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統計学なんでもスレッド2



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.

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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U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!!

253 名前:132人目の素数さん [04/01/26 00:56]
ありがとうございます!標準分布の単元のテストの問題だったので、そうだと思いこんでずっと解けませんでした(^_^;)これからは問題をよく読んでみようと思いますι



254 名前:困ったOLさん [04/01/26 23:02]
おわかりになる方がいらっしゃいましたら教えて下さい。

会社でお客様に手続き書類を発送し、返送された書類
のなかにどうしても書類不備がでます。
(不備はお客様側の不備で私の不備ではありません)
昨年は不備率2%(5200件中100件)でしたが、上司より
今年は1.3%にするようにと言われました。
毎年毎年下げろと言われこれ以上下げられないと思い
納得いきませんでした。
30%を20%にというなら努力の方法もあるので
納得出来ますが、不備というのは自然発生的に
ある程度の数字は出てきてしまうものだと思うのです。
ミスの発生する確率のようなもので・・・・・

統計学に関係があると思いこちらにお邪魔しました。
その辺のところご存知の方がいらっしゃいましたら
どうぞ教えていただけないでしょうか。
(場違いな質問でしたら申し訳ございません)
どうぞよろしくお願い致します。

255 名前:132人目の素数さん [04/01/27 00:01]
お世話になります。

問:石油会社が石油添加物加えることにより石油1リットルあたりの
燃費を上げることが出来ると主張している。これまでの燃費は平均10km、
標準偏差5kmの正規分布にしたがっていると仮定。このとき、どのように帰無仮説と対立仮説を
設定し、どのようなときに石油会社の主張は正しいと認められるか?

宜しくお願いします。



256 名前:255 [04/01/27 00:08]
済みません、ミスりました。こっちが本物です。

問:石油会社が石油添加物加えることにより石油1リットルあたりの
燃費を上げることが出来ると主張している。これまでの燃費は平均10km、
標準偏差5kmの正規分布にしたがっていると仮定。
また、新しい添加物を加えた車の燃費の分布は未知の平均μ、標準偏差10km
の正規分布に従うと仮定する。このとき、どのように帰無仮説と対立仮説を
設定し、どのようなときに石油会社の主張は正しいと認められるか?

宜しくお願いします。


257 名前:132人目の素数さん mailto:sage [04/01/27 00:20]
>>254
統計的には、現状のまま何も改善策を打たないとすれば、翌年度は
90%の確率で、不備率が1.6%〜2.2%
95%の確率で、不備率が1.5%〜2.3%
99%の確率で、不備率が1.4%〜2.4%
の間になると思われる、ということが言えます。
このまま何も改善策を打たなければ、自然に1.3%になることを期待するのはほぼ見込みがないということですね。

いわゆる自然発生的な不備率の最小限界がいくらか、といったことはこれだけの統計で出てくるお話じゃありません。
あなたにできることは、改善策として考えうることをできるだけ行うことだけです。

上司にはとりあえず、
「一応現在できうる打つべき改善策は打つが、統計的に90%の確率でも現在の件数では約0.6%の幅の誤差があり、
必ずしも1.3%を達成できるとは保証はできません。」
とでも言っておけばいいんではないですか。

258 名前:132人目の素数さん mailto:sage [04/01/27 00:30]
>>256
帰無仮説:μ=10、対立仮説:μ>10とすればいいんじゃない?
後は正規分布の平均の片側検定。普通の統計の教科書には絶対載ってるから自分で調べてください。
帰無仮説が棄却されたら石油会社は正しいといえる。

259 名前:困ったOLさん [04/01/27 00:55]
>>257 132人目の素数さんへ
お返事ありがとうございます。
毎日毎日必死で改善策等はやれるだけやっていて、それなのに
これ以上どうしろっていうの〜〜(泣)っていう感じでしたので
藁にもすがる思いでこちらに書きこみました。
本当に本当にありがとうございました。
おかげで安心して眠れます。
(朝が早いのでいつも11時には就寝なんです。)
おやすみなさい。ありがとうございました。

260 名前:132人目の素数さん [04/01/27 04:53]
偽相関の身近な具体例を教えてください

261 名前:132人目の素数さん mailto:sage [04/01/27 05:34]
>>260
「ハゲほど給料が高い」ぐらいでどう?
ハゲと年齢に相関、給料と年齢に相関があるから、ハゲは直接給料と因果関係はないけど
見かけ上相関があるように見える。

262 名前:132人目の素数さん mailto:sage [04/01/27 12:36]
>>242
誤爆?
ポーランドは国名のポーランド。第二時大戦前、そのへんの空間の研究者にポーラン
ド人が多く、ポーランド学派を形成した。

余談だが、志賀浩二「無限からの光芒」を読むとその頃の雰囲気が分かって面白い。

263 名前:もも [04/01/27 12:54]
あの・・・単回帰直線の解き方を教えてくださいっ(Д<)



264 名前:260 [04/01/27 19:53]
>>261さん
ありがとうございます。
参考書読んでもわかりにくかったので質問させていただいた文系学生でした。

265 名前:255 [04/01/27 22:19]
教科書で調べましたが、
この問題nも有意度も不明なので手が付けられません。
√n(X~-μ0)/σ
を使うんですか?
どうにかお願い出来ないでしょうか?

266 名前:255 mailto:sage [04/01/28 15:42]
自己解決しました。

267 名前:132人目の素数さん mailto:sage [04/01/28 19:40]
偽相関について。
男が買うオムツの売上、と、ビールの売上、には相関があった。
一見、関係なさそうー>偽相関
男がオムツだけを買うのが恥ずかしいから、ビールもついでに買う、
という、心理学的根拠が示されるー>偽相関でない?
偽相関かどうかの基準はどうなんだろうか?


268 名前:132人目の素数さん [04/01/28 19:46]
ある正規変数から10個の標本を取り出して不偏標本分散を求めたところ、3.76であった。この母集団の分散σ^2を2とする時、標本分散が3.76以上になる確率はいくらか。 さっぱりわかりません…お願いします!

269 名前:132人目の素数さん mailto:sage [04/01/28 20:35]
>>268
不偏標本分散が3.76だったら標本分散は3.384だけど…。

真の分散が2の場合、10個の標本をとってきたときの標本分散がある値以上に
なる確率はχ^2分布から求められるよ。問題の前半部分とは関係なく。

270 名前:132人目の素数さん [04/01/28 22:59]
>>269 では、P(U≧16.92)より、答えは5%ですか?

271 名前:☆キキ+キ゚Д゚ ◆qpmo.OOqAo [04/01/28 23:01]

数学は性質が重要であり、それそのものは重要ではない。
学問の数学なんぞ、なんの価値も無いのだ。

数学の性質を理解した僕が作った哲学HPは

www.geocities.co.jp/HeartLand/8862/

バカが見てもわからねーぞ(´゚c_,゚` )プッ


272 名前:132人目の素数さん mailto:sage [04/01/28 23:16]
>>270
問題文のうしろの「標本分散」が「不偏標本分散」ならそういうこと。
多分、その意味なんだろけど。

273 名前:132人目の素数さん [04/01/29 05:05]
>>272 多分先生のミスだと思います。ありがとうございました!!



274 名前:皆さんやってみて [04/01/29 18:13]
不眠症のための睡眠薬Aの効果を調べるために、
20人の不眠症患者を無作為に選び、
睡眠薬Aを投与した。その結果、睡眠時間の増加は以下のようになった

0,6  -0,3  2,4 1,3  -0,5 1,5  0,9  -0,6  0,9  4,3
2,7  -0,1  1,9 3,2 1,6 1,3 1,8 1,8   3,3 1,8

(1)睡眠時間の平均増加時間uに対するさまざまな信頼度の (両側、片側)信頼区間を作り、
  睡眠薬の効果について考察しなさい

(2)睡眠時間が平均的に1時間以上増加したら、
  睡眠薬の効果があったと判断すると、
  上の実験結果より睡眠薬の効果があったと判断してよいか、どうなのか考察しなさい

(3)睡眠時間の増加の標準偏差は、標本の大きさによらず、
  いつもほぼ一定の値であることが知られている。
  この事を利用して、
  睡眠時間の平均増加時間の両側信頼期間の区間幅を1時間未満にするには、
  何人の患者に対して実験すべきか考えなさい。

(4)統計的データ解析法について、A4以内でまとめなさい。

この問題ができた方はE−mail下さい

275 名前:132人目の素数さん mailto:sage [04/01/29 18:21]
しかもマルチだし>>274






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