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片側t検定と正規分布の分位点がテーマ。標本平均から母平均の仮説検定を行い、目標重量を満たす平均設定値を求める問題を、方針・計算・答えの3ステップで解説します。

欠測データによる選択バイアスと回帰を用いた補完推定がテーマ。平均・相関係数の過大・過小評価の方向と、回帰値を使った推定の性質を、方針・考察・答えの3ステップで解説します。

集落抽出法（クラスター抽出法）がテーマ。単純無作為・層別・集落・多段の4つの抽出法の違いを整理し、集落抽出法に該当する選択肢を方針・識別・答えの3ステップで解説します。

二項分布・ポアソン分布・正規分布・ベータ分布について、期待値・分散・モーメント母関数の導出過程と定義、覚えておきたい性質をまとめて解説します。

正規分布と偏差値・四分位範囲・条件付き期待値がテーマ。得点の標準化から始まり、確率・四分位範囲・切断正規分布の期待値を、方針・計算・答えの3ステップで解説します。

母比率の信頼区間と必要サンプルサイズがテーマ。標本比率の正規近似を用いた95%信頼区間の計算と、区間幅を指定した場合の必要標本数の導出を、方針・計算・答えの3ステップで解説します。