AP 統計 公式シート 2026(解説付き)

AP Statistics 2026 の完全なリファレンスシート。すべての公式を平易な言葉で解説し、標準正規分布(z)表、t 分布の臨界値、χ² 分布の臨界値、そして元になった Wikipedia 記事へのリンクも収録しています。

免責事項: このページは、サイト作者が学習の参考用にまとめたものです。誤りや、College Board が公開しているバージョンと食い違う点を見つけた場合は、最新の公式資料を優先してください。

このページは、College Board 公式の AP Statistics 2026 リファレンスシートを読みやすくまとめたガイドです。印刷されたシートのすべての公式を、きれいな LaTeX で、意味の短い解説と対応する Wikipedia 記事へのリンクとともに掲載しているので、さらに深く調べることもできます。

ヒント: 試験当日には、このリファレンスシートの印刷版が配布されるので、公式を暗記する必要はありません。学期中にこのページを使って、各記号が何を意味するのかを理解しておきましょう。

2026 年版シートの要点

試験で配布される?

はい。選択問題と記述問題のどちらでも、ここに示した公式と表が同じように提供されます。

電卓は使える?

はい。どのセクションでもグラフ電卓を使用できます。公式シートは、電卓の分布関数の代わりにはなりません。

それでも暗記が必要なものは?

推測統計の条件、p 値と第 1 種・第 2 種の誤りの定義、電卓の出力の読み方です。シートに載っているのは計算式だけです。

セクションごとの公式

I. 記述統計

1 変数の要約(平均、標準偏差)と、2 変数分析の基本(最小二乗回帰直線、傾き、相関係数)。

標本平均

解説

観測値の算術平均です。すべてのデータ点を足し合わせ、標本サイズ n で割ります。母平均 μ の推定値になります。

使う場面

ほぼ左右対称で、極端な外れ値がない量的データの分布について、中心を 1 つの数値で要約したいときに使います。

標本標準偏差

解説

観測値と標本平均との典型的な距離です。n − 1 で割る(ベッセルの補正)ことで、標本分散 s² が母分散の不偏推定量になります。

使う場面

ばらつきを表すとき、値を z スコアに標準化するとき、そしてほぼすべての信頼区間・検定統計量の式の中で使います。

最小二乗回帰直線

解説

ある説明変数の値 x に対する、目的変数 y の予測値です。ŷ の帽子(ハット)は、観測値ではなく推定値であることを示します。

使う場面

散布図が線形で、残差がおおむねランダムであることを確認したあとに使います。

回帰直線の傾きと切片

解説

傾き b は、x の標本標準偏差が 1 つ分動いたときに、予測される y が y の標本標準偏差の何個分動くかを、相関係数 r でスケールして表したものです。切片 a は、直線が点 (x̄, ȳ) を通るように決まります。

相関係数 r

解説

x と y の線形関係の強さと向きを表す、単位のない指標です。r は常に −1 から +1 の間の値で、±1 は完全な直線、0 は線形関係がないことを意味します。

使う場面

最小二乗回帰を報告するときは、必ず r も併せて報告します。r² は、線形モデルで説明できる y の変動の割合です。

II. 確率と分布

確率の法則、離散確率変数の期待値と標準偏差、そして知っておくべき二項分布と幾何分布。

一般加法定理

解説

A または B(あるいは両方)が起こる確率です。P(A ∩ B) を引くことで、重なりを二重に数えるのを避けます。A と B が互いに排反なら P(A ∩ B) = 0 となり、式は P(A) + P(B) になります。

条件付き確率と乗法定理

解説

P(A | B) は、B が起きたという条件のもとで A が起こる確率です。式を変形すると、乗法定理 P(A ∩ B) = P(A | B) · P(B) が得られます。独立な事象では P(A | B) = P(A) が成り立ちます。

離散確率変数の平均(期待値)

解説

取りうる各値を、その確率で重み付けします。期待値は、同じ条件でランダムな試行を何度も繰り返したときの長期的な平均です。

離散確率変数の標準偏差

解説

平均からの偏差の 2 乗を確率で重み付けして平均し、その平方根を取ったものです。1 回の試行が、μX から典型的にどれだけ離れた値になるかを表します。

二項分布

解説

成功確率 p の独立な試行を n 回行ったときの、成功の回数を数える分布です。確率質量関数は、ちょうど x 回成功する確率を与え、np と √(np(1−p)) がそれぞれ平均と標準偏差です。

使う場面

BINS の 4 条件が満たされるときに使います。結果が二値(Binary)、試行が独立(Independent)、試行回数 n が事前に固定(Number)、すべての試行で成功確率 p が同じ(Success)です。

幾何分布

解説

成功確率 p の独立なベルヌーイ試行を繰り返したとき、初めて成功するのが何回目の試行かを数える分布です。最初の成功までの期待される待ち時間は 1/p です。

使う場面

formulas.geometric.whenToUse

III. 標本分布と推測統計

検定統計量と信頼区間の一般的なテンプレート、カイ二乗統計量、そして 1 つ・2 つの比率、1 つ・2 つの平均、最小二乗法の傾きに対する標本分布の標準誤差。

標準化された検定統計量

解説

AP 試験のすべての z 検定、t 検定、χ² 検定に共通する一般的な型です。標本統計量から H0 が主張する値を引き、その統計量の標準誤差で割ります。

信頼区間

解説

AP の信頼区間はすべて同じ形です。標本統計量に対して、臨界値(z*、t* など)に標準誤差を掛けたものを足し引きします。臨界値が信頼水準を決めます。

カイ二乗統計量

解説

1 元表または 2 元分割表の各セルについて、観測度数を H0 のもとでの期待度数と比較します。χ² の値が大きいほど、観測データが帰無モデルから離れていることを意味します。

使う場面

適合度検定、独立性の検定、同質性の検定に使います。すべての期待度数は 5 以上であるべきです。

比率の標本分布 — 1 つの母集団:p̂

解説

p̂ は標本比率です。1 つの母集団では、その標本分布の平均は p(真の母比率)、標準偏差は √(p(1 − p)/n) です。p が未知のときは、p̂ を代入して標準誤差を求めます。

比率の標本分布 — 2 つの母集団:p̂₁ − p̂₂

解説

2 つの母集団から取った独立な標本では、差 p̂₁ − p̂₂ の平均は p₁ − p₂ です。信頼区間にはプールしない標準誤差を、H0: p₁ = p₂ の仮説検定にはプールした p̂c の標準誤差を使います。

使う場面

p̂c は、帰無仮説が仮定する共通の比率について、2 つの標本を 1 つにまとめた推定値です。

平均の標本分布 — 1 つの母集団:X̄

解説

1 つの母集団では、標本平均 X̄ は母平均 μ を中心とし、標準偏差は σ/√n です。n が大きくなるほど分布は正規分布に近づきます。これが中心極限定理です。

使う場面

母標準偏差が既知なら σ を、未知なら s(標本標準偏差)を使い、z から t に切り替えます。

平均の標本分布 — 2 つの母集団:X̄₁ − X̄₂

解説

2 つの母集団から取った独立な標本では、標本平均の差 X̄₁ − X̄₂ の平均は μ₁ − μ₂ です。標準誤差は、両方の母集団の分散を標本サイズで割ったものを合わせたものになります。

最小二乗回帰直線の傾き b の標本分布

解説

最小二乗法の傾き b は、真の傾き β の不偏推定量です。その標準誤差は、残差の標準偏差 s と説明変数のばらつきに依存します。

使う場面

β の t 信頼区間を作るとき、または H0: β = 0(線形関係なし)を検定するときに使います。

分布表

公式 PDF の巻末にある 3 つの参照表を再現しました。個々の値を検索したりコピーしたりできます。

表 A — 標準正規分布の確率

各セルは、標準正規確率変数の累積確率 P(Z ≤ z) を表します。z の整数部と小数第 1 位を行で、小数第 2 位を列で読み取ります。

例:信頼水準 95% では z* = 1.96 を使います。P(Z ≤ 1.96) = 0.9750 で、両側の裾にそれぞれ 2.5% が残るためです。

z.00.01.02.03.04.05.06.07.08.09
0.00.50000.50400.50800.51200.51600.51990.52390.52790.53190.5359
0.10.53980.54380.54780.55170.55570.55960.56360.56750.57140.5753
0.20.57930.58320.58710.59100.59480.59870.60260.60640.61030.6141
0.30.61790.62170.62550.62930.63310.63680.64060.64430.64800.6517
0.40.65540.65910.66280.66640.67000.67360.67720.68080.68440.6879
0.50.69150.69500.69850.70190.70540.70880.71230.71570.71900.7224
0.60.72570.72910.73240.73570.73890.74220.74540.74860.75170.7549
0.70.75800.76110.76420.76730.77040.77340.77640.77940.78230.7852
0.80.78810.79100.79390.79670.79950.80230.80510.80780.81060.8133
0.90.81590.81860.82120.82380.82640.82890.83150.83400.83650.8389
1.00.84130.84380.84610.84850.85080.85310.85540.85770.85990.8621
1.10.86430.86650.86860.87080.87290.87490.87700.87900.88100.8830
1.20.88490.88690.88880.89070.89250.89440.89620.89800.89970.9015
1.30.90320.90490.90660.90820.90990.91150.91310.91470.91620.9177
1.40.91920.92070.92220.92360.92510.92650.92790.92920.93060.9319
1.50.93320.93450.93570.93700.93820.93940.94060.94180.94290.9441
1.60.94520.94630.94740.94840.94950.95050.95150.95250.95350.9545
1.70.95540.95640.95730.95820.95910.95990.96080.96160.96250.9633
1.80.96410.96490.96560.96640.96710.96780.96860.96930.96990.9706
1.90.97130.97190.97260.97320.97380.97440.97500.97560.97610.9767
2.00.97720.97780.97830.97880.97930.97980.98030.98080.98120.9817
2.10.98210.98260.98300.98340.98380.98420.98460.98500.98540.9857
2.20.98610.98640.98680.98710.98750.98780.98810.98840.98870.9890
2.30.98930.98960.98980.99010.99040.99060.99090.99110.99130.9916
2.40.99180.99200.99220.99250.99270.99290.99310.99320.99340.9936
2.50.99380.99400.99410.99430.99450.99460.99480.99490.99510.9952
2.60.99530.99550.99560.99570.99590.99600.99610.99620.99630.9964
2.70.99650.99660.99670.99680.99690.99700.99710.99720.99730.9974
2.80.99740.99750.99760.99770.99770.99780.99790.99790.99800.9981
2.90.99810.99820.99820.99830.99840.99840.99850.99850.99860.9986
3.00.99870.99870.99870.99880.99880.99890.99890.99890.99900.9990
3.10.99900.99910.99910.99910.99920.99920.99920.99920.99930.9993
3.20.99930.99930.99940.99940.99940.99940.99940.99950.99950.9995
3.30.99950.99950.99950.99960.99960.99960.99960.99960.99960.9997
3.40.99970.99970.99970.99970.99970.99970.99970.99970.99970.9998

表 B — t 分布の臨界値

表の本体は、行見出しの自由度と、列見出しに示した上側確率に対応する t* を表します。最下行には、対応する両側の信頼水準が示されています。

例:自由度 df = 9 の標本平均に対する 95% 信頼区間では、t* = 2.262(列 0.025、行 df = 9)を使います。

df裾の確率 p
..25..2..15..1..05..025..02..01..005..0025..001..0005
11.0001.3761.9633.0786.31412.7115.8931.8263.66127.3318.3636.6
20.8161.0611.3861.8862.9204.3034.8496.9659.92514.0922.3331.60
30.7650.9781.2501.6382.3533.1823.4824.5415.8417.45310.2112.92
40.7410.9411.1901.5332.1322.7762.9993.7474.6045.5987.1738.610
50.7270.9201.1561.4762.0152.5712.7573.3654.0324.7735.8936.869
60.7180.9061.1341.4401.9432.4472.6123.1433.7074.3175.2085.959
70.7110.8961.1191.4151.8952.3652.5172.9983.4994.0294.7855.408
80.7060.8891.1081.3971.8602.3062.4492.8963.3553.8334.5015.041
90.7030.8831.1001.3831.8332.2622.3982.8213.2503.6904.2974.781
100.7000.8791.0931.3721.8122.2282.3592.7643.1693.5814.1444.587
110.6970.8761.0881.3631.7962.2012.3282.7183.1063.4974.0254.437
120.6950.8731.0831.3561.7822.1792.3032.6813.0553.4283.9304.318
130.6940.8701.0791.3501.7712.1602.2822.6503.0123.3723.8524.221
140.6920.8681.0761.3451.7612.1452.2642.6242.9773.3263.7874.140
150.6910.8661.0741.3411.7532.1312.2492.6022.9473.2863.7334.073
160.6900.8651.0711.3371.7462.1202.2352.5832.9213.2523.6864.015
170.6890.8631.0691.3331.7402.1102.2242.5672.8983.2223.6463.965
180.6880.8621.0671.3301.7342.1012.2142.5522.8783.1973.6113.922
190.6880.8611.0661.3281.7292.0932.2052.5392.8613.1743.5793.883
200.6870.8601.0641.3251.7252.0862.1972.5282.8453.1533.5523.850
210.6860.8591.0631.3231.7212.0802.1892.5182.8313.1353.5273.819
220.6860.8581.0611.3211.7172.0742.1832.5082.8193.1193.5053.792
230.6850.8581.0601.3191.7142.0692.1772.5002.8073.1043.4853.768
240.6850.8571.0591.3181.7112.0642.1722.4922.7973.0913.4673.745
250.6840.8561.0581.3161.7082.0602.1672.4852.7873.0783.4503.725
260.6840.8561.0581.3151.7062.0562.1622.4792.7793.0673.4353.707
270.6840.8551.0571.3141.7032.0522.1582.4732.7713.0573.4213.690
280.6830.8551.0561.3131.7012.0482.1542.4672.7633.0473.4083.674
290.6830.8541.0551.3111.6992.0452.1502.4622.7563.0383.3963.659
300.6830.8541.0551.3101.6972.0422.1472.4572.7503.0303.3853.646
400.6810.8511.0501.3031.6842.0212.1232.4232.7042.9713.3073.551
500.6790.8491.0471.2991.6762.0092.1092.4032.6782.9373.2613.496
600.6790.8481.0451.2961.6712.0002.0992.3902.6602.9153.2323.460
800.6780.8461.0431.2921.6641.9902.0882.3742.6392.8873.1953.416
1000.6770.8451.0421.2901.6601.9842.0812.3642.6262.8713.1743.390
10000.6750.8421.0371.2821.6461.9622.0562.3302.5812.8133.0983.300
∞0.6740.8411.0361.2821.6451.9602.0542.3262.5762.8073.0913.291
信頼水準 C50%60%70%80%90%95%96%98%99%99.5%99.8%99.9%

表 C — カイ二乗分布の臨界値

表の本体は、行見出しの自由度と、列見出しに示した上側確率に対応する χ²* を表します。

例:2 × 3 の表に対するカイ二乗独立性検定の自由度は df = (2 − 1)(3 − 1) = 2 で、0.05 の臨界値は 5.99 です。

df裾の確率 p
..25..2..15..1..05..025..02..01..005..0025..001..0005
11.321.642.072.713.845.025.416.637.889.1410.8312.12
22.773.223.794.615.997.387.829.2110.6011.9813.8215.20
34.114.645.326.257.819.359.8411.3412.8414.3216.2717.73
45.395.996.747.789.4911.1411.6713.2814.8616.4218.4720.00
56.637.298.129.2411.0712.8313.3915.0916.7518.3920.5122.11
67.848.569.4510.6412.5914.4515.0316.8118.5520.2522.4624.10
79.049.8010.7512.0214.0716.0116.6218.4820.2822.0424.3226.02
810.2211.0312.0313.3615.5117.5318.1720.0921.9523.7726.1227.87
911.3912.2413.2914.6816.9219.0219.6821.6723.5925.4627.8829.67
1012.5513.4414.5315.9918.3120.4821.1623.2125.1927.1129.5931.42
1113.7014.6315.7717.2819.6821.9222.6224.7226.7628.7331.2633.14
1214.8515.8116.9918.5521.0323.3424.0526.2228.3030.3232.9134.82
1315.9816.9818.2019.8122.3624.7425.4727.6929.8231.8834.5336.48
1417.1218.1519.4121.0623.6826.1226.8729.1431.3233.4336.1238.11
1518.2519.3120.6022.3125.0027.4928.2630.5832.8034.9537.7039.72
1619.3720.4721.7923.5426.3028.8529.6332.0034.2736.4639.2541.31
1720.4921.6122.9824.7727.5930.1931.0033.4135.7237.9540.7942.88
1821.6022.7624.1625.9928.8731.5332.3534.8137.1639.4242.3144.43
1922.7223.9025.3327.2030.1432.8533.6936.1938.5840.8843.8245.97
2023.8325.0426.5028.4131.4134.1735.0237.5740.0042.3445.3147.50
2124.9326.1727.6629.6232.6735.4836.3438.9341.4043.7846.8049.01
2226.0427.3028.8230.8133.9236.7837.6640.2942.8045.2048.2750.51
2327.1428.4329.9832.0135.1738.0838.9741.6444.1846.6249.7352.00
2428.2429.5531.1333.2036.4239.3640.2742.9845.5648.0351.1853.48
2529.3430.6832.2834.3837.6540.6541.5744.3146.9349.4452.6254.95
2630.4331.7933.4335.5638.8941.9242.8645.6448.2950.8354.0556.41
2731.5332.9134.5736.7440.1143.1944.1446.9649.6452.2255.4857.86
2832.6234.0335.7137.9241.3444.4645.4248.2850.9953.5956.8959.30
2933.7135.1436.8539.0942.5645.7246.6949.5952.3454.9758.3060.73
3034.8036.2537.9940.2643.7746.9847.9650.8953.6756.3359.7062.16
4045.6247.2749.2451.8155.7659.3460.4463.6966.7769.7073.4076.09
5056.3358.1660.3563.1767.5071.4272.6176.1579.4982.6686.6689.56
6066.9868.9771.3474.4079.0883.3084.5888.3891.9595.3499.61102.7
8088.1390.4193.1196.58101.9106.6108.1112.3116.3120.1124.8128.3
100109.1111.7114.7118.5124.3129.6131.1135.8140.2144.3149.4153.2

よくある質問

はい。AP Statistics 試験の選択問題と記述問題のどちらでも、3 つの分布表を含め、ここに示したものと同じ公式シートの印刷版がすべての受験者に配布されます。