z Z を Z = ( X − n μ ) / n σ 2 = ( X − n p ) / n p q Z = (X - n\mu) / \sqrt{n\sigma^2} = (X - np) / \sqrt{npq} Z = ( X − n μ ) / n σ 2 = ( X − n p ) / n pq と定義する。 n = 9000 n = 9000 n = 9000 , p = 1 / 3 p = 1/3 p = 1/3 , q = 2 / 3 q = 2/3 q = 2/3 より、 n p = 9000 × ( 1 / 3 ) = 3000 np = 9000 \times (1/3) = 3000 n p = 9000 × ( 1/3 ) = 3000 , n p q = 9000 × ( 1 / 3 ) × ( 2 / 3 ) = 2000 npq = 9000 \times (1/3) \times (2/3) = 2000 n pq = 9000 × ( 1/3 ) × ( 2/3 ) = 2000 。よって、 Z = ( X − 3000 ) / 2000 Z = (X - 3000) / \sqrt{2000} Z = ( X − 3000 ) / 2000 。 * 中心極限定理を用いる。 P ( 2900 ≤ X ≤ 3100 ) = P ( ( 2900 − 3000 ) / 2000 ≤ Z ≤ ( 3100 − 3000 ) / 2000 ) = P ( − 100 / 2000 ≤ Z ≤ 100 / 2000 ) P(2900 \le X \le 3100) = P((2900-3000)/\sqrt{2000} \le Z \le (3100-3000)/\sqrt{2000}) = P(-100/\sqrt{2000} \le Z \le 100/\sqrt{2000}) P ( 2900 ≤ X ≤ 3100 ) = P (( 2900 − 3000 ) / 2000 ≤ Z ≤ ( 3100 − 3000 ) / 2000 ) = P ( − 100/ 2000 ≤ Z ≤ 100/ 2000 ) 。ここで、 100 / 2000 = 100 / ( 20 5 ) = 5 / 5 = 5 100/\sqrt{2000} = 100/(20\sqrt{5}) = 5/\sqrt{5} = \sqrt{5} 100/ 2000 = 100/ ( 20 5 ) = 5/ 5 = 5 。 * 従って、 P ( 2900 ≤ X ≤ 3100 ) ≈ Φ ( 5 ) − Φ ( − 5 ) = 2 Φ ( 5 ) − 1 P(2900 \le X \le 3100) \approx \Phi(\sqrt{5}) - \Phi(-\sqrt{5}) = 2\Phi(\sqrt{5}) - 1 P ( 2900 ≤ X ≤ 3100 ) ≈ Φ ( 5 ) − Φ ( − 5 ) = 2Φ ( 5 ) − 1 , ただし Φ \Phi Φ は標準正規分布の累積分布関数である。問題文には、 1 − 2 ( 1 − Φ ( 5 ) ) 1 - 2(1 - \Phi(\sqrt{5})) 1 − 2 ( 1 − Φ ( 5 )) とあるので、2 Φ ( 5 ) \Phi(\sqrt{5}) Φ ( 5 ) ではなく、1 - 2 ϕ ( 5 ) \phi(\sqrt{5}) ϕ ( 5 ) と書いてあることに注意すると、 P ( 2900 ≤ X ≤ 3100 ) ≈ 2 Φ ( 5 ) − 1 ≈ 1 − 2 ・ ( 1 − Φ ( 5 ) ) = 1 − 2 ( 1 − 0.977 ) = 1 − 2 ( 0.023 ) = 1 − 0.046 = 0.954 P(2900 \le X \le 3100) \approx 2\Phi(\sqrt{5}) -1 \approx 1-2・(1 - \Phi(\sqrt{5})) = 1 - 2(1 - 0.977) = 1 - 2(0.023) = 1 - 0.046 = 0.954 P ( 2900 ≤ X ≤ 3100 ) ≈ 2Φ ( 5 ) − 1 ≈ 1 − 2 ・ ( 1 − Φ ( 5 )) = 1 − 2 ( 1 − 0.977 ) = 1 − 2 ( 0.023 ) = 1 − 0.046 = 0.954 。 Φ ( 2.236 ) ≈ 0.9873 \Phi(2.236) \approx 0.9873 Φ ( 2.236 ) ≈ 0.9873 より、 2 Φ ( 5 ) − 1 ≈ 2 ( 0.9873 ) − 1 = 1.9746 − 1 = 0.9746 2\Phi(\sqrt{5}) - 1 \approx 2(0.9873) - 1 = 1.9746 - 1 = 0.9746 2Φ ( 5 ) − 1 ≈ 2 ( 0.9873 ) − 1 = 1.9746 − 1 = 0.9746
ア: 1, イ: 3, ウ: 2, エ: 3, オ: 2, カ: 9, キ: 1, ク: 3, ケ: 2, コ: 3, サ: 3, シ: 0, ス: 0, セ: 0, ソ: 2, タ: 0, チ: 0, テ: 0, ト: 9, ナ: 5