- 1 名前： ◆OHr6mNLYV6 [03/11/08 19:44]
- (´Д｀;三;´Д｀)
語って下さい．偉大な統計学を．．．
質問にはやさしいお兄さんが答えてくれます．
前スレ
science.2ch.net/test/read.cgi/math/1012782106/
関連スレ
【 確率論・統計学の実用の仕方 】
science.2ch.net/test/read.cgi/math/1041865872/
こんな確率もとめてみたい その1/2
science.2ch.net/test/read.cgi/math/1029400897/
■確率制御■
science.2ch.net/test/read.cgi/math/1017042903/
- 152 名前：１３２人目の素数さん [04/01/14 00:55]
- メデアン
初めて聞いた
メデアン
いい響きだ。
ちなみに、carvatureを
カーベイチャーと書いている本があった。
これまた感動。
- 153 名前：１３２人目の素数さん [04/01/14 03:06]
- >>146
どういうデータってのは・・・たとえば、あまり相関のないデータ同士とか、そういう感じか？
それなら・・・
>>147以降に期待（藁
- 154 名前：１３２人目の素数さん [04/01/14 03:18]
- 151さま
ありがとうございました
本当に感謝してます！！！！！
- 155 名前：１３２人目の素数さん [04/01/14 03:24]
- 教えてください
Φ（ｘ）を標準正規分布の分布関数とする
すなわち
Φ（ｘ）＝∫（-∞.ｘ）（1/√２π）*ｅ＾（-ｔ＾2/2）ｄｔ
である（ｘは実数）
このときＧ（ｘ）＝Φ（ａｘ）は正規分布Ｎ（0.1/ａ＾2）の
分布関数になることを示せ（ａ＞0）
よろしくおねがいいたします。
- 156 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/01/14 03:41]
- >>155
t=asって変数変換して積分を書き換えたら明らかだろ？ちょっとは自分で考えろや。
- 157 名前：１３２人目の素数さん [04/01/14 04:00]
- >>156
ぜんぜんわからないんです（＞＜）
ごめんなさい
普通の積分でよいのでしょうか？
- 158 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/01/14 04:18]
- 普通の積分っていうか、t=asって変数変換してΦ(ax)をsの積分の形に書き換えたら、
∫(-∞,x)(a/√2π)exp(-(as)^2/2)dsってなって、積分の中身がN(0,1/a^2)の密度関数になるでしょ？
- 159 名前：pun [04/01/14 04:48]
- 下の期末課題5000円でやってください・・・
ttp://econom01.cc.sophia.ac.jp/sda/
pun@melu.jp
お願いします・・・お金は渋谷池袋新宿辺りで手渡しします。
希望があれば郵送もします。おねがいしまつ。
- 160 名前：pun mailto:sage [04/01/14 04:51]
- お金を払う理由は時間がかかりそうでお礼なしではもうしわけないからですので、
もし金銭のやりとりがいけないとしたら商品券5000円分もしくは
相当の品でお礼させてください。こまってるのでつ・・・
- 161 名前：１３２人目の素数さん [04/01/14 11:31]
- > お金は渋谷池袋新宿辺りで手渡しします
わらた
- 162 名前：１３２人目の素数さん [04/01/14 11:35]
- 急に勉強したくなったんだけど
そもそもココに書いてある記号、用語の意味がﾜｹﾜｶﾗﾝ
そんな漏れにお勧めの本教えて～
（品質管理のことを知りたい場合ココで聞くほうがいいんだよね？）
- 163 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/01/14 11:49]
- ココってどこだよ。
品質管理って何の話だよ。
- 164 名前：１３２人目の素数さん [04/01/14 11:52]
- >>162
単に統計の基礎を知りたいのであれば
「統計学入門」 東京大学出版会
あたり。
- 165 名前：162 mailto:sage [04/01/14 11:55]
- よく工場でやってる品質管理って統計を使うもの
じゃないのかと思ったんだけど･･･(^_^;
だから数学板でも統計スレの人が詳しいかと･･･
- 166 名前：162 mailto:sage [04/01/14 13:06]
- >>164
アマゾンで探してみます、ありがと
- 167 名前：I != 162 mailto:sage [04/01/14 16:39]
- >>164
それ以外で、エクセルなどで頻繁に使う関数などについてかかれている
統計の本はありますか?
エクセルの本ではなくて。
統計の本を2,3冊手元に置いておきたいので。
- 168 名前：１３２人目の素数さん [04/01/14 18:27]
- >>167
言いたいことがよくわからんけど
エクセルのヘルプやエクセル関数辞典を読んで
よくわからんものが出てきたとすれば
とりあえず検索。
何を頻繁に使うかは人それぞれだし
その時に応じて、本を買い足したほうがいい。
- 169 名前：１３２人目の素数さん [04/01/15 08:02]
- >>167
縄田先生の本はいかが。Excelによる統計入門
実習形式で読み進められます。
www.amazon.co.jp/exec/obidos/ASIN/4254121423/qid=1074121037/sr=1-2/ref=sr_1_10_2/249-4845064-3379515
- 170 名前：169 mailto:sage [04/01/15 08:09]
- うっかりミスでした。この話無かったことにしてください。
- 171 名前：１３２人目の素数さん [04/01/15 12:06]
- , - ､ /￣7 __ _
（_ ヽ / ハ ヽ / ヽ __ r-､ r‐-,
`ー' ´ ,-‐'￣ ｀ヽヽ ヽl / / | / / / /
_, -'´￣｀`ヽ _, -‐-､ヽ＿r7 ,ハ ）ヽ ヽヽ_,７/ ﾉ/ / / /
/ ,‐ヽ ヽ '､__rっ ） l / / l ヽ__） / / / // /
.（＿_,／ ） | / / L/ （__ﾉ ,r‐' ノ __`'´ ヽ_ノ
l l ｀′ ,、 `ｰ'´ / ヽ /`ヽ
/ / /ﾌ | | r-、 `ー' `ｰ′
L__/ r"> // | | ヽヽ
,.._ / / { { |｜ 〉〉 ,-、
// { ｛ い | | ／ノ / / ,、
{ { ヽヽ、 ヽ`'二_二' ／ / / / ﾉ
/7 ヽヽ､ ｀'-ﾆ,/´_=;;;;=_ ヽ｀ニノ / /
{ { ｀ｰ-｀ニﾆ /ｒ'ﾞ_ ヽ / _`',｀ｰ-‐'´ノ r'７
ヽヽ、 _,.ノl. ｒ ｡ヽ| | ｒ'｡ヽ!'-ﾆ二＿＿／／
｢｀! ｀'-｀ニﾆ二-ｧ | `ｰ'_ !｣ _ー' |ヾー―---‐'´ ,-､
l ! ,. -'´ri |ｌ ‘~`ｰ'~′ ｌ| r‐｀ﾆﾆ'ｰ- ､_／／
ヽ､ヽ--―'ﾆ ‐'´ {ヾ ! ,r;'ﾆｰﾆヽ、!l/}ヽ、 ｀`ー‐'´_
__ ｀`'' ''´ ／,ﾄﾐ! iｒ,!-┴-!､ヾ, !'/＼ヽ､_ ／ノ
い、 ／／/ハ||′-―-､｀|||' l ヽ ｀ヽ､二.／
＼｀ｰ―'ﾆ´‐',／ ! ||!/ ヽl|| lヽ ＼ ,-､
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- 172 名前：１３２人目の素数さん [04/01/16 02:21]
- 尺度に対するピットマン推定量の導出方法を教えてください。
- 173 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/01/16 02:54]
- >>159
ちょっと面白そうだからのぞいてみた。そんなに難しくないと思うけど。
たとえば、マンチェスターユナイテッド（以下A）とアーセナル（以下B）がマンチェスターUのホームで戦った場合、
Aの得点は、平均187/112のポアソン乱数
Bの得点は、平均216/140のポアソン乱数、から発生させて、
Aの得点を表1のHomeAとAwayBの交点、Bの得点を表2のHomeAとAwayBの交点にかきこむ。
もし、Aの得点＞Bの得点ならば、表3のHomeAとAwayBの交点にhome
Aの得点＜Bの得点ならば、away
Aの得点=Bの得点ならばdraw
リーグ戦成績表には、それに応じて与えられる勝ち点を書き込むだけだと思う。
＞また、リーグ戦を多数回シミュレートした結果から、各チームの「勝点（下の成績表最
とあるから、その一個上の問題は、別に何度もリーグ戦を繰り返す必要がなく、一回シミュレート
すればよいだけに思える。
最後の問題は、以上のプログラムを何度も行うようにすればよい。
home とawayで守備力と攻撃力が何にも変化無いって変なモデルだと思う。
上智大学経済学部か
- 174 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/01/16 18:06]
- 区間推定で，信頼区間の幅を狭めるには
どうしたらいいんでしょうか…？
- 175 名前：174 mailto:sage [04/01/16 18:29]
- 「サンプルサイズを増やす」というやつの他に何が
あるんでしょう？
- 176 名前：１３２人目の素数さん [04/01/16 20:10]
- Δｘを微少量とする。
Δｘ→０の時、P｛ｘ＜X≦ｘ＋Δｘ｝→P（Φ）
となると思ったのですが、教科書には
→P｛X＝ｘ｝
と書いてました。なぜだか分かりません・・・
誰か理由を教えてください
- 177 名前：１３２人目の素数さん [04/01/16 22:47]
- >>176
P｛ｘ≦X≦ｘ＋Δｘ｝じゃないの？
- 178 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/01/16 23:11]
- >>176
分布関数がX=xで連続のときは、P（Φ）もP｛X＝ｘ｝も同じでしょ。
その1点を取る確率が0だから。
分布関数がその点でジャンプしているときは､Δｘ→０の時、P｛ｘ＜X≦ｘ＋Δｘ｝→P｛ｘ＜X≦ｘ＋０｝
=P｛X＝ｘ｝でいいんじゃない？
- 179 名前：１３２人目の素数さん [04/01/17 00:23]
- >>178
なるほど！ありがとうございます！
- 180 名前：１３２人目の素数さん [04/01/17 02:14]
- >>178
>分布関数がその点でジャンプしているときは､Δｘ→０の時、P｛ｘ＜X≦ｘ＋Δｘ｝→P｛ｘ＜X≦ｘ＋０｝
>=P｛X＝ｘ｝でいいんじゃない？
まずいように思う。
離散的な分布関数なんか考えてもらえばわかると思うけど
簡単に言っちゃうと、サイコロで・・・やったら最後の等式は、まずいでしょ？
- 181 名前：178 mailto:sage [04/01/17 16:34]
- >>180
ごめんなさい。考えなしに書いてしまいました。何冊か本をあたってみましたが、どれも
P｛ｘ＋Δｘ＜X≦ｘ｝→P｛ｘ＋0＜X≦x｝ =P｛X＝ｘ｝
と書いてありました。確かに分布は右連続なのでまずいですね。失礼しました。
- 182 名前：１３２人目の素数さん [04/01/17 16:42]
- >>181
P｛ｘ-Δｘ＜X≦ｘ｝→P｛ｘ-0＜X≦x｝ =P｛X＝ｘ｝
じゃないか？（符号が逆）
- 183 名前：１３２人目の素数さん [04/01/17 18:40]
- 読んで解った気になれる簡単な統計の本ってありますか？
知りたいのは検定周りで、ウィルコクソンの順位和検定あたりまで
難しい数式ヌキで解説してくれていると嬉しいのですが。
- 184 名前：１３２人目の素数さん [04/01/17 18:57]
- 数式なしでどうやって、統計を解った気になれるのかわからんけど・・・。
無理じゃね？
- 185 名前：１３２人目の素数さん [04/01/18 13:00]
- 信号の周波数解析，ＦＦＴ解析をした際にパワースペクトルがでてきます．
横軸周波数，縦軸スペクトル密度のグラフがかけるわけですが，このスペクトルピークが有意であるのかないのかを調べる方法は，
ピークの周波数分布を描き，この分布の平均値および標準偏差より分布の1-α(有意水準α）にあたる両側の部分を信頼区間と考えればよいのでしょうか．
- 186 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/01/18 14:56]
- >>185
ピークの周波数分布ってどゆこと？具体的にどう決めるの？
- 187 名前：185 [04/01/18 15:02]
- 横軸が周波数の区間で縦軸が頻度のヒストグラムです．
- 188 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/01/18 15:47]
- ふーん…。俺は統計屋だから時系列解析はあんまり詳しくないけど、そもそも時系列解析って、
各観測データをひとつの時系列データとしてみて、その周波数なりを分析するんだよね？
統計はあくまで独立な多数の観測データに対して適用する、っていうのが基本的なスタンスで、
この仮定の下に体系が確立してるもの。
だから、理論的にそういうピークの周波数分布みたいなものに、統計的推定を使う根拠はないと
思う。
具体的な分布のイメージがつかめないんだけど、必ずしも正規分布のような形にはならないんじゃ
ないのかな？
- 189 名前：185 [04/01/18 17:30]
- >188
なるほど．
たしかに正規分布にはならないです．
しかし，logをとると正規分布になります．
ではピーク値が0が限りなく近くて，その値に意味がない
あるいは有意であるという判定をするためには
どうしたらよいのでしょうか．
- 190 名前：１３２人目の素数さん [04/01/18 17:50]
- SPSSのラーニングエディションを格安で売っている店はありますか？
ビックカメラとか探していますが見つかりません。
紀伊国屋で売っていますが12000円。微妙に高いです。
- 191 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/01/18 17:52]
- >>189
どんなデータでも対数正規になるの？
よく知らないけど、統計的にそういう有意判定をするのは難しいと思うよ。
理由は>>188に書いたとおりでそもそも統計の枠組みじゃないから。
そのやり方を論理的に確立すれば１本論文書けるよ、きっと。
後は、ここで聞くより担当教官に聞いたほうがいいね。
- 192 名前：191 mailto:sage [04/01/18 18:10]
- >>189
学生さんじゃなかったら失礼。
- 193 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/01/18 18:41]
- >>188
複数回の「一定期間のサンプリング」が独立であると言えれば
それぞれのサンプリングから得られるパワースペクトルを
独立試行によって吐き出されるベクトルとみなして、ウィルクスのΛ。
これで「何かあったんじゃね？」ぐらいは。無理かな？
- 194 名前：193 mailto:sage [04/01/18 19:01]
- よく読んでなかった。上は無し。
- 195 名前：185 [04/01/18 19:24]
- いろいろ教えていただきましてありがとうございます．
分布のことなのですが，時系列データが正規分布だとすると，
スペクトルは正規分布にもとづく独立2変数の二乗和ということで
Χ二乗分布になるということです．
この分布から95%の信頼区間を求めても
統計的に意味がないのでしょうか．
- 196 名前：132人目の素数さん [04/01/18 19:37]
- 母集団の分布が平均50、標準偏差10であるとき、
ここから20個のサンプルを何回も取り出す。
（1）「このサンプルの平均値」の平均値は理論上いくらか
（2）「このサンプルの平均値」の分散は理論上いくらか
どなたかこの問題の解答を教えて下さい、お願いします
- 197 名前：１３２人目の素数さん [04/01/18 19:44]
- >>196
そんなあなたに中心極限定理
- 198 名前：１３２人目の素数さん [04/01/18 19:48]
- www.kwansei.ac.jp/hs/z90010/sugakuc/toukei/tyuusin2/chuusin.htm
akimichi.homeunix.net/~emile/aki/medical/biostatistics/node20.html
実感が湧かなければ上のアプレットで実験してみるのがいいかも。
- 199 名前：１３２人目の素数さん [04/01/18 20:09]
- >>196
(1) 50
(2) 5
- 200 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/01/18 20:21]
- >>195
意味がないっていうか、それは時系列が正規かつ独立っていう仮定をおいて初めてχ^2が出るわけでしょ？
それを基に検定なり推定なりをするのはおかしい。
スペクトルは時系列データの表現を変えたものにすぎないわけだからね。
普通に全然どんな分布かわからないデータをとってきて、これって標準正規分布のはずだから、3以上の数は
無視しよう、なんて言うのと同じことになっちゃう。
- 201 名前：１３２人目の素数さん [04/01/18 20:26]
- 統計データの検索サイトってありますか？
- 202 名前：132人目の素数さん [04/01/18 20:36]
- >>199
ありがとうございます!!
できれば計算過程も教えていただけないでしょうか？
- 203 名前：１３２人目の素数さん [04/01/18 20:42]
- 標本平均はs=(x1+x2+...+xn)/n だから、
E[s]=E[x1+x2+...+xn]/n
=(E[x1]+E[x2]+...+E[xn])/n=nμ/μ＝μ （μ：母平均）
V[s]=V[x1+x2+...+xn]/(n^2)
=(V[x1]+V[x2]+...+V[xn])/n^2
=(nσ^2)/(n^2)=σ^2/n (σ^2：母分散）
たぶん殆どの統計の入門の教科書に書いてある
- 204 名前：185 [04/01/18 20:44]
- >200
しつこく申し訳ないのですが，
母集団がどんな分布であろうともnが大きければ中心極限定理により、
その標本平均は、正規分布 に近似できることができるんですよね？
それならば，平均値の分布からそれぞれの値が有意に大きいか
小さいのかはわからないのでしょうか．
- 205 名前：132人目の素数さん [04/01/18 20:55]
- 誰かこの問題解いてください
今、母集団の平均値がわからず、推定したい。分散は過去のデータから
100であることはわかっている。今、10個のサンプルを取り、平均値は
50であった。母集団の平均値を、95％の確立で表す区間を求めよ。
本当に困っています、お願いします
- 206 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/01/18 21:19]
- >>204
独立同分布なサンプルの標本平均はね。
実際、スペクトルの周波数分布は対数正規っぽくしかなんないんでしょ？
その分布から出した平均値を推定値としてみたとき、その推定値に対する信頼区間、っていうのなら定義できるよ。
ただ、あくまで時系列データをすべて使用したパラメータの推定値に対する信頼区間であって、出てきた結果を有意
水準～で無視する、とかいう意味合いはないよ。
- 207 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/01/18 21:24]
- >>205
(50-1.96*10/√10,50+1.96*10/√10)
- 208 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/01/18 21:26]
- >>204
先に書かれてしまったが…SDとSE。
- 209 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/01/18 21:33]
- >>204
つうか、帰無仮説は何なんだろう。
- 210 名前：１３２人目の素数さん [04/01/19 00:21]
- 大学のレポートで
自分の統計データをあげて、その問題点をあげるっていうものなんですが
自分は
ttp://www.npa.go.jp/hightech/toukei/html/html12.htm
この警察庁の統計データを選んだんですが、問題点が見つかりません。
計算的ではなくて理論なんですが、どなたか問題点を指摘してもらえませんか？
- 211 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/01/19 00:25]
- >>210
世にある統計データを拾ってきていちゃもんつけれ！ってレポートなの？
とんでもない教官だなw
- 212 名前：１３２人目の素数さん [04/01/19 00:29]
- そうなんですよ。
どこが足りないかって。
- 213 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/01/19 00:32]
- >>212
ってことは教官が一応、足りなさそうなのをピックアップしていて、そのひとつが
この警察庁データなのね？
- 214 名前：１３２人目の素数さん [04/01/19 00:34]
- いえ、そういうわけではなく自分で好きなテーマをもってきて
それについて文句言うっていうことです。
- 215 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/01/19 00:40]
- >>214
そっか。やっぱひどい教官だw
こんな検挙数並べただけのデータよりもっと問題ありそうなのを選んできた方がいいんじゃね？
とはいえ例はあげられないけど…。
- 216 名前：１３２人目の素数さん [04/01/19 00:41]
- そう思って色々探してはいるんですけど見つからなくて・・・
- 217 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/01/19 00:55]
- >>216
そのハイテク犯罪のデータだけ見れば、例えばパソコンや携帯の普及率なども
調べて、普及率の伸びとハイテク犯罪の伸びについての関係についても触れる
べき、とかそんな感じのことしかいえないね。
普通の統計機関で、そうそう明らかに間違った分析をしてるところはないから、
こういうデータも持ってきて、こういう分析もすべきだ、というようなレポー
トにすりゃいいんじゃない？
- 218 名前：１３２人目の素数さん [04/01/19 01:11]
- かなり問題だらけのデータだと思うけども
機械の普及がハイテク犯罪の検挙数を増やしているのか
法律の整備や宣伝が、相談件数の増加に繋がっているのか
ただ最近は警察が頑張って働いただけなのかも知れないし。
まるで犯罪が増えてるように見せているけど、
不正アクセス禁止法が99年の夏に成立で
まだ４年半くらい
なんかこれだけでは、犯罪が増えているように騙そうとしているような感じ
- 219 名前：１３２人目の素数さん [04/01/19 03:49]
- >>217,218
ありがとうございます。参考にさせていただきます。
- 220 名前：１３２人目の素数さん [04/01/19 10:48]
- どうでもいい統計でも
見せ方によっては…ってな好例だな
- 221 名前：１３２人目の素数さん [04/01/19 16:22]
- 大学受験以降数学とは縁がナイ者だが（しかもネタとして完全に時機を逸した
感があるが）・・・
首都圏全体で600のサンプル数しかない視聴率調査で、95%の信頼区間で
検出できる視聴率の差ってどのくらいなもんなのか、誰か計算して答えて
ちょーだい！！
感覚的には16%と20%くらいじゃ有意差ないような気がするし、小数点以下
まで発表しても全く意味ないような気がするんだが・・・
- 222 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/01/19 19:25]
- 一元配置分散分析で用いるF検定は、なぜ上側5%だけでいいのでしょう？
両側5%で行わないのはなぜですか？
- 223 名前：１３２人目の素数さん [04/01/19 19:28]
- 視聴率は二項分布で、サンプル数が多いため正規近似可能だから、
（統計的には３０以上なら近似可能）、
標本標準偏差は√(p(1-p)/n)
標本平均が20％（p=0.2)なら、標本標準偏差は0.01633で、95％信頼区間は
（16.8％、23,2％）
よって、16と20だったら有意差ありだが、まぁ221の言うことは当たってるね。
- 224 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/01/20 00:06]
- 統計科学のフロンティアシリーズってどうよ
- 225 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/01/20 00:28]
- >>222
要は等分散性の検定なんだが、級間平方和/自由度の方が級内平方和/自由度より大きいんで、
級間平方和を分子にとって、片側検定とするわけだ。逆は帰無仮説に入っていない、ってこと。
- 226 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/01/20 13:52]
- >>225
ふむふむ、なんとなくですが分かったような気がします。
ありがとうございます。
しかしここの質問に答えられる方ってすごいですな。
おいらも何か専門的な知識を持ってればいいんですが。
- 227 名前：１３２人目の素数さん [04/01/22 22:18]
- 数量化Ⅱ類をExcelでやってるんだが、「件数が不足してます」とエラーがでる。
マニュアルには、「サンプル数が全説明変数のカテゴリー総数より少ない場合に、
このエラーメッセージが出ます。対処：サンプルを増やしてください。」とある。
もうアンケート対象がいないんで、サンプルを増やせないんだが、どうすれば良いの？
- 228 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/01/22 22:43]
- Excel スレで質問する。
- 229 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/01/22 22:55]
- >>227
Execlスレで質問する以前の問題だろ。
いくつのサンプルに対していくつの説明変数をとってんだよ。普通ありえない状況だが…。
- 230 名前：227 [04/01/22 23:19]
- ＞＞229
サンプル数21で説明変数のカテゴリーが６つです
- 231 名前：厨房 [04/01/22 23:31]
- すんません スロ好きの厨房です
サイコロを一つ振ると１／６って理論的には分かるのですが
本物のサイコロでもそういう風になりますか？
だってサイコロって穴が削ってありますよね
本当はごく少しの空気抵抗やバランスにより
１／６ではないのでは？いつも気になってしまいます
教えて下さい
厨房
- 232 名前：１３２人目の素数さん [04/01/23 00:29]
- >>231
あなたの言うとおりなりません。
数学で考えるサイコロは理想的なものです。
この世には存在しません。
- 233 名前：１３２人目の素数さん [04/01/24 00:07]
- 質問スレから誘導されてきました。
超初心者なんですけど・・・
X1,X2,X3・・・XnをN（３，９）からの大きさｎ=25のランダムサンプルとする。
標本平均Xが真の平均μ＝3から絶対値で2以下の範囲に入る確率は
P（X-μ≧δ）＝P（√ｎ（X-μ）/δ≧√ｎ）＝P（Z≧√ｎ）＝P（Z≧５）
としてn、μ、δにそれぞれ２５、３、√９、を入れて良いのでしょうか？
それともN（３，９）の正規化の必要はありますか？
- 234 名前：１３２人目の素数さん [04/01/24 00:36]
- >>233
その式が正しいかどうかはしらんけど
既に、正規化されているのであれば
μ=0だし、多分、δ（デルタ）じゃなくて
σ（シグマ）だと思われるが、これも1だ。
従って、正規化されている公式には
μとかσとかいうものはない。
- 235 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/01/24 00:41]
- >>233
標本平均 X~ （←バーのつもり）は N(μ,σ/√n) に従う。
＞標本平均Xが真の平均μ＝3から絶対値で2以下の範囲に入る確率は
この意味がはっきりしない。 |X~-μ|≦2 ということ？
- 236 名前：233 [04/01/24 00:45]
- >δ（デルタ）じゃなくてσ（シグマ)
そうでした。すんません。
＞ |X~-μ|≦2 ということ？
そうです。
つまり、正規化の必要は無いと言うことでしょうか？
- 237 名前：１３２人目の素数さん [04/01/24 00:49]
- >>236
注意するとすれば、正規化は関係ないと思っていいだろう。
他の所に、写し間違い等があるようだが。
- 238 名前：233 mailto:sage [04/01/24 00:52]
- 有難うございました。
- 239 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/01/24 01:00]
- >>233
P(|X~-μ|≦2)=P(|X~-μ|/(σ/√n)≦2/(σ/√n))=P(|X~-μ|/(σ/√n)≦10/3)
=P(|z|≦10/3)
とここまで変形すれば、正規分布表が使える。
- 240 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/01/24 02:36]
- 2群の年齢平均値に差がない事を言う場合って、
「対応のないt検定をして、有意確率が有意水準以上になる」
っていう検定すればいいんですか？
って今日、こんな質問を受けたんですが、自分としては
Welchしろとか、有意確率が有意水準以上だからといって
差がないという主張をするのは怪しすぎると突っ込みたくて。
おいら、間違ってます？
- 241 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/01/24 16:00]
- ふと考えたら、U検定じゃだめなんですかね、上の。
- 242 名前：１３２人目の素数さん [04/01/24 16:06]
- 完備可分距離空間のことをポーランド空間といいますが、
ポーランドの語源は、何でしょう？
人名とかですか？
- 243 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/01/24 17:02]
- >>240
「平均値に差は無い」が帰無仮説だから、差が無いというより、差があるとは言えない、ってことだけどね。
検定方式で言えば、
t検定…2群が等分散かつ、正規近似できる場合。
Welch…上記で等分散性が棄却された場合。
他のノンパラ検定（U検定、コルモゴロフ・スミルノフ）
…上記以外。例えば2群のサンプルが少なかったり、明らかに正規分布とは異なる分布形になっていたり、って場合。
という感じかな。
年齢とか身長のような特徴を表すものだったら、とりあえずコルモゴロフ・スミルノフかなぁ、って気がする。
どういう2群かにもよるんだけどね。
- 244 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/01/24 17:53]
- >>243
日本語うまいですな。そうやって突っ込めば良かったんですね。
訊いてきた人も初心者で、おいらもさほど詳しくないので
なんて説明すればいいか迷ってました。
今度訊かれたらそのまま言っておきます。感謝。
- 245 名前：１３２人目の素数さん [04/01/25 14:42]
- 標本分散と不偏標本分散の違いって何ですか？？
- 246 名前：１３２人目の素数さん [04/01/25 16:24]
- Ｘをある製品の耐久年数とし、平均μ、標準偏差σ＝５の正規変数であると仮定する。今、μの推定値として￣Ｘをとることにするが、μとの最大誤差を0.5として、この最大誤差を越える確率を５％とすれば、いくらの標本を得る必要があるか。 よろしくお願いしますm(_ _)m
- 247 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/01/25 17:24]
- >>246
標本数がn の場合、￣Ｘは N(μ,σ/√n) に従う。
P(|￣Ｘ-μ|>0.5)=P(|(￣Ｘ-μ)/(σ/√n)| > 0.5/(σ/√n) )
=P( |z|> (√n)/10 )=0.05
となるような値は 1.96 だから
(√n)/10 = 1.96 とおくと n=384.16
385個以上の標本が必要。
- 248 名前：１３２人目の素数さん [04/01/25 18:38]
- >>247 わかりました!!何かよくわからないことやってましたιありがとうございますm(_ _)m
- 249 名前：１３２人目の素数さん [04/01/25 18:45]
- 携帯電話の電池の継続使用時間が平均800時間の正規分布に従うものとする。これらの電池の少なくとも90%は700時間以上の寿命を持って欲しいとすると、これを満足させるσの最大値はいくらになるか。 よくわかりません…(;_;)
- 250 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/01/25 19:30]
- >>249
P(X≧700)=P((X-800)/σ≧ -100/σ )
z=(X-800)/σとおくとzは標準正規分布に従う。
標準正規分布の下位10%点は-1.28である。
これらの電池の少なくとも90%は700時間以上の寿命を
持って欲しいとすると -100/σ ≦-1.28 となればよい。
よって σ≦100/1.28=625/8
- 251 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/01/25 20:07]
- >>245
母集団（母平均μ母分散σ＾２）から
ｎ個の標本を取り出した。とする
標本平均＝標本の平均＝母平均の不偏推定値
標本分散（ｎで割る方）＝標本の分散
普遍標本分散（ｎ－１で割る方）＝母分散の不偏推定値
普通、母平均、母分散がわからないから、標本から推定してやるってこと。
標本の分散が母分散の不偏推定値と異なることに注意。
何でｎ－１で割るのは、自由度の話になるはず。
- 252 名前：１３２人目の素数さん [04/01/25 22:17]
- >>251 ありがとうございました!!
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