- 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/
- 477 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/04/23 23:55]
- >475
大数の法則が適当かと。ベルヌーイさんの偉業です。
下のサイトでシミュレーションと証明があります。
関西学院高等部の丹羽先生のページ
ttp://www.kwansei.ac.jp/hs/z90010/sugakuc/toukei/toukeihy.htm
- 478 名前：１３２人目の素数さん [04/04/24 07:40]
- なんつーかさー漏れから見るとさー
統計学ってどうもサイエンスじゃなくてさーエンジニアリング
って感じがするわけよ だってさー100%じゃないじゃん？
例えば5%の確率でそうならないことも予想さるわけでさー
命をかけられないわけよ怖くて
もっとこー漏れが風邪ひいてても鬱な気分になってても
もの凄く幸せな気分でいるときもおかまいなしに信用できる
結果じゃないと落ち着かないしそれを使ってさらなる複雑でかつ信用に足る論理展開ができないわけよ
この現象はこういう分布に従うとかってさー現象論につぐ現象論でしょ？
なんでその分布に従うか厳密に証明できてないけどどうもなんべんやってもこういう分布だとかでしょ？
物理学のように現象論から帰納っつーの？
最初はどうもこうなる事しかわからなかったが
細分化して突き詰めていって原子だとか
電子だとか量子だとか元々の原因を明らかにするんじゃなくて演繹ばっかでしょ？
そこに漏れはサイエンスをいまいち感じないわけよ
もう誰か統計学はエンジニアリングだって認めてくれれば
漏れも真面目に勉強しようかと思ってるんだよ
そうすれば2回も単位落とすことも無くなると思うんだよ
- 479 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/04/24 09:37]
- その通り
統計学は理学部数学科には入れてもらえない
確率は入ってるけど
まじめに勉強しなはれ
- 480 名前：１３２人目の素数さん [04/04/24 10:01]
- >>478
>なんでその分布に従うか厳密に証明できてないけどどうもなんべんやってもこういう分布だとかでしょ？
サイエンス全般に渡ってそう。
物理も例外ではなくそう。
サイエンスに厳密に証明できてることなど何も無い。
物理は世界中でなんべんやってもこういう実験結果だから
正しいというところが足場になってるわけで
そこが保てないと机上の空論になってしまう。
統計学はサイエンスの足場の重要な一部を成し、その意味では数学的である。
- 481 名前：１３２人目の素数さん [04/04/24 18:41]
- >>477
分布に従うことを秩序や規則であると呼べるのでしょうか？
また逆に、統計における誤差の存在こそが秩序では？と思えるわけです・・。
>>480
そうですよね。どんな実証的科学でも
繰り返し実験で統計をとって有意水準にあるのなら
それは正しいと認めるわけですよね。
- 482 名前：478 [04/04/25 01:18]
- 統計学が大事だということはわかった
ナイチンゲールだかヘレンケラーだかが統計学を用いて
多くの人命を救ったというのもきいた
あとは統計学が科学か工学かだ
科学だというのなら漏れはまた単位を落とす
工学だというのなら漏れは割り切って勉強できるから単位はAだ
- 483 名前：１３２人目の素数さん [04/04/25 03:21]
- >>478
あなたは全くいいことをおっしゃる。
日本統計学会の評議員の先生方でも、よくあなたのような
ことをおっしゃいますよ。
統計学は実学ですから、数学科とはちょっと違った
ものかもしれません。
もちろん、統計学の基礎は数学や確率論ですけど・・・。
>>481
統計学では、「正しい」などとは言わないと思うなあ。
有意かどうかは、検定による結果だけど、有意水準の
決め方に論理性がない（５％とか１％とか）から、
そんなに厳密なものではないし、
正規分布に見える事象でも、データを多く集めると
正規性のテストにとおらないからデータ数を少なくして
テストして論文にしたりする。
結局、実際の統計処理ってあいまいなところもあるんだよね。
ただし、理論としての中心極限定理は美しいと思うよ。
- 484 名前：１３２人目の素数さん [04/04/25 03:23]
- >>475
コイン投げを続けた結果は、経験的確率といいます。
理論的確率とは区別します。
- 485 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/04/25 14:15]
- 天気予報の降水確率の理論をお教え下さい。
- 486 名前：１３２人目の素数さん [04/04/25 17:05]
- >>485
天気図や、気圧配置を基にして行うのは、空間統計学の
手法を使ったりするし、過去のデータからだったら、
確率過程をつかったりするが、気象庁の使っている方法は、
いろんなデータを見て、最終的には人が判断しているらしいね。
細かいことは専門家でないからわからんけど・・・。
- 487 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/04/25 17:13]
- 漏れが知りたいのは気象のパラメータを最終的に10段階に統合する手法です。
どのような統計処理を施しているのかということ。
- 488 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/04/25 20:31]
- >>487
ならば板違い。この辺で聞くべきだと思う。
天文・気象板 初心者質問すれ。PART XI
ttp://science2.2ch.net/test/read.cgi/sky/1077609048/
- 489 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/04/25 23:16]
- ガウスの誤差関数の導出について詳しく書いてあるお勧めの参考書
ありませんか？
- 490 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/04/25 23:21]
- 検定（片側は除く）でサンプル数をかなり大きくしていくと必ず有意にできる。
理由は、検出力がＵＰして、どんな小さな差でも検出してしまうから。
だから、最近の論文は、イフェクトサイズが小さいと通らないらしい
- 491 名前：１３２人目の素数さん [04/04/28 08:33]
- 混乱してきたので教えてください。
え～～っとサンプルとってその値が、1.1,1.2,1.3,1.05,1.07
だったとしますね。(実際、値はどうでもいい）
で、1.09である信頼レベルってどれくらい？
という問題です。よろしくおねがいします。
- 492 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/04/28 16:35]
- 初学者ということで>>434で紹介していただいた「はじめての統計学」鳥居泰彦著を熟読しました。
次のステップに進みたいのですが、「統計学入門」東京大学出版会でよろしいでしょうか？
- 493 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/04/28 17:33]
- よろしい
- 494 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/05/01 07:05]
- >491
母分散がわからないので、不偏分散で代用して基準化。
すると、Student ｔ分布に従う。
標本サイズ = 5
平均値 = 1.144 (1.144)
不偏分散 = 0.01093 (0.01093)
標準偏差 = 0.104547 (0.104546640309481)
1.09を基準化すると(1.09-1.144)/0.104547=-0.52
あとはｔ分布表を見ればp値が出てくる。正確にはソフトで計算。
1.09～1.198は、だいたい40%くらいの信頼区間
ただし、区間推定では、p値の値自体はあまり意味がない
先に、有意水準を決めて、ｐ値がそれより大きいか小さいか判断する。
つまり、先に、信頼区間を作ってから、標本がその区間に入っているかどうかを判断する。
信頼区間内外のどこらへんにあるかはあまり意味がない。
- 495 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/05/01 12:12]
- 訂正。標本じゃなくて、標本点。
書き忘れたけど、母平均の信頼区間の話ね。
- 496 名前：１３２人目の素数さん [04/05/02 13:09]
- こちらにということですので、よろしくお願いします。
(1)確率変数Ｘ，Ｙはそれぞれ０，１，２の値をとる確率変数で、
以下の同時確率分布関数を持つものとする。
ｆＸ,Ｙ(x,y)＝１／(５(３－｜ｘ＋ｙ－２｜))
このとき、Ｅ(Ｘ)，Ｖ(Ｘ)およびＣ0V(Ｘ,Ｙ)を求めよ。
(2)確率変数ＸとＹは独立でともに区間［０,１］上の一様分布をもつ。
このとき、確率変数ＺをＺ＝Ｘ＾２＋Ｙと定義するとき、
確率変数の組Ｘ，Ｚの存在範囲と同時密度関数
ｆＸ,Ｚ(x,ｚ)を求めよ。またＺの密度関数ｆｚ(ｚ)を求めよ。
よろしくお願いします。
- 497 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/05/04 05:43]
- >496
(1)とりあえず、(X,Y)=(0,0),(0,1),....,(2,2)の確率をそれぞれ計算してみ？
(2)ヤコビアン使う公式、教科書で探してみ？
- 498 名前：１３２人目の素数さん [04/05/05 00:26]
- 質問です。
全くの文系人間で、この質問がスレ違いであるか否かにも自信がありません。
気が向いたら教えていただけると嬉しいです。
データが正規分布をとらない場合、正規変換を行う必要があるということなので
データを対数変換し、それでヒストグラムを作成してみました。
しかし元データのヒストグラムよりは正規分布の形に近づいてはいるのですが
凸凹していて、山のような形（分かりにくくてすみません）にはなりません。
しかも元データによるヒストグラムは「正の非対称が強い」状態であったのに
対数変換後のデータによるヒストグラムは、値が0の階級が多く「負の非対称」気味です。
最終的に正規分布をとるようにしたいのですが
どのような作業を行えばいいのでしょうか？
- 499 名前：１３２人目の素数さん [04/05/05 00:36]
- search.auctions.yahoo.co.jp/jp/search/auc?p=%C5%FD%B7%D7&auccat=0&alocale=0jp&acc=jp
統計の本
- 500 名前：１３２人目の素数さん [04/05/06 07:51]
- 数学、統計の素人です。教えてください。
ＵＲＬと本文の一部を以下にコピーしました。
最後の行に拡張係数と言う表があります。過誤採択リスク１％のとき1.9というやつです。
過誤採択リスクから拡張係数を計算で導くにはどんな計算式になるんでしょうか？
計算式がそうなる理由も要約的でかまいませんので教えてください
home.att.ne.jp/sea/tkn/operations/Operations-Stats.htm#変数サンプリング
（５）標本サイズの調整
仮定０％の誤表示率に基づく公式により標本サイズを決定しているので、誤表示発見の事実に基づいて標本サイズをは増加しなければなりません。
予期される誤表示がゼロではないときの修正されたサンプル数の公式は次の通りです。
AM = 予想誤表示
EF = 以下の表による拡張係数
過誤採択のリスク
1% 5% 10% 15% 20%
拡張係数 1.9 1.6 1.5 1.4 1.3
- 501 名前：中川泰秀 [04/05/06 08:04]
- 牧浦健二先生は、関西学院大学時代に何年かけても、
この科目(統計学)だけは単位が取れなかったらしい。
- 502 名前：１３２人目の素数さん [04/05/06 23:36]
- 質問です。
B ~B
A 123456 223456
~A 23 45
のような要因Ａを持っているグループと持っていないグループのサイズが違う
分割表をＸ二乗検定やフィッシャーの正確な検定をしても不具合はないでしょうか？
- 503 名前： [04/05/06 23:39]
- いま、２つの互いに独立な正規母集団Ｎ(μ１、（σ１)＾２)、Ｎ’(μ２、（σ２）＾２)から大きさがそれぞれＮ１、Ｎ２の互いに独立なサンプルをとる。
(a）仮説Ｈ０：μ１＝μ２を仮説Ｈ１：μ１≠μ２に対し有意水準αで検定する手続きを述べよ
(b)Ｎ１＋Ｎ２＝Ｎのとき、この検定の検出力（Ｈ１が真のときＨ１と判定する確率）が最大となるようなＮ１，Ｎ２を求めよ。ただし、Ｎ１、Ｎ２は連続値をとるものとしてよい。
検出力の式の出し方がわかりません。お願いします。
- 504 名前：１３２人目の素数さん [04/05/08 20:20]
- 経験分布関数とはなんでしょうか？ベイズと関係があったりするのでしょうか・・・・
- 505 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/05/09 03:42]
- >502
同総数で同程度に割り振ってある場合と比べると、検出力が下がる
ので、調べるときは、同程度に割り振ってある方が効率的
でも、総数が少ないよりはいい。効率は悪いが数で勝負みたいな
- 506 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/05/09 04:12]
- >503
多分、σ１、σ２が既知だとして、話をすると、
平均差の推定量δ^=X~-Y~
帰無仮説の下で、δ^～Ｎ（0,σ1^2/N1+σ2^2/N2）
よって、棄却域は｛|δ^|>δ(α)}
対立仮説の下で、δ^～Ｎ（μ1-μ2,σ1^2/N1+σ2^2/N2）
検出力はPr{|δ^|>δ(α)}
ということは、|μ1-μ2|がσ1^2/N1+σ2^2/N2に対して大きい方が検出力が高い
てことは、σ1^2/N1+σ2^2/N2を最小にすればよい。あとは、相加相乗平均
- 507 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/05/09 04:26]
- >504
経験分布関数は、標本から作った分布関数
普通の分布関数は、理論から作った分布関数
コインを1000 回振って表は１裏は２を記録するという実験を行った結果
Xi 度数 相対度数 経験分布関数F(Xi)
1 457 457/1000 457/1000
2 543 543/1000 (457+543)/1000
Xi 確率 分布関数F(Xi)
1 1/2 1/2
2 1/2 1/2+1/2
- 508 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/05/09 21:27]
- 丁寧なレスありがとうございました。
- 509 名前：１３２人目の素数さん [04/05/13 00:59]
- 主成分分析の欠点について論述せよという課題で困っています。
どなたかうまく説明できないでしょうか？
初めて統計を学び始めたばかりでよくわかりませんでした。
よろしくお願いします。
- 510 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/05/13 01:37]
- ランダムウォークの次の一歩って予測可能？
- 511 名前：１３２人目の素数さん [04/05/13 03:25]
- >>510
あなたが言ってる予測可能の定義とは？
「ランダム」ウォークですよ。
- 512 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/05/13 08:14]
- >509
今、思いつくのは、
１、主成分分析の結果が既知の知見と整合性があるとは限らない
例えば、テストの点を解析して、主成分が、理系要素、文型要素、、、、
となってくれない場合、解釈に困る
２、主成分軸の回転は、解析者によって異なる
３、実態を把握するために必要な変数が抜け落ちている可能性
まぁ、３は主成分分析に限ったことではないが。
- 513 名前：509 [04/05/14 02:50]
- >>512
レスどうもありがとうございます。
３についてよくわからないことがあります。
追加で質問してもよろしいでしょうか？
３の実態を把握するために必要な変数が抜け落ちてしまう可能性があるというのは
どういう原因から起こりうることなのでしょうか？
- 514 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/05/14 23:39]
- ３は、主成分分析するときに必要な変数が抜け落ちる、のではなくて、
最初から考慮に入れていなかったということ。
原因は、解析者の観察不足。
例えば、成績を分析するのに、
国語、算数、理科、社会で解析したが、
実は、体育も必要だったみたいな。
- 515 名前：主成分分析の欠点 [04/05/15 14:02]
- 線形性や、正規分布の仮定は？
- 516 名前：１３２人目の素数さん [04/05/15 17:00]
- 統計モデルを造るときにセグメント毎につくるときがありますよね？
どうしてセグメント毎につくるのでよしょうか？
- 517 名前：１３２人目の素数さん [04/05/15 22:50]
- 既出の質問かもしれませんが、お願いします。
統計学を習ってて疑問に思ったのですが、例えば母集団が10万人だとすると、
いったいどのくらいの人数について調べれば、その集団の性質が分かるのでしょうか？
どのくらい調べたら信用できるかってことを知りたいです。
- 518 名前：１３２人目の素数さん [04/05/15 23:40]
- >517
お勧め本
ttp://www.gov-book.or.jp/shinkan/200403/104030434.html
- 519 名前：１３２人目の素数さん [04/05/15 23:51]
- >>518
ありがとうございます。
今度書店で見てみます。
- 520 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/05/16 02:00]
- >516
ひとつのモデルで作りたいけど、作れないから
仕方なく、セグメント毎に作る
ひとつのモデルで表すことがでできるなら、ひとつのモデルで表したい。
ひとつのモデルで作るか、セグメント毎で作るかは、解析者の判断次第。
- 521 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/05/16 10:47]
- SPSSでウィルコクソンの符号付順位検定をすると、
代表値の上昇・低下に関らず、統計量の値が常に－になってしまうのですが、
これはあまり気にしなくてもいいんですか？
有意差が出たときに代表値が上昇したか悪化したかどうかを見るためには、
順位の出力(正の順位和、負の順位和のどちらが多いか)を見ればいいのですか？、
- 522 名前：１３２人目の素数さん [04/05/16 21:35]
- 質問です。
P個の正規母集団から互いに独立なｎ個ずつの観測値を得る。
母集団の分散は全て等しいが、P個の母集団の期待値u1...upは
1つのみが他より大きく、他は等しい。
この最大の期待値を持つ正規母集団からの標本平均の確率密度関数をf(x)、
分布関数をF(x)とし、他の正規母集団からの標本平均の確率密度関数をg(x),
分布関数をG(x)とする。
「第１母集団の標本平均m1が最大であった時、第１母集団の期待値u1が最大の期待値
である確率をf(x),F(x),g(x),G(x)を用いて表してください。」
という問題で次のように解きました。
①m1が最大になる確率＝(1/p)f(m1)G(m1)^(p-1)+((p-1)/p)g(m1)F(m1)G(m1)^(p-2)
②m1が最大になり、かつu1が最大の期待値になる確率=(1/p)f(m1)G(m1)^(p-1)
求める確率は②/①
これで合っているでしょうか？自信がありません。
- 523 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/05/17 03:40]
- ちくと質問なんですが、
回帰分析で最小二乗推定量の下での残差二乗和は
任意の推定量の下での残差二乗和よりも大きくないのは何故と聞かれて、
｢そういう風に推定量をとったから」と答えたら、
数式で示せる？と聞かれまして、どうやってしめしたらいいんでしょうか？
- 524 名前：１３２人目の素数さん [04/05/17 05:08]
- ペンシルベニアが米海軍で最後まで残存していた唯一の戦艦であり、
英海軍のキングジョージ五世などといっしょに水爆実験の標的艦と
なったのはよく知られている。
しかし、戦後すぐ、自国の広大な農業地帯を自らの焦土作戦により
失った米国の、深刻な食糧難をしのぐ手段として捕鯨母船に使われた
ことはあまり知られていない。
もっとも大きすぎて使いにくかったらしく、短期間の使用で捕鯨母船
のノウハウが得られたのちに、造船所で建造途中で放棄されていた
クリーブランド級やアトランタ級の艦艇が捕鯨母船として完成してから
はほとんど運用されなくなった。
もともとエスキモーなどをのぞいて鯨肉を食べる習慣のなかった米国
では、これを機にふたたび大規模な捕鯨が行われるようになり、
１９世紀に北太平洋の鯨を絶滅寸前においやったのに続いて南太平洋や
南氷洋の鯨にも危機的な状況をもたらした。このため、現在では東西米国
に対する商業捕鯨の割り当ては停止されている。
わが国では庶民の味である鯨肉であるが、米国ではエスキモーにのみ
認められた生存捕鯨で得られた鯨肉が、高級食材として高価で取引されて
いるという。
- 525 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/05/17 12:47]
- >523
教科書の求め方、そのまま。
- 526 名前：よだ mailto:sage [04/05/17 18:17]
- 入門統計学 共立出版 P63 問９
解答みても，全然分かりません
問 Xの分布を一様分布U[0,1]とするとき，Y=1/Xの分布関数G(x)と密度関数g(x) を求めよ．
解 G(x)＝0（x≦1）, G(x)=1-1/x（x≧1）, g(x) = 1/(x^2)（x≧1）, g(x) = 0（その他）
- 527 名前：１３２人目の素数さん [04/05/17 21:00]
- www.amazon.co.jp/exec/obidos/ASIN/4061539582/qid%3D1084529666/249-5974308-4513900
確率・統計入門―数理ファイナンスへの適用
- 528 名前：１３２人目の素数さん [04/05/18 01:49]
- 偏差の絶対値の和の平均の意味とは何でしょう？
こんな課題を出されてもまるで分かりません。
- 529 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/05/18 02:26]
- 分散
- 530 名前：１３２人目の素数さん [04/05/18 18:52]
- 教えてください。統計に触れるのがはじめてで・・・
調査年 商店数(千店)
1972 259
1974 292
1976 340
1979 369
1982 429
1985 413
1988 436
1991 462
1994 429
1997 392
1999 426
2002 380
この表で1972年を100としたらその後の商店数がどうのびてるか
を出したいとき、どうやって統計を出したらいいんですか？
- 531 名前：１３２人目の素数さん [04/05/18 23:26]
- パネルデータ分析とはなんでしょう？
Webで調べてもわかりやすい説明が見つかりません。
回帰分析の発展系みたいなイメージを持ったのですが・・・・
- 532 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/05/18 23:49]
- >526
G(Y)=Pr(Y<y)=P(1/X < y)=Pr(X > 1/y)=1-Pr(X < 1/y)=1-F(1/y)=1- 1/y
定義域と不等号の＝は自分でヨロ
- 533 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/05/19 00:39]
- >522
f(x）は確率密度関数だから,連続な関数で、
P(x=m1)=0≠f(m1)
だから、
m1が既知ならば、
P(m1最大,u1最大)=P(m1最大|u1最大)P(u1最大)=G(m1)^(p-1)*(1/p)
「第１母集団の標本平均が最大であったとき、
第１母集団の期待値u1が最大である確率」を求めるならば、
P(m1最大,u1最大)=P(m1最大|u1最大)P(u1最大)=int{f(x)G(x)^(p-1)}dx*(1/p)
だと思うんだが。。。おれも、自信ないっす。
これってベイズだよね？苦手だ。
- 534 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/05/19 01:31]
- >>530
259を基準にすることを意味するから、259で割ればよい。
その後で100をかけることになる。つまり、
1972年以降の商店数に、100/259をかければいい。
- 535 名前：１３２人目の素数さん [04/05/19 01:53]
- ありがとうございます！できました！
- 536 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/05/19 02:40]
- >521
その通り。
SPSSもってないけど。
正の順位和、負の順位和の小さいほうを統計量として取るから
正規近似すると統計量は負になって、下側を棄却。
大きいほうを統計量として取って正規近似して上側を棄却するのと同じ。
- 537 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/05/19 03:04]
- >528の答え、俺もわからん。
独立な確率変数(X11,X12,...,X1n),(X21,X22,...,X2n),...,(Xm1,Xm2,...,Xmn)があって、
偏差の和Σ|X1i-X1.~|
それの平均1/m ΣΣ|Xji-Xj.~|
これで合ってる？
偏差の絶対値の平均なら、絶対偏差という名前があるが。
- 538 名前：X2でしょうか？ [04/05/19 12:40]
- 東京港区と江戸川区で、国産車と輸入車の占める割合のデータがあるとします。
仮説は「港区には江戸川区より輸入車が多い」であるとして、
検定方法はどうすれば良いでしょうか？
観測値から期待値がわかるので、カイ二乗を使おうかと思いますが、
この場合だと仮説は「観測値と期待値には有意の差がある（かどうか）」であって、
港区と江戸川区の実際の比率を比べているわけではないですよね・・・。
どなたか教えてください！！
- 539 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/05/19 19:48]
- >538
χ２乗分布による適合度検定と，独立性のχ２乗検定を混同してない？
- 540 名前：１３２人目の素数さん [04/05/19 21:48]
- 社会学方面の実務で検定なんて絶対にしねぇ。
- 541 名前：１３２人目の素数さん [04/05/19 21:49]
- おまえら無駄なことしてるぞ。
製薬会社にでもいくつもりか？
- 542 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/05/19 21:54]
- ｜
～～～～～～～～｜～～～～～～～～～～
｜ ＞( c´._ゝ`)
｜
J ＞( c´,_ゝ`)
＞( c´,_ゝ`)
- 543 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/05/19 22:10]
- >>540
「社会学方面の実務」って何を指してる？
俺は社会学部出身のしがないサラリーマンだけど、
統計検定はしょっちゅう使ってるよ。
ちなみに、製薬会社ではない。
- 544 名前：１３２人目の素数さん [04/05/19 22:19]
- >>543
は？自己満足のオナニーだろ？他人に検定の結果を公表しているか？
馬鹿学生が妄想してるよ・・・・
そういえば社会学部ってどこも（ｒｙ
- 545 名前：よだ mailto:sage [04/05/20 01:41]
- >>532
何となく，わかりました．
どうもありがとうございます．
- 546 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/05/20 04:24]
- 製薬に行く気満々ですが。
統計が使われてる分野って大きく分けてどれくらいある？
計量生物学,計量経済学,計量社会学,計量心理学
あと、どこ？補足よろ。
それから、社会学の中って、どんな風に分かれてるの？
- 547 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/05/20 12:21]
- >>546
ttp://www.stat.go.jp/
- 548 名前：１３２人目の素数さん [04/05/20 19:38]
- 以下のような宿題が出たのですが、どのように
答えればよいでしょうか？（数字は全て変えてあります）
*****************************************
Ａくん…英語：50， 数学：62， 国語：61
Ｂくん…英語：80， 数学：70， 国語：55
※平均点は全て50点とし、標準偏差は8とする。
2人の特徴について考察を述べよ。
*****************************************
標準化して、偏差値を出して、それに関しする
意見を述べてみたのですが、「特徴について」という部分を
どうやって答えていいのか分かりません。
何かアドバイスがあったら教えてください。
- 549 名前：546 mailto:sage [04/05/20 19:46]
- 統計データの種類じゃなくて、
学問としてどう分かれてるのか知りたいのだが。
心理学って社会学に含まれてるよね？ちがったっけ？
- 550 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/05/20 21:03]
- >>549
氏ねよ
- 551 名前：543 [04/05/20 22:02]
- >>544
残念ながら、クライアントに提出する報告書に使ってるよ。
カテゴリカル・データが中心だがね。
χ二乗検定や二項検定は数こなさなきゃなんないんでExcelで関数組んでやってる。
あとはt検定、分散分析、因子分析、重回帰、クラスタ分析（k-meansが多い）、
コレポン、決定木ぐらいかな。
今はSEMの勉強中。
半分趣味でＲもいじってる。
……っと、ここまで書けば業種も分かるでしょ？
ほんと、学生時代にもっと勉強しておけば良かったと思ってるよ。
- 552 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/05/20 23:07]
- >>551
笑えるよ。
ずいぶん少ないサンプル扱ってるんだな。（ｗ
夢と希望にあふれた１，２年目とみた。
しかもExcel（ｗ
SASの使える会社に転職することからはじめような。
ついでにＲは実践向きじゃねぇぞ。
言語使用は綺麗だが。
検定・・・・ぷ
- 553 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/05/20 23:28]
- 質問側も回答側もいい姿勢でいい雰囲気のスレだと思ってたのに、
一人の粘着のおかげではいお終い。
- 554 名前：１３２人目の素数さん [04/05/20 23:35]
- 宿題はじぶんでやれ
- 555 名前：１３２人目の素数さん [04/05/20 23:46]
- くだらない質問坊よりずっと為になる気がする。
- 556 名前：543 mailto:sage [04/05/21 00:28]
- >>552
サンプルサイズは数十から数百、多くても数千だね。
この業界（？）には入ってからは４年目だよ。
道具のために仕事をしてるんじゃなくて仕事のために道具を使っているので、
SASを使える会社に転職したいとは思わんなぁ。
Ｒが実践的じゃないってのはどこらへんを指してるの？
定型処理には使えそうかな、っと思って勉強してるんだけど。
聞かせて欲しいな。
あと、Wekaも面白いね。Ｒみたいに日本語で詳しく紹介してくれるサイトが
現れたりすると嬉しいのにな。
- 557 名前：１３２人目の素数さん [04/05/22 01:37]
- excelで出来る仕事なんてたかが知れてる。
- 558 名前：１３２人目の素数さん [04/05/22 12:27]
- 重回帰変数の偏回帰係数を並べて何の意味があるのかと。
相関係数がゼロの変数群じゃないだろと。
そんなレポートに意味があるのかと。
- 559 名前：１３２人目の素数さん [04/05/22 13:08]
- >>558
重相関係数が0に近かったのですか？？？
- 560 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/05/22 17:08]
- >>557
その通り。
Excelで出来る仕事なんてたかが知れてる。
逆に、「たかが知れてる」程度の仕事ならExcelで十分。
SAS入れてるのに、平均値しか使わないって会社もあったりするけど。
- 561 名前：１３２人目の素数さん [04/05/22 17:43]
- >>560
まぁ数百万オブザベーションの平均を求めるのはExcelにはできんべ。
- 562 名前：１３２人目の素数さん [04/05/22 22:37]
- すいません。野球板のものです。
下記の例でアウトカウント別の安打数（打率）に有意差があるか検定していただけないでしょうか？
統計学に無知ですみませんです。
打数 安打
無死 30 6
一死 34 18
二死 47 10
- 563 名前：セフィラ ◆SephirRldQ [04/05/23 00:29]
- 将棋板から来たものです。
質問させて下さい。
7人制の団体戦を行います。
7人同時に戦い4勝以上したチームが勝ちです。
チームの登録は14人でき、その中から7人を選びます。
選手には力の差があります。
通常なら強い7人を出すのが有効だと思います。
ただ、相手のチームのメンバーがある程度予想できる場合、
いわゆる「当て馬作戦」（強い人に弱い人を当てる）が
有効になるのはどんなときでしょうか。
それは確率的にある程度の目安が計算できるものでしょうか。
- 564 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/05/23 01:19]
- >>562
漏れも初学者なんでアレですが、
χ二乗検定（独立性の検定）だと p=0.0031、
Cramer の連関係数は 0.3218、っとゆーことで
「危険率５％で有意差あり（独立性が無いとはいえない）」って感じでいいのかな？
ツッコミよろすこ＞識者
- 565 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/05/23 11:47]
- ここって質問板か？
明らかに宿題っぽいのは無視でいいよね？
- 566 名前：564 mailto:sage [04/05/23 22:53]
- >>562
ついでにライアンの方法で多重比較してみると、
無死 vs 一死 alpha'=0.017 P=0.004 で有意差あり
一死 vs 二死 alpha'=0.033 P=0.003 で有意差あり
無死 vs 二死 n.s. で有意差なし
って感じでよい？ ＞識者
>>565
自分の勉強のつもりで答えてみました。
すんまそん。
- 567 名前：１３２人目の素数さん [04/05/23 23:36]
- 平均μ１, μ２, μ３, μ４, μ５ の５つの部品をランダムに継ぎ合わせて組み付ける工程がある。
この工程の仕上がり寸法の規格は，2.020±0.030mmである。各部品寸法の精度（標準偏差）σは同程度で製作できる。
仕上がり寸法が正規分布するものとして，規格を満足しないものが0.3%程度あってもよいとするならば，
各部品精度(σi)をどの程度にすればよいか検討しなさい。
考えてもわかりませんでした。どなたか回答を教えていただけないでしょうか
- 568 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/05/23 23:59]
- >>567
そのまんま、シックスシグマって奴じゃダメなの？
プラスマイナス３σ。
- 569 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/05/24 02:59]
- >563
まず、単純にモデル化してみるとして、
aチームbチーム3人ずつとして、実力は
a1<b1<a2<b2<a3<b3とする。
bチームの出場順は、
確率1/3で b1,b2,b3
確率2/3で b3,b1,b2
とする
aチームの出場順がa1,a2,a3ならば、
確率1/3で全敗->負け越し
確率2/3で2勝1敗->勝ち越し
よって、出場順a1,a2,a3のとき勝ち越す確率は2/3
他の出場順も同様に計算していけば、評価できる。
相性や、a1対b1の勝率を設定しても応用できる。
まぁ、とりあえず、相手の出場順がしぼれる方が有利。
実際は、相手もコチラの出方を見るから複雑に。
ゲーム理論の話になるのではないかな？詳しくは知らね。
- 570 名前：セフィラ ◆SephirRldQ mailto:sage [04/05/25 00:54]
- >>569
レスありがとうございます。
参考になりました。
なかなか難しいですね。
- 571 名前：１３２人目の素数さん [04/05/25 14:58]
- 相関係数、t検定、有意水準、共分散構造分析について、初心者でも分かるようにご教授願います。
- 572 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/05/25 21:59]
- 本読んで自分で調べろ。あほが
- 573 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/05/25 22:51]
- >>571
相関係数→係数がどれぐらい相関するのかということ
t検定→studentのt、の検定のこと
有意水準→有意の水準かどうかということ
共分散構造分析→共に分散しているのかどうかを分析すること
- 574 名前：１３２人目の素数さん [04/05/27 08:14]
- 質問なんですが、表計算ソフトは無料で手に入りますか？
- 575 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/05/27 15:23]
- >>574 openoffice + 日本ユーザ会 でぐぐれ
使い心地はExcelとほとんど変わらん
- 576 名前：１３２人目の素数さん [04/05/29 00:02]
- 要因分析に回帰分析を用いるより
非説明変数と説明変数のクロス集計をした方が正確な分析が出来るのでしょうか？
- 577 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/05/29 00:59]
- すいません。スレ違いかもしれませんが、統計ってどういうところで勉強する
もんなんですか？大学の理学部？
それから、統計を勉強した人はどういう仕事で飯を食っていけるのですか？
リサーチ会社とか？
なんかこう、最近、サラリーマンではなく、黙々と働く職人っぽい仕事に就き
たいなと思ってまして。
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