- 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/
- 596 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/05/30 19:00]
- こういうの無視でいいだろ。
- 597 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/05/30 19:05]
- >>596
っていうか、式無いじゃん・・・
すいませんでした。
もう質問しません('A`)
- 598 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/05/30 19:17]
- >>595
こういうの書くときは、自分でどこまで考えたか書かないと。
それがないと、１から１０まで全部教えろと言ってるようにしか思えん。
- 599 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/05/30 19:22]
- >答えはわかるんです。
って巻末に答えが載ってるだけだと思われｗ
- 600 名前：１３２人目の素数さん [04/05/30 22:08]
- 確率のところなんですが、、以下の問題がわかりません。
（Ω、Ｆ、P）を確率空間として、
Ｆ1,Ｆ２,Ｆ３⊂ＦをそれぞれＦの部分完全加法族とする。
ＦiとＦj(i≠j)は独立だが
Ｆ1,Ｆ2,Ｆ3は独立でない場合は具体的に言うと
どのようなな場合でしょうか？
定義で「Ｆ1とＦ2をＦの二つの部分完全加法族とする。このとき
任意のＣ1∈Ｆ1、Ｃ2∈Ｆ2について
P(Ｃ1∩Ｃ2)＝Ｐ（Ｃ１）・Ｐ（Ｃ2）
が成立するとき、Ｆ1とＦ2が独立である」というものと
「Ｆ1,Ｆ2,......,Ｆnを完全加法族Fの部分完全加法族の有限族とする。
このとき任意のＣ1∈Ｆ1,Ｃ2∈Ｆ2,...．,Ｃｎ∈Ｆｎについて
Ｐ（Ｃ1∩Ｃ2....∩Ｃｎ）＝Ｐ（Ｃ1）Ｐ（Ｃ2）…Ｐ（Ｃｎ）
が成立するとき、Ｆi(1≦i≦ｎ)はお互いに独立である」という
二つのものがあります。
完全加法族の列は2つずつは独立であるけど、
全体としてはお互いに独立でないものがあるというのは定義
から解ります。
他スレで「Ｃ1∩Ｃ2....∩Ｃｎ = φではないか？」とも言われたんですが
理由が解りません。
この答えで合っているのでしょうか？またどういうとき方をすれば
良いのでしょうか？確率、統計に詳しい方、ご教授願えますでしょうか？
- 601 名前：１３２人目の素数さん [04/05/30 22:20]
- >>594
ランダムウォークの日本語訳を調べてみよう！
- 602 名前：１にゅーとんは？ [04/05/30 23:07]
- 調べるって？適当に歩くって意味じゃなくて？
あ～銭湯でのぼせました(*^@^*)頭も。
- 603 名前：１３２人目の素数さん [04/05/30 23:20]
- ランダムウオーク＝酔歩
- 604 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/05/30 23:27]
- ランダムウオーク＝乱歩
- 605 名前：577 mailto:sage [04/05/30 23:39]
- >>591
遅レスですが、いろいろとありがとうございました。
とりあえず、行政官になることに全力を尽くします。
- 606 名前：１３２人目の素数さん [04/05/31 03:33]
- >600
X,Y,Z
0 0 0
0 1 1
1 0 1
1 1 0
各々1/2の確率で起こるとする
XとY、YとZ、ZとXは独立
XとYとZは独立でない
これでどうかな？
- 607 名前：１３２人目の素数さん [04/05/31 03:37]
- 1/2じゃなくて1/4
- 608 名前：１にゅーとんは？ [04/05/31 09:57]
- 親切にThanks。ランダムウォーク分かりました。
ブラウン運動について定義は在りますか？
統計学とか数学とかダメダメで非常に困ってるんです。
- 609 名前：１３２人目の素数さん [04/05/31 11:16]
- >>600
Ω={1,2,3,4} P({・})=1/4 F1={1,2} F2={1,3} F3={1,4} とする。
P(F1∩F2)=P(F2∩F3)=P(F3∩F1)=P({1})=1/4 →独立
P(F1∩F2∩F3)=P({1})=1/4≠1/8=P(F1)*P(F2)*P(F3) →独立でない
で どうだ？
- 610 名前：中川泰秀 [04/05/31 12:17]
- 数学コースの統計学と
経営学科の統計学とでは
どこが違うのですか ?
- 611 名前：１３２人目の素数さん [04/05/31 12:43]
- >>600
>>完全加法族の列は2つずつは独立であるけど、
全体としてはお互いに独立でないものがあるというのは定義
から解ります。
はぁ？完全加法族ってσ加法族のことだろ？
どこをどう読めばそんなことがかいてあるんだ？
百歩譲って完全加法族のうえで定義された確率測度の条件である
「完全加法性」の話をしてるにしても
完全加法性の定義は独立性を「仮定」してるだけで
「独立である」なんてどこにも書いてないでしょうがｗｗ
>>他スレで「Ｃ1∩Ｃ2....∩Ｃｎ = φではないか？」とも言われたんですが
理由が解りません。
はぁ？
独立の定義はP(∑F[i])=∑P(F[i])だぞ？
積集合が空集合なんてどこにも書いてないじゃないか！
つまり答えはこうだ！
「事象列が独立でない場合に609のようなことが起こる」
という至極当然のことしか言うことができん！
ん？事象列が独立って何かって？
「事象列から任意に複数個の集合を選んできたときにそれらが互いに独立」
つまり事象がｎ個あれば2^n通りの組み合わせすべてに対して
上のことが成り立つことが必要なわけだ。
ちなみにｎが可算個なら冪集合が連続体濃度になるから少し吟味が
必要だがお兄さんは有限っぽいから、これでよし！
- 612 名前：606 mailto:sage [04/05/31 14:27]
- 609,611がおかしいと思うのは俺だけ？
>P(F1∩F2)=P(F2∩F3)=P(F3∩F1)=P({1})=1/4
任意のＣ1∈Ｆ1、Ｃ2∈Ｆ2について
P(Ｃ1∩Ｃ2)＝Ｐ（Ｃ１）・Ｐ（Ｃ2）
が成り立つ必要がある
あと、独立の定義は600の通りでいいと思うが。
>「完全加法性」の話をしてるにしても
>完全加法性の定義は独立性を「仮定」してるだけで
>「独立である」なんてどこにも書いてないでしょうがｗｗ
600は、完全加法族が２つずつ独立だなんて言ってなくて、
任意の２つが独立だと仮定した完全加法族の列が
全体としてお互いに独立でない場合があると
言いたいのだと思うが。
- 613 名前：６１１ [04/05/31 15:09]
- >>612 まず大訂正
誤P(∑F[i])=∑P(F[i])⇒正P(∩F[i])=ΠP(F[i])
これは弁解の余地なく大間違い。つい加法定理書いちまった。
９０分の講義中突っ込まれてないか
ずっと気になってた。とっとと講義抜け出したかった。すまそｗｗ
>600は、完全加法族が２つずつ独立だなんて言ってなくて、
>任意の２つが独立だと仮定した完全加法族の列が
>全体としてお互いに独立でない場合があると
>言いたいのだと思うが。
⇒そういうことならかまわんが。解答そのものは>>611の通りでいいだろ。
- 614 名前：(・ω・)ｙ－゜゜゜ [04/05/31 15:26]
- >>610
どうだろ？
きちんとした証明あたえるかどうかじゃないの？
- 615 名前：１３２人目の素数さん [04/05/31 20:35]
- そうねえ。基本的には同じだけど数理統計の方が実務統計より、証明度合いが
高い気がするね。実際使うことがあるかどうか不明な定理も多くないか。
- 616 名前：606 mailto:sage [04/05/31 23:47]
- その通り。
おかしいと思ったのは、独立の定義と600の解釈。
600を馬鹿にしてるように感じたから、つい。
あと、609を修正すると、
Ω={(a0,b0,c0),(a0,b1,c1),(a1,b0,c1),(a1,b1,c0)},P{・}=1/4
F1={a0,a1},F2={b0,b1},F3={c0,c1}
とすると、
F1とF2について
P(a0∩φ)=P(a0)P(φ)=0
P(a0∩b0)=P(a0)P(b0)=1/4
P(a0∩b1)=P(a0)P(b1)=1/4
P(a0∩{b0,b1})=P(a0)P({b0,b1})=1/2
....略
F1とF2は独立
同様に、F2とF3、F3とF1は独立
だけど、
P(a0∩b0∩c0)=1/4≠P(a0)P(b0)P(c0)=1/8
つまり、全体として独立でない
これでどう？
- 617 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/06/01 00:06]
- 数理統計は統計を使って何かすることより、
新しい手法やモデルを作ることを目的にしてる気がする。
だから、証明が大事。
新しい手法やモデルの妥当性を証明しなきゃいかん。
- 618 名前：611 [04/06/01 09:37]
- >>616
ああＦnは事象じゃなくてその族って書いてあった。
なにを見てるんだ、おれはダメダメだなｗｗ
そりゃ、任意の事象に対する独立性の吟味はひつようだわなｗｗ
また先走ってしまったようだ。すまそｗｗ
>>613のＦは事象で書いてあるから 勘弁。
>>600ちょっと言い過ぎた、すまそｗｗ
- 619 名前：中川泰秀 [04/06/01 09:46]
- ６１４以下・
いろいろと教えてくださり、ありがとうございました。
- 620 名前：１３２人目の素数さん [04/06/01 10:33]
- >606、609、611
お答え有難う御座います。
>606
丁寧に書いてくださって有難うございます！
ただ文系ゆえ基本的なところが理解できていなかったようです。
入門書の最初に戻って初歩の初歩から学びなおします。
>611
いえいえ、全く解ってないのは本当ですから。お気に留めて頂いていた
ようで、有難う御座いました。
- 621 名前：600 mailto:sage [04/06/01 10:33]
- ↑は600でした。すいません。
- 622 名前：600 mailto:sage [04/06/01 10:34]
- ↑は600でした。すいません。
- 623 名前：１３２人目の素数さん [04/06/01 11:57]
- ここは確率解析の話を書いちゃだめなんかな？
- 624 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/06/01 19:53]
- さぁ？確率だから駄目だというレスは見たことないけど。
駄目なら駄目だと思う人が誘導してくれるんでないかい。
- 625 名前：１３２人目の素数さん [04/06/02 01:23]
- 激しくスレ違い、お許しください。
血液型と人格は相関がないことをうまく説明する方法はないですかね・・・・。
「あなたは○型だから○○な性格ね」なんて決め付けられるとすごい嫌悪感を
感じます。
- 626 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/06/02 01:37]
- >>625
端的に言って、「相関がない」ってのを直接的に示すのはなかなか難しいもんです。
でも血液型と性格の関係を示すデータはだいたい何かしらの統計的なトリックを含んでいます。
下のURL、特に「データを読む：実践」というところなどを読んではいかがでしょう。
www1.doshisha.ac.jp/~yshibana/etc/blood/archive/readdata.htm
個人的には血液型で性格を判断するのは立派な差別だよなー、と思っております。
- 627 名前：625 [04/06/02 02:33]
- >>626 さん、ありがとうございます。
- 628 名前：１３２人目の素数さん [04/06/03 00:09]
- どう考えても、重回帰分析の回帰係数及び偏回帰係数をみて相関関係を見るより、
- 629 名前：１３２人目の素数さん [04/06/03 00:14]
- １：ｎの非説明変数と説明変数の相関関係を考えた時、
どう考えても、重回帰分析の回帰係数及び偏回帰係数を見て判断するより
1対１の相関係数をｎ組求めて、見比べることにより判断した方が
正しいと思うのですが間違っていますか？
- 630 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/06/03 01:01]
- 目的に依る
- 631 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/06/03 01:17]
- 統計とは話が逸れますが。
血液型で性格に傾向があると思ってる派です。
人間一人一人違うということをまず認めて、
男と女で性格に傾向があるんだから、
個人的には、血液型で傾向があってもおかしくないと思う。
証拠がないから、間違いだと決め付けるのは、どうかと。
昔、地球は水平だと決め付けてた感じで。
ただ、その人を、血液型だけで判断する奴はおかしいと思う。
平均値だけで判断してるのと同じ。
本人を見た方が、正しく性格を判断できるのに。
性格が当てはまってなかったら、俺だったら、俺は外れ値だと言ってやります。
- 632 名前：１３２人目の素数さん [04/06/03 21:39]
- >>目的に依る
とい、うことですが、偏回帰変数の方が１：１の相関係数より
優れている状況などありましたら教えて下さい。
考えましたが、前者が後者に勝ってる理由がわからないのです。
アドバイスよろしくお願いします。
- 633 名前：魔女 ◆BJwitch8fo mailto:sage [04/06/04 00:50]
- >>632
重回帰の偏回帰係数が「他の変数の値を一定としたとき、ある変数の変化がもたらす効果」
を表すのに対し、単回帰の回帰係数は、他の変数は全て誤差項に含まれるものとして扱います。
数学的に言えば、多変数の偏微分係数と一変数の微分係数の違いになります。
例えば、パソコンの価格を分析するモデルで、価格を決める要素として、
CPUのクロック数・メモリ・ディスプレイの大きさ、の3つを考えます。
クロックに注目して分析するならば、重回帰の偏回帰係数が
「メモリ・ディスプレイのスペックが同じパソコンは、クロックが（1単位）変わるとどれだけ値段が変わるか」
を表すのに対し、単回帰の回帰係数は、クロックだけでパソコンの値段を分析することになります。
メモリやディスプレイのスペックが高いために値段が高くなっているパソコンでも、
クロックが劣っていれば、「クロックが下がる→値段が上がる」という判断すらなされ得ます。
それゆえ、重回帰の偏回帰係数のほうが、モデル説明にふさわしいと言えます。
630さんじゃないけど答えてみますた。
- 634 名前：630 mailto:sage [04/06/04 06:02]
- 偏回帰係数でも、それは有り得る（多重共線性）のですが、
重回帰は、説明変数が独立であるという強い仮定の下に成り立っています。
多重共線性は、この仮定を満たしていないのが原因です。
重回帰は、この強い仮定の下で、全体的に相関を調べます。
多変量解析は多変量で考える必要があるから、多変量解析なのです。
個々の相関を見るだけなら、単回帰でいいが、
全体として見たいから多重回帰を使う。
そのために、強い過程という犠牲を払って、解析している。
例えば、
Y,X1,X2があったとして
(Y,X1)の相関係数が2,(Y,X2)の相関係数が1だったとする。
ここで、もし、X1と同じデータX3があったとしたら、
(Y,X3)の相関係数も2
ぱっと見ると2,1と2,1,2じゃ、印象がずいぶん変わりませんか？
全体としてどう評価しますか？
そのために、説明変数が独立だという仮定をおいて、
重回帰分析をするのです。
この場合、X1もしくはX3を捨てなければなりません。
- 635 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/06/04 07:03]
- >>630氏
> 偏回帰係数でも、それは有り得る（多重共線性）のですが、
モデルが正しく特定されている限り，多重共線性の下でもOLSの推定量は
不偏性を失わないはずですが．
完全な線形従属性があれば，そもそも偏回帰係数を推定できない．
> 重回帰は、説明変数が独立であるという強い仮定の下に成り立っています。
OLSはそのような仮定をおかなくてもBLUEになります．
「独立である」の意味が「線形従属でない」の意味であれば（3段目の書き込み
からはそのように解釈できますが，通常は独立＝共分散ゼロ，ですよね），
それは全然強い仮定ではないです．
- 636 名前：630 mailto:sage [04/06/04 08:35]
- そうですね。
重回帰の標準化偏回帰係数で評価したければ、説明変数が線形独立でなければならない、ですね。
推定量の不偏性には、そんな仮定はいりませんね。
「独立」と「線形独立（線形従属でない）」間違ってますね。
強い仮定というのは、仮定が存在するということを強調したかったのです。
すみません。
- 637 名前：630 mailto:sage [04/06/04 11:37]
- またもや、修正。
やっぱり、「独立」は、共分散ゼロの意味だ。説明変数を相関ゼロにしたいんだから。
だから、観察研究だと、標準化偏回帰係数で比較できない。
相関ゼロにできないから、共分散構造解析にいくと。
重回帰を推定量として使う場合と、標準化偏回帰係数を見る場合が
ごちゃごちゃになってた。
- 638 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/06/07 21:00]
- レス遅れて申し訳ありません。
とても解りやすい説明をありがとうございました。
納得できました。
- 639 名前：１３２人目の素数さん [04/06/08 23:24]
- 教えてください。
調査年 商店数(千店) 従業者数（千人）
1972 1,496 5,141
1974 1,548 5,303
1976 1,614 5,580
1979 1,674 5,960
1982 1,721 6,369
1985 1,629 6,329
1988 1,620 6,851
1991 1,606 7,000
1994 1,500 7,384
1997 1,420 8,029
2002 1,300 8,006
この表で1972年を100として一店あたりの従業者数を
出したいとき、どのようにして統計を出したらいいん
ですか？
- 640 名前：543 mailto:sage [04/06/08 23:52]
- >>639
なんか前に見たような……
>>530と同じ人？
- 641 名前：１３２人目の素数さん [04/06/09 00:02]
- そうです。統計まったくわからなくて。
- 642 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/06/09 00:13]
- >>639
統計と言うより、下手すりゃ算数じゃないか？
せいぜい中学レベルだ。
どっちにしても、>>534を見て分からないようなら、
基礎からやり直した方がいいと思う。
- 643 名前：１３２人目の素数さん [04/06/09 10:37]
- Xがガンマ分布Ga(r,1)に従うとします。
このとき，log(1+ax)の期待値がrが十分大きい範囲では
log(1+ar)に近づくとある論文に書いてあります。
これはなぜなんでしょうか？よろしくお願いします。
- 644 名前：１３２人目の素数さん [04/06/10 13:15]
- 私立大学の過去のデータによると入学試験の合格者のうち入学を辞退する者が4%である。
1000人の定員を99%の確率で充足するためには、合格者を何名にするべきか。
という問題が出たのですが、この文章を見ると辞退する人数がわかっているので、定員を充足するのは確率も糞もないと思うのですが・・。
どうなんでしょうか？
確率・統計の所で出てきた問題ですので、そんなに単純ではないはずなんですが。
正規分布やら信頼区間を使うかもって友人が言っていたのですが、どう当てはめればいいかサッパリな状況です。
宜しければ誰か教えて頂けますか？
- 645 名前：１３２人目の素数さん [04/06/11 00:08]
- よくある多期比較に関する対応のあるt検定(いわゆる輪切り検定）の問題の悩みなのですが？
独立した3群以上の有意差を比較するときにt検定を繰り返してはいけない
ということは理解しているのですが、
(有意水準5%でt検定をn回繰り返すと、少なくとも1組のペアに有意差が出る
確率が1-(0.95)^nとなり、本来5%設定した有意水準を上げてしまい、
本来有意差のないペアの有意差を検出してしまう。)
なので、独立したn群の有意差検定には、分散分析をして有意差ありならば多重比較
を行い、どの群間に有意差があるかを調べなければならない。
ここまではOKなんですが、
｢3週間にわたり、降圧剤を投与し、投与開始前VS1週間後、投与開始前VS2週間後、投与開始前VS3週間後
の比較をそれぞれ"独立(個別)"に行い、【投与開始日と比較して血圧に有意差があるのはどの時点か?】を独立に検定をする｣
のは大丈夫なのでしょうか？
(この場合、比較対象が開始前で固定してあり、【1週間後VS2週間後】、【1週間後VS3週間後】、【2週間後VS3週間後】
の比較は行わないので)
このようなケースの多期比較(比較時点は開始前に固定)でも多重性の問題に引っ掛かるのでしょうか？
臨床統計に詳しい方がいたら教えて下さい。
- 646 名前：645 [04/06/11 01:00]
- 大事なことを書き忘れていました。
4行目から6行目は余事象に基づいた有意水準(あくまで""系全体""としての有意水準)
を引き上げてしまうのがNGの理由であるので、
開始前のみを比較対照として個別に検定を行い、"開始前"と有意差があるのは
"どの時期か"？を調べるのを目的とした検定ならこの検定方法でも大丈夫でしょうか？
結論の例：対応のあるt検定を行なったところ、開始前VS1週間後は有意差なしだが
開始前VS2週間後 開始前VS3週間後は有意差有り といった感じに結論する
- 647 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/06/11 06:15]
- >645
こんなんあるよ
ttp://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/lecture/Average/Dunnett.html
- 648 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/06/11 06:46]
- >644
自信ないけど。
辞退する人の期待値がn*0.04だから
辞退するかどうかがp=0.04の二項分布に従うってことじゃないかな？
あとは正規近似して。。。
- 649 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/06/11 13:50]
- >>648
なるほど、大分前進しました。
勉強が足りなかったみたいですね・・。
有難うございました。
しかし、ほとんどの二項分布の例題や問題が、
試行回数（ここでいうと合格者を何名にするかでしょうか？）を定めているのでそれがなかなか考えずらいものがありますね。
- 650 名前：１３２人目の素数さん [04/06/15 21:56]
- デシジョンツリーとは単相関の組み合わせですよね？
２値予測でデシジョンツリーの方がロジスティック回帰より
優れた結果を出すということは、結局多変量解析が大きな意味を為さないということに
ならないのでしょうか？
- 651 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/06/15 23:05]
- どの決定木？
- 652 名前：１３２人目の素数さん [04/06/18 03:24]
- (X_n)を２乗平均の意味でXに収束する平均0の実数値Gauss型確率変数列とする。
XがGauss型確率変数となることを示せ。
これってどういう方針で示すのでしょうか？
- 653 名前：１３２人目の素数さん [04/06/21 23:36]
- love3.2ch.net/test/read.cgi/motenai/1087683017/l50
テレビで放送された東大生にB型が多いって話で
統計の素人同士が煽りあってます
助けて賢い人
- 654 名前：１３２人目の素数さん [04/06/21 23:42]
- >>653
数学の素人の論争に首を突っ込むとろくなことがありません。
どんなに正しいことを教えてあげても、彼らは納得しようとしません。
どうしようもありません。
俗に角の三等分屋と呼ばれる人種にはかかわらない方が吉。
- 655 名前：１３２人目の素数さん [04/06/21 23:54]
- 一応何か書いてよ
- 656 名前：１３２人目の素数さん [04/06/21 23:58]
- >>654 は素人を騙そうとしてる当人なわけ
まぁ、２ちゃんにはよくいる人種ってことかな
- 657 名前：１３２人目の素数さん [04/06/22 00:00]
- 神はまだいないってことか
- 658 名前：１３２人目の素数さん [04/06/22 00:05]
- そもそも検定のけの字も知らなそうな奴らに何を教えろと？
あんなくだらない論争に加わるよりも、とりあえず、このスレを最初から
読んでから、質問してくれ。
- 659 名前：１３２人目の素数さん [04/06/22 00:07]
- 4000人分の調査で100人分の例ってのは統計学的には、
信憑性あるんでしょうかって事なんですけどね
まぁ、素人の論争なわけでして
- 660 名前：１３２人目の素数さん [04/06/22 00:11]
- >>659
どういう分布の時で、信頼係数はいくつに設定するの？
- 661 名前：１３２人目の素数さん [04/06/22 00:20]
- 視聴率って信用できるの？
- 662 名前：ふれ [04/06/22 00:32]
- エクセルで分散分析をしたいのですがどうすればいいのか分かりません！
教えて下さい。
- 663 名前：１３２人目の素数さん [04/06/23 01:15]
- 仮説検定や異なる母集団の比較の場合、
標本調査でなく、母集団全部を調査できる場合（全数調査）は
検定も何も必要ないということになるのでしょうか。
- 664 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/06/23 01:34]
- >>662
ツール → 分析ツール から 分散分析が選べる。
- 665 名前：１３２人目の素数さん [04/06/23 23:53]
- エルゴード的であることを証明する方法がわかりません。
どなたかお分かりになりますでしょうか？
宜しくお願いしますｍ(_ _)ｍ
upjo.com/up/data/ergoic.GIF
- 666 名前：１３２人目の素数さん [04/06/24 00:00]
- >>665
エルゴード的
の定義は？
- 667 名前：１３２人目の素数さん [04/06/24 00:16]
- >666 (s0)
行列ｐは、あるs0が存在して任意のi,jについてpij >0と
なるときエルゴード的である・・・みたいな感じです。
エルゴイックならばs0段階で任意の初期状態x(i)から
任意のx(j)に正の確率でいけることを意味するそうです。
- 668 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/06/24 00:18]
- すいません。上の （s0） pij＞0は
(s0)
pij >0
です。
- 669 名前：１３２人目の素数さん [04/06/24 00:29]
- >>667
s0とか、pijとかって何？
- 670 名前：１３２人目の素数さん [04/06/24 00:46]
- よし、今日は寝よう。
- 671 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/06/24 09:55]
- >663
そういうこと。
母平均の差の検定の場合で言えば、
帰無仮説：母平均μ1-μ2＝０、対立仮説μ1-μ2>０
母集団全部を調査してあるなら、
母平均の定義μ1＝1/n ΣX1i, μ2＝1/n ΣX2i
要するに、推定量で検定しなくても、
母平均そのものがわかってるってこと
ただ、無限母集団だと不可能だし。
統計学ってのは、母集団全部を調べるのは無理だから、標本を抜き取って
なんとかするときの学問だと、俺は思っている。
- 672 名前：１３２人目の素数さん [04/06/24 12:54]
- >>669
Pijでマルコフ過程だろ？
- 673 名前：Nanashi_et_al. mailto:sage [04/06/24 20:09]
- 663です。
>>671
ありがとうございます！
数式の意味はわからないのですが
お答えをきいて安心しました。
>統計学ってのは、母集団全部を調べるのは無理だから、標本を抜き取って
>なんとかするときの学問だと、俺は思っている。
そうですよね。
全数調査と標本調査は、考え方が違うんですよね。
- 674 名前：１３２人目の素数さん [04/06/24 23:06]
- 質問させてください。。
階級 階級値 度数 累積度数 がそれぞれ書いてある度数分布表があるのですが、これからどうやって標準偏差を求めればよいのでしょうか・・
- 675 名前：１３２人目の素数さん [04/06/25 00:26]
- 知らん
- 676 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/06/25 04:49]
- >>674
ある階級 i の度数が N_i のとき，階級 i に含まれるケースがすべて
階級 i の中央値 X_i を取るとして計算するとよい．
たとえば，あるテストの得点の分布が
80～100 3人
60～80 6人
40～60 4人
のとき，13人の得点の分布が
{50,50,50,50,70,70,70,70,70,70,90,90,90}
になっているものとして計算する．
- 677 名前：１３２人目の素数さん [04/06/25 11:00]
- >>676
すいませんありがとうございます。。
この度数分布をエクセルをつかって計算したいのです。
もう少し詳しくお願いできませんでしょうか。。
- 678 名前：676 mailto:sage [04/06/25 15:46]
- >>677
www.google.co.jp/search?sourceid=navclient&hl=ja&ie=UTF-8&oe=UTF-8&q=Excel+%E6%A8%99%E6%BA%96%E5%81%8F%E5%B7%AE
- 679 名前：１３２人目の素数さん [04/06/25 18:55]
- >>678
ありがとうがとうございます。。でも実は階級 階級値 度数 累積度数 のどの部分をどうして標準偏差を求めればよいのかがわからないのです。。
重症ですね。。
- 680 名前：１32人目の素数さん [04/06/25 19:52]
- 統計の初心者です。
検定の考え方について質問します。
検定した結果はサンプルのデータによって変わってくると思いますが、
ある実験で有意差が出なかったが、再度同じ条件で実験すると
有意差が出た場合、どういう結論になるのですか？
例えばこんな感じ。
薬剤が体重へ及ぼす影響を調べるのに、１０匹のマウスをランダムに
選び薬剤使用前と後を比較した。体重の平均値をt検定すると有意差はなかった。
そこで、再度マウスを10匹ランダムに選びなおし、同じ実験すると今度は有意差
が出た。結論はどっちなのか？
もし有意差があり、と結論して良いのなら、自分の予想どうりの結果が
得られるまで何度でも実験しても良いことになっておかしいような気がする。
- 681 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/06/25 23:34]
- >680
いい疑問。
有意差が出るまでやり直してたら、無作為とは言えない。
つまり、やり直しがマズイ。
まぁ、発表される方は、データを隠されたらわからないけどね。
やってる人はいるでしょう。。。
臨床試験とかだと、どんな試験をするかをプロトコールに明記して、
国に提出して、その通りにやらなければならない。
- 682 名前：676 mailto:sage [04/06/26 00:32]
- >>679
階級 階級値 度数 累積度数
0-10 5 1 1
11-19
- 683 名前：676 mailto:sage [04/06/26 00:34]
- すまん．書き込み中に送信してしまった．
ということで，手元にあるデータは下のようなものでよろしいか？
階級 階級値 度数 累積度数
0-10 5 1 1
11-19 15 3 4
- 684 名前：676 mailto:sage [04/06/26 00:41]
- 標準偏差（をはじめとする統計量）を計算するには，
ある階級に含まれるケースは，すべてその階級の階級値を取る
と見なせばよい．
上では中間値と書いたけど，階級値は通常中間値を取るから，同じことだ．
で，上の例だと，４つのケースの値は{5,15,15,15}になる．
このようにして，手元の度数分布表から全てのケースの値を書き出して，
それをエクセルに1列に入力する．
そうすれば，エクセルの関数で標準偏差を計算してくれる．
エクセルの関数は検索して調べて頂戴．
- 685 名前：１３２人目の素数さん [04/06/26 18:32]
- どなたか「空間的自己相関」について簡潔に説明あるいは、
それについてのいいサイトがあれば教えて頂けないでしょうか？
（英語でもいいです）
ぐぐってみたけど、良くわかりませんでした。
たとえば空間内の距離が大きくなるにつれて、
空間内の因子の説明変数の相関が大きくなったり小さくなたりということ
だと思うのですが、「自己」という言葉の持つ意味が良くわからないのです。
- 686 名前：１３２人目の素数さん [04/06/26 19:20]
- >>676さん
本当に本っ当にありがとうございました。なんとかできました。感謝です。
- 687 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/06/26 21:26]
- >685
その言葉を聞いたことなかったんだけれども、
ぐぐってみて、下を見つけて、分かった気になれた。
ttp://okabe.t.u-tokyo.ac.jp/okabelab/sada/docs/pdf_class/u06_2.pdf
- 688 名前：685 mailto:sage [04/06/26 21:38]
- >>687
神様ありがとうございます！
私も十分わかった気になれました
- 689 名前：１３２人目の素数さん [04/06/26 23:01]
- 反復測定（分散分析・多重比較）について詳しく書いてある本が欲しい…。
探しても詳しく書いてある本が見つからない＿|￣|○。
- 690 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/06/26 23:19]
- >>689
多重比較の解説書といえば、まずこれだと思うが…
「統計的多重比較法の基礎」
www.amazon.co.jp/exec/obidos/ASIN/4914903466/
チェック済みだったらスマゾ
- 691 名前：１３２人目の素数さん [04/06/27 20:13]
- 文系で統計の初心者です。
授業で習ったんですが、先生の説明が良く分からないのでお聞きしたいのですが･･･。
単回帰モデルでYi＝α＋βXiってのを習いました。これの意味は分かります。
でも、多変数回帰になって、Yi＝β1X1i+β2X2i＋･･･＋βnXniってのが良く
分かりません。Xの添え字が二つになってるんで･･･。
Yi＝β1X1+β2X2＋･･･＋βnXnとは違うものなんですか？
Xの添え字が２つになっている理由と、表している内容についてどなたか
教えていただけませんか？
お願いします。
- 692 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/06/27 21:34]
- >>691
Y1＝β1X1+β2X2＋･･･＋βnXn
・・・
Yi＝β1X1+β2X2＋･･･＋βnXn
・・・
Yn＝β1X1+β2X2＋･･･＋βnXn
これだと、Y1～Yn 全部同じ式だよ。
- 693 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/06/27 21:39]
- 単回帰モデルのデータ
Y1 X1
Y2 X2
Y3 X3
：
Yi＝α＋βXi
多変数回帰モデルのデータ
Y1 X11 X21 X31
Y2 X12 X22 X32
Y3 X13 X23 X33
：
Yi＝β1X1i+β2X2i＋β3X3i
- 694 名前：693 mailto:sage [04/06/27 21:42]
- あ、書いてる間に、かぶってしまった。
- 695 名前：１３２人目の素数さん [04/06/27 21:55]
- >>692
>>693
ってことは、多変数回帰モデルのデータを
Y1 X1 Z1 W1
Y2 X2 Z2 W2
・
・
Yn Xn Zn Wn
と考えたら、この場合は
Yi=β1Xi+β2Zi+β3Wi
になるってことですか？？
- 696 名前：693 mailto:sage [04/06/27 22:38]
- そういうこと。
単回帰だと 目的変数Ｙ説明変数Ｘ
多変数回帰だと 目的変数Ｙ説明変数Ｘ，Ｚ，Ｗ
複数の説明変数で目的変数を予測しようというのが多変数回帰
- 697 名前：１３２人目の素数さん [04/06/27 22:43]
- >>696
ありがとうございます。
やっと分かりました。
- 698 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/06/28 01:19]
- どーでもいいが、最近は重回帰分析を多変数回帰って言うのかな？
- 699 名前：693 mailto:sage [04/06/28 02:10]
- 俺も初めて聞いたが、変えると話ややこしそうだったから、そのままにしといた。
- 700 名前：１３２人目の素数さん [04/06/28 20:57]
- >>698,699
他はどうかしりませんが、今の授業では多変数回帰って言ってます。
教科書も多変数回帰ってことになってます。
でも、去年は重回帰分析って習いましたが･･･。
- 701 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/06/28 22:32]
- まぁ、multiple regression の訳語だから多変数回帰でもいいのかもな。
あんまり聞かないけど。
- 702 名前：１３２人目の素数さん [04/06/28 23:39]
- >>690
マヂレスありがとうございます。
この本のタイトルは訊いたことありまつ。
（多重比較は仕事で最近使うことになり、
それまでは多重比較について無頓着ですた)
最近は多重比較に関しての様々な実例や問題点(欠測値が発生した時の対処方法)
を探すため、必死に本を調べる毎日です。
噂によると、薬効データの統計解析や前臨床統計解析の本に
反復測定の記述が充実しているという情報も…。
- 703 名前：１３２人目の素数さん [04/07/01 14:32]
- 19 名前：名無しさん＠引く手あまた 投稿日：04/06/29 20:44 JDij3Lsz
百発百中と言っている弓の名手が
２回続けてはずした。
さてこいつは嘘を言ったことになるか、統計学を使って答えなさい。
誰かこれわかる？全然わかんねーよどういうことさ？？
- 704 名前：１３２人目の素数さん [04/07/01 15:02]
- >>703
どういう状況で2回続けてはずしたのか？
単発で2回だけ打たせて全てはずしたのか？
それとも「百発百中」を確かめるために100回打たせたところ
2回連続ではずしたことが1回以上あったのか？
判断するには条件不足だと思われ。
- 705 名前：１３２人目の素数さん [04/07/01 16:32]
- そんなに難しく考えないで良いのでは？
仮に９９％の確率で命中すると仮定する。
その時、２回連続ではずす確率は0.0001。
有意です。
じゃ駄目かｗ
- 706 名前：１３２人目の素数さん [04/07/01 17:03]
- >>703-705
「百発百中」とは、百回打てば平均99.5回以上命中することを指すと考えられる。
よって命中率は99.75%近くであると考えられ、
二回連続ではずす確率は0.00000625まで下がる。
- 707 名前：１３２人目の素数さん [04/07/01 18:02]
- 705 : 80点
706 : 60点
- 708 名前：統計入門 [04/07/01 21:57]
-
- 709 名前：統計入門 [04/07/01 22:01]
- 初歩的な質問で大変申し訳ないのですが、ご教授頂ければ幸いです。
アンケートや経営事象に対して統計分析をしたいと考えている者なんですが、
統計ソフト(SPSS,Rなど)や統計入門書類のものを読んで、分析の方法は
多少は何となく分かってきたのですが、そのような表層的なものから発展して
もう少し突っ込んで理論から勉強したいと思っています。
# 少し難しめの統計学書に出てくる数式がさっぱりなので。。。
高校までの数学の知識を前提に、統計学書のある程度理論が理解できるよう
になるまで、具体的に何が必要ですか？
# 大学教育は受けていないですが、高校時代の数学の参考書を引っ張り
# 出して、何とか高校までの数学まではマスターしました。お恥ずかしながら。
大学1年で履修する微分積分と線形代数で足りますか？
微分方程式やフーリエ解析まで勉強する必要はあるでしょうか？
因みに、今特に興味を持っている分野は、項目応答理論、遺伝的アルゴリズム、
時系列分析です。
- 710 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/07/02 13:50]
- 微分積分と線形台数はやっといて、
あとは出てきたときに勉強すればいいと思う。
最近、高校時代の参考書みたいな教科書が出てるから
１回生で習う微分積分と線形台数と確率統計は
すぐマスターできると思うよ。
- 711 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/07/02 13:52]
- 台数->代数
誤変換、かっこわる。。。。。。。。
- 712 名前：１３２人目の素数さん [04/07/02 18:28]
- 確率変数ＸとＹが独立で、正規分布（μ、σ＾２）に従うとき、
Ｔ＝（Ｘ＋Ｙ）/２、Ｕ＝（Ｘ－Ｙ）/２の分布を求める、という問題が分かりません。
解説をお願いします。
- 713 名前：UltraMagic ◆NzF7MCEOec [04/07/02 21:11]
- There are three kinds of lies: lies, damned lies, and statistics.
- 714 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/07/03 00:05]
- ねた？
「正規分布の加法性」でぐぐれ
- 715 名前：１３２人目の素数さん [04/07/03 00:22]
- >>710
その言葉を信じて頑張ります。
どうしても分からなかったら、また投稿します。
そのときは宜しくです！
- 716 名前：１３２人目の素数さん [04/07/03 09:28]
- 統計パッケージ（自分のはＲ、他のも同じっぽい）で
定数項を含むモデルの回帰と、定数項を含まないモデルの回帰の
R^2値の計算方法が異なる？
定数項を含むモデルは、目的変数の標本平均からの距離
定数項を含まないモデルは、０からの距離
を基準にしている、と思うのですが、どうでしょうか？
中身の計算式が見れないＴーＴ
- 717 名前：１３２人目の素数さん [04/07/04 00:02]
- >>716
たとえば、SPSSだと定数項を含む場合は相関行列をもとにして各種計算が行わ
れるが、含まない場合は標準化交差積をもとにして各種計算が行われる。
- 718 名前：716 [04/07/04 13:34]
- 求めるものとしては
定数項ありのモデルの重回帰
Se=Σ(Yi-hat(Yi))^2, St=Σ(Yi-bar(Y))^2, Sr=St-Se
R^2=Sr/St
定数項なしのモデルの重回帰
Ｙを標準化{bar(Y)=0}しておいて
Se=Σ(Yi-hat(Yi)^2, St=ΣYi^2, Sr=St-Se
R^2=Sr/St
ということでしょうか？
あと、定数項ありのモデルと定数項なしのモデルを
R^2で比較できないですよね？
まぁ、当てはまりは定数項ありの方がいいし、
比較の必要性を感じないけど。
- 719 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/07/04 23:31]
- 平均がmで分散が不明な正規分布に従う数を５つずつのグループに分けて、
その５つの数の最大値-最小値（つまり、５つの数の範囲）の平均と偏差を調べると
それぞれR、sでした。元の正規分布の分散はいくらですか？
お願いします。
- 720 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/07/05 09:41]
- >>719
課題の解答は自分で考えよう！
中心極限定理
- 721 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/07/06 12:21]
- 中心極限定理でできる？
- 722 名前：１３２人目の素数さん [04/07/06 22:35]
- 平均時速ってどうやって求めるのでしょうか？
- 723 名前：１３２人目の素数さん [04/07/06 23:29]
- SPSSという統計ソフトに関する質問はこちらでよろしいでしょうか？
世論調査データをもとに政治学の統計解析をしたいんですが、統計の図表の見方や用語がよくわかりません。
回帰係数やkendallのタウbとかcという言葉が変数間の相関を示しているのはわかったのですが、
数値がどの程度の大きさだと相関が強いのかがわかりません。
スレ違いだったら流してください。よろしくお願いします。
- 724 名前：１３２人目の素数さん [04/07/07 01:02]
- ＞722
統計の問題ですか？
単純な運動の問題なら測定する二時点の差の空間ベクトルを時間差で割って求めます。
差を計算する順序に気を付けましょう。
- 725 名前：１３２人目の素数さん [04/07/07 12:10]
- 分散の散らばりでどのようなことがわかりますか？
例えば店舗の売上の散らばりを調べたら何がわかりますか？
- 726 名前：１３２人目の素数さん [04/07/07 17:15]
- 統計学で前から疑問に思っていたんですが
なぜ正規分布になる結果は正規分布になるのでしょう
統計学では無くそれを応用する側の問題かも知れませんが
- 727 名前：１３２人目の素数さん [04/07/07 18:20]
- >>726
何が言いたいのかわからない・・
統計量に関する漸近正規性とかの話しか？
それとも仮定の殆どが正規性であるということか？
- 728 名前：１３２人目の素数さん [04/07/07 19:44]
- 統計学初心者で、こんな問題も解けないのか！！と叩かれるのは分かっていますが
どうしても分からないので質問させてください！！
問題 女性1200人を対象に１日のカルシウム摂取量を調査したところ、
平均値512mg、標準偏差95mgという結果を得た。
調査したデータは正規分布に従うものとして次の問に答えよ。
（１）調査した1200人の中で、１日のカルシウム摂取量が400mg以上600mg以下である者は何人ぐらいいるか。
（２） 〃 、 〃 が700mg以上の者は何人ぐらいいるか。
お願いします！！
- 729 名前：１３２人目の素数さん [04/07/07 20:13]
- >>728
正規分布において、平均値からどれくらい離れたらどのくらいの出現確率になるか、をしらべてみなよ。
- 730 名前：543 mailto:sage [04/07/07 22:24]
- >>723
それはSPSSの使い方以前の問題だよ。
何でもいいから統計学の本を一冊買って熟読すべし。
- 731 名前：１３２人目の素数さん [04/07/08 00:02]
- 多変量解析の問題点を二つほどあげると
- 732 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/07/08 03:19]
- なにを解析するかを考えずに解析しても、とりあえず結果だけは出てしまう。
- 733 名前：１３２人目の素数さん [04/07/08 21:04]
-
質問させてもらいます。
対象行列Aの２次形式の性質、応用方法が全く理解できません。
自分でも情けないです。
理解のきっかけでも頂ければと思い、質問させてもらいました。
よろしくお願いします。
- 734 名前：１３２人目の素数さん [04/07/08 21:22]
- >>733
対象ではなく対称でしょう
- 735 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/07/08 22:11]
- >>733
幾つかの数をセットで考える場合、ベクトルの形で合理的に取り扱いできる場合が
たくさん在ります。
そのベクトルの座標のある二次式が重要な意味を持つ場合が在ります。
此れを二次形式と言います。距離の二乗、エネルギー、共分散等色々在ります。
二次形式の係数全部を纏めて考えたのが対称行列(の代表)です。
二変数であれば平方の完成と云うことをすればグラフの頂点や方程式の解の公式が
作れましたが、これに相当する手続きが行列としての対角化です。
この辺りの簡単な応用例を探して弄ってみるのが、理解の最短コースです。
- 736 名前：１３２人目の素数さん [04/07/10 01:14]
- こちらのスレに誘導されたので質問させてください。
3人が[0、1]上の値を独立にかつ、ランダムにコールしそれをX1，X2，X3とし
X=max(X1，X2，X3) Y=min(X1，X2，X3) とする。
このとき同時確率分布は f(x，y)=6(x-y) (0≦y＜x≦1の時)
0 (それ以外の時)
となるらしいのですがどのように求めているのですか？
できれば詳しく計算過程も教えてください。お願いします。
- 737 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/07/10 11:03]
- >>736 学期末の課題？ 単なるコケオドシだから、自分で考えてみて。
ヒントを出しておくと、y = X1 ≦ X2 ≦ X3 = x となる確率は、
X2 がどの範囲にあるかを考えればすぐ出てくる。あとは、並べ方。
# 問題作った人よくない。一様分布ということで作ってるみたい
# だけど、問題文ではそう特定できない。
- 738 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/07/10 13:35]
- >>735
お陰様で解った気がします。
３*３行列で実際に色々確かめたのも良かった気がします。
ありがとうございました。
- 739 名前：１３２人目の素数さん [04/07/10 18:30]
- 統計学入門書のいい本紹介してくださいまし、ベイズ統計とかにも触れてあるのがいいです。
ここでついでに
「マグロウヒル大学演習」の「統計」は買わないほうがいいぞ、
氏家勝巳・土井誠、おめーら自分の書いた本一度でも読み直したことがあるか！！
日本語になってねーぞ
マグロウヒル大学演習シリーズは「離散数学」でこれは良い本だと思い、
各種買い揃えたけど大体良い本が多かったです、
しかし、この本だけは最悪だ
５ページ進むのに、一週間、あとから見直して、文書の意味を理解するだけでその８割の時間を費やしていて
内容理解が２割だと思ったとき、ゴミ箱行きにしてやったよ。
と、ちょっと、ブチきれモードだすた。
- 740 名前：１３２人目の素数さん [04/07/10 19:48]
- ベイズ統計の良い本がないね。
研究者が少なく、活気がないのが問題か？
- 741 名前：１３２人目の素数さん [04/07/10 19:51]
- ＞ベイズ統計とかにも触れてあるのがいいです。
ついでにベイズ理論という本はないんでないの？
考え方が違うからね・・
- 742 名前：１３２人目の素数さん [04/07/10 20:30]
- >>739
Ｐ．Ｇ．ホーエルの「初等統計学」がお勧め。
３章でベイズ理論をわかりやすく、丁寧に解説している。
これ以上易しい本はないといわれているから、これを
何度か読んで、いろんな問題をベイズの定理を使って
解いてみるとよいでしょう。
ベイズ統計の本もある。
「ベイズ統計学入門」渡部 洋
「ベイズ統計入門」繁桝 算男
渡部のほうが易しいが、統計学の基礎知識がなければ
途中でひっかかるかもしれない。
- 743 名前：１３２人目の素数さん [04/07/10 23:27]
- ベイズは実用に向かないのも事実だよね
- 744 名前：１３２人目の素数さん [04/07/10 23:33]
- 遺伝子関係ではベイジアンネットワークを多用しているぞ
- 745 名前：１３２人目の素数さん [04/07/10 23:54]
- 素朴な質問ですが
身長や成績が正規分布になるのは
ポアソン分布の近似解として現れているに過ぎないと考えてよいですか？
- 746 名前：１３２人目の素数さん [04/07/11 00:43]
- >739 ソフトカバーとハードカバーがありますがどっちがいいですか?
- 747 名前：736 [04/07/11 01:43]
- >>737
レスありがとうございます。
考えたんですけど。いまいちつかめません。。
もうすこしヒントをいただけないですか？
- 748 名前：名無しさん＠そうだ選挙に行こう mailto:sage [04/07/11 09:10]
- >>747 y = X1 ≦ X2 ≦ X3 = x となる確率を出すには、まず、紙
と鉛筆を用意して、適当な長さの線分を引く。つぎに左端に 0、
右端に 1 と書く。それから、好きなところに、y, x と書き込む。
で、X2 がどこにあればいいか考える。
あとは、並び方考えて、3!倍。
- 749 名前：739 mailto:sage [04/07/11 10:10]
- >>746
どうもです。助かります。
ちなみに、安いほうがいいです(笑)
- 750 名前：名無しさん＠そうだ選挙に行こう [04/07/11 18:12]
- 差の有意差でnsって何を意味するのですか?
かこいいおにいさまぁおせーてください！
- 751 名前：１３２人目の素数さん [04/07/11 21:31]
- 統計学の立場からして、選挙の出口調査って信用出来るの？
- 752 名前：１３２人目の素数さん [04/07/11 21:48]
- 信頼区間の中に入れば信用できる
- 753 名前：１３２人目の素数さん [04/07/11 22:01]
- σ^2x
これは何を表していますか？
分散でいいですか？
- 754 名前：１３２人目の素数さん [04/07/11 22:27]
- xは何？
σ^2は一般的に分散
- 755 名前：１３２人目の素数さん [04/07/11 22:37]
- xはなんていったらいいんでしょう…年数って書いてます。
ありがとうございました！
- 756 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/07/11 22:47]
- 関連する部分をまるごと書かないと通じないのよ。
- 757 名前：１３２人目の素数さん [04/07/11 23:47]
- 凄く初歩的な事なんですが、
「代表的標本」と「無作為抽出」の
意味を教えてください。
- 758 名前：１３２人目の素数さん [04/07/12 00:41]
- age
- 759 名前：１３２人目の素数さん [04/07/12 01:12]
- >>750
not significant
- 760 名前：１３２人目の素数さん [04/07/12 16:59]
- 名目成長率からGDPデフレーターと実質成長率の和を引いたもので
引き算を使わないで表す方法ってありますか？
- 761 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/07/12 17:04]
- >>760
経済板へ行ってくれ。
- 762 名前：１３２人目の素数さん [04/07/12 19:57]
- ヒストグラムの分割数を作るときにスタージェスの公式というのが目安にできるらしいですが
この式の根拠っていうか、どうしてこんな式を作ったのかというか
式の意図みたいなものを知っている人いますか？
あっちこっち見て回ったんですが、式しか書いてない・・・
- 763 名前：１３２人目の素数さん [04/07/12 21:26]
- こんばんは！
統計学の資格みたいなものは、無いのですか？
- 764 名前：736 [04/07/12 22:04]
- >>748
レス遅れてすいません。なんとなくつかめましたがレポートとして提出なのでちょっと自信がありません。
もしよければ不備な点をご指摘お願いしたいです。
まずy = X1 ≦ X2 ≦ X3 = x となる場合を考える。X2はX１とX3の間に来ればよいので(x-y)となりX1X2X3の並び方は3!=6通りより
6(x-y)となる。 ←ここまではなんとなくわかったのですがこれがなぜ密度関数になるのか？一様分布というのはどこにからんでいるのか？
ここらへんが自分のなかであいまいですっきりしません。
今春から確率統計の勉強を始めたばかりの素人なのでヒントをお願いします。
- 765 名前：１３２人目の素数さん [04/07/12 22:18]
- 統計に関してわからないことがあり，投稿しました．
どなたか統計に詳しい方，ご教授ください．
ある測定法に関して，旧法と新法があり，下記のデータより，両者に差がないことを証明する場合，
どのような統計解析をすればよいのでしょうか？
まず私が取りかかったのは，分散の検定後，t検定による平均値の差の検定をしました．
３ロットとも差がなければ，旧法と新法に差がないと判断しても良いと思ったからです．
でも，このやり方は下記のようなデータでは使えないような気がして質問した次第です．
【データ】
ロットAの結果 旧法で得た結果：１１ 新法で得た結果：１０
ロットBの結果 旧法で得た結果：４８ 新法で得た結果：５３
ロットCの結果 旧法で得た結果：８４ 新法で得た結果：７８
※各結果はn=3の平均値です．
よろしくお願い致します．
- 766 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/07/13 01:01]
- >765
よくみなさん誤用されるのですが、
統計では、”差がない”ことは結論できません。”差がみつからない”と結論します。
ロットＡ、ロットＢ、ロットＣのどれでも差がみつからないことを言いたければ、
各ロットでの信頼水準を1-α’とすれば、全体の信頼水準は(1-α’)＾3になります。
全体の有意水準をαとして
α=1-(1-α’)^3
からα’を逆算して検定すれば大丈夫。
- 767 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/07/13 01:30]
- >762
以下が参考文献
ttp://www-personal.buseco.monash.edu.au/~hyndman/papers/sturges.pdf
簡単に和訳すると、
階級数ｋで、i=0,...,k-1番目に(k-1)Ci個分布するのが理想と考えた。
ｋを大きくすると、これは正規分布の形に近づく。
全標本サイズはΣ(k-1)Ci =(1+1)^(k-1)=2^(k-1)
よって、k=1+log_2(n)
- 768 名前：１３２人目の素数さん [04/07/13 17:23]
- 標本削除平均について調べているのですが
全く手掛かりがつかめません・・・
参考文献（『初等統計学1』/バタチャリヤ＝ジョンソン著）は絶版、
図書館でも既に貸出中とのことorz
標本削除平均とはどのようなものなのか、定義や例などあれば教えてください。
- 769 名前：１３２人目の素数さん [04/07/13 23:54]
- >>768
trimed mean のことだと思います。
データの大きい方と小さい方から、
同数ずつデータを取り除いた残りのデータの
算術平均値のことだと思います。
「思います」というのは、使ったことが
なくて、以前、本で読んだだけだからです。
結果としては、中央値と同じように、
はずれ値の影響を受けにくい平均値と
いうことが言えると思います。
標本数に対して分散値から削除するデータ数を
決めるなどありそうだと想像できますが、
詳しいことは覚えていませんので、
理論的妥当性なども含めて、図書館から本を
借りられるようになったら、確かめてください。
- 770 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/07/14 19:10]
- >769
trimmed mean・・ってことは刈り込み平均と同義ですかね
もうちょっと調べてみます。
ご回答ありがとうございました。
- 771 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/07/15 07:14]
- Z＾dの単純ランダムウォークで
d=3 だとする。
n段階で空間的なひろがりはどうなるか？（n時間後に、例えば
数直線若しくは座標でどのあたりにいるのがメジャーな状態か？）
解らない問題スレでスルーされました。どなたかお願いします。
- 772 名前：１３２人目の素数さん [04/07/15 07:14]
- あれ＞
- 773 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/07/15 15:52]
- >>742
どもです、
「Ｐ．Ｇ．ホーエル」が見つからなかったので、
「ベイズ統計入門」繁桝 算男
を買いました、これいいですね、すごくスッキリしている。
知識的に足りない部分は「東京大学出版会」の「統計学入門」で補う事にしました。
>>767
どもどもです、助かります。
- 774 名前：１32人目の素数さん [04/07/15 22:40]
- >>766
その方法でよいの？
標本が3以上の時はｔ検定は使えず、分散分析を使わないといけない
と習ったんですが・・・
- 775 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/07/16 00:13]
- >774
多重性に気を取られて、分散分析を忘れていた。
有意水準の調整をするより、統計量作れた方がいいに決まってる罠
ああ、はずかしぃ。
- 776 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/07/16 15:12]
- >774
ttp://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/lecture/TwoWayANOVA/TwoWay2.html
- 777 名前：１３２人目の素数さん [04/07/17 12:18]
- 社会学方面の論文なんか見ていると、正しく回帰分析類を使えてるのは１０％に満たないような気がしています。
全く意味をなさない数字を出して話を進めているのですが、咎める人はいないのでしょうか？
- 778 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/07/17 15:49]
- >>777
どんなの？
90%の方にどんなのがあるか晒してみそ。
もしくは、どのような誤用があるか問題点を指摘されたし。
- 779 名前：FeaturesOfTheGod ◆UdoWOLrsDM [04/07/17 16:14]
- Re:>777
咎める人が少ないのは、論文を細部に亘って読む人が少ないからだろう。
- 780 名前：１３２人目の素数さん [04/07/17 17:23]
- >>777
１０％という数値がどこから出てきたかわからないが、
データに語らせる、という実証分野の研究においては、
データによって考慮しなければならない事が違っている。
学士論文ぐらいじゃ、「ま、適当に回帰分析でもやってみるか」
ぐらいの論文しかないのは、しかたないと思うな。
修士論文は、ほとんど無茶苦茶に思えるし、
博士論文やジャーナル掲載論文でさえも、ごく一部を除いては、
「いい加減だなあ」と思ってしまう。
だから、実証なんてやると、苦しいだけで、評価を受けるのは
至難のこと。
おれ、実証研究はやめて、理論だけやろうかと思っているぐらいだ。
- 781 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/07/17 19:16]
- 金融時系列のフラクタル分析（Ｐ１０～１１）
全期間にわたって取引が行われない確率aが一定であると仮定する。
取引が行われたかどうかを表す指標関数Ｓtを
1 取引なし a
Ｓt≡{
0 取引あり 1-a
とすると、取引のない期間の長さｋtを
ｋt≡“∞Σk=1”（“kΠj=1”Ｓt-j）
※ここでは、Σの上に∞、下にk=1と言う表記を“∞Σk=1”
Πも同じく“∞Πk=1”と表記させてください
Ｓt-jはＳtからjを引いてるのではなくtからjをひいてます。
ここまでほぼ本のとおりです。
“∞Σk=1”（“kΠj=1”Ｓt-j）を解いてみると
＝“1Πj=1”Ｓt-j＋“2Πj=1”Ｓt-j＋“3Πj=1”Ｓt-j＋・・・＋“∞Πj=1”Ｓt-j
＝Ｓt-1＋Ｓt-1×Ｓt-2＋Ｓt-1×Ｓt-2×Ｓt-3＋・・・＋Ｓt-1×Ｓt-2×Ｓt-3×・・・×Ｓt-∞
となると思うのですが、途中までといてみても
確率から期間が出てきたように感じてしまい
ｋt≡“∞Σk=1”（“kΠj=1”Ｓt-j）
何故この式がでてくるのかさっぱり分かりません。
解説おねがいします。
- 782 名前：１３２人目の素数さん [04/07/18 02:41]
- 質問スレでスルーされてしまいました・・・
ＸとＹが正規分布（μ、σ^2)に従う独立な事象の確立関数であり、
Ａ＝(Ｘ＋Ｙ)/2,Ｂ＝(Ｘ－Ｙ)/2とおくと、
ＡとＢが独立であることを示すには、どうすればいいですか？
教えてエロい人
- 783 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/07/18 02:43]
- > 教えてエロい人
古すぎ。おもしろくもない
- 784 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/07/18 03:34]
- >781
t=1のとき取引があったとすると、
...., S_0=1, S_1=0, S_2=1, S_3=1
k_3=S_2 + S_2*S_1 + S_2*S_1*S_0 + ...
=1+1*0+1*0*1+...
=1
k_4=S_3 + S_3*S_2 + S_3*S_2*S_1 + S_3*S_2*S_1*S_0 + ....
=1+1*1+1*1*0+1*1*0*1+....
=2
ということでは？
- 785 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/07/18 03:51]
- >782
A,Bが独立⇔Pr(A<a,B<b)=Pr(A<a)Pr(B<b)
- 786 名前：１３２人目の素数さん [04/07/18 23:46]
- ＳＡＲＳは、これまでに累積患者数が８１００人に対して死亡者数は７７０人 （死亡率0.095）
である。ＳＡＲＳの死亡率は１０％であるという仮説Ｈ0：Ｐ＝0.10に対してそれ
よりも低いという対立仮説Ｈ1：Ｐ＜0.10を設定し片方検定しなさい。ただし、
検定のサイズはα＝0.05とする。
お願いします。説き方おしえてください
- 787 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/07/19 01:40]
- H0 p=0.1
有意水準を0.01とすると、n=8100,p=Po=0.1、両側検定なんで、公式を使い
Po-2.576*√{Po*(1-Po)/n}<p'<Po+2.576*√{Po*(1-Po)/n}
p'(=770/8100)がこの範囲内にあれば棄却できない、範囲外だと棄却できる。
- 788 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/07/19 01:52]
- ごめん。よく読んでなかった…
H0 p=0.1
H1 p<0.1
有意水準を0.05とすると、n=8100,Po=0.1、片側検定なんで、公式を使い
p'<Po-1.645*√{Po*(1-Po)/n}
の場合H0は棄却。それ以外は棄却できない。
p'=770/8100ね。
- 789 名前：781 mailto:sage [04/07/19 20:01]
- >>784
ありがとうございます。
式の意味をきちんと理解できました。
- 790 名前：790 mailto:sage [04/07/19 21:14]
- ある地点での車のスピードを調べたところ、ほぼ正規分布にしたがっており、
平均６０km、標準偏差は２０kmであった。制限速度が４０kmのとき何％の車
が違反をしているか？これってどうやってとけばいいんですか？お願いします。
- 791 名前：１３２人目の素数さん [04/07/19 23:59]
- >>788
たすかりました
あとでメシおごりますよ
- 792 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/07/20 09:46]
- 時間順に観測した（たぶん自然ではない人工的な）データ列に関して
モデル生成とか、予測について論じた
代表的な研究や最新の研究を教えてください。
- 793 名前：１３２人目の素数さん [04/07/20 17:15]
- >>790
そんなときにお勧め「標準正規分布表」
staff.aist.go.jp/s-shin/normsdist.html
もうこれがほとんど答えみたいなもんだね。
しかし、標準偏差が20km/hってのはむちゃくちゃ危険だなー。
追い越し車線みたいのが無いと怖くて走れないね。
でも制限40だからごく普通の市道かな。事故るね。
- 794 名前：790 mailto:sage [04/07/20 23:40]
- >>793
標準正規分布表使って、どうやって解けばいいんですかね？
レベル低くくて申し訳ないんですが、教えて頂けませんか。
よろしくお願いします。
- 795 名前：１３２人目の素数さん [04/07/21 01:54]
- >>794
おいおい…（；´Д｀）
平均60km/h、標準偏差20km/h、制限速度40km/hから、
平均から20km/h以上「遅い」車しか制限を守っていないことになる。
よってz＝20km/h。
z＝σとなるので、表のz=1.00σの部分を見ると0.158655
全体を1としたとき0.158655の車しか制限を守っていないということになる。
よって、答えは1－0.158655＝0.841345より
約83%。
ぶっそうな道路だ。
- 796 名前：１３２人目の素数さん [04/07/21 01:55]
- わあ間違いｗ
約84％だね。
- 797 名前：790 mailto:sage [04/07/21 02:02]
- ありがとうございます。>>795
- 798 名前：１３２人目の素数さん [04/07/21 02:03]
- しかし6～7台に1台は制限速度を守っているのに、
同じぐらいの数だけ倍の速度で突き抜けていく車が存在するということだ。
100台に1台は100キロ越えだ。
いくらなんでも設定に無理があるのでは…。
- 799 名前：１３２人目の素数さん [04/07/21 12:24]
- Y=α＋βX＋γZ＋εという回帰式において、帰無仮説：α＋β＋γ＝１、対立仮説：
α＋β＋γ≠１を検定するために、回帰式の変形をするってのはいいのですが、
どのように変形して、どの係数についてｔ値を見ればよいのでしょうか？
どなたか教えてください。
- 800 名前：１３２人目の素数さん [04/07/21 20:58]
- 多変量解析についての質問です。頭がモヤモヤして仕方ないので質問させてください。
重回帰分析は
１．説明変数間は独立でなければならない
２．交絡因子を調整した結果をアウトプット
の２点を満たすと思うのですが、１と２が矛盾しているような気がして仕方がないのです。
（１）説明変数間に相関関係があるから交絡因子と言うのですよね？
（２）説明変数間に相関関係があるとマルチコが生じるのですよね・・・？
統計初心者ゆえ、用語などもでたらめかもしれませんがアドバイスお願いします。
- 801 名前：１３２人目の素数さん [04/07/22 01:17]
- 自分の考えですが。
重回帰分析について
偏回帰係数を見たい場合は、
説明変数間が独立であることが必要
推定量として用いる場合は、
説明変数間が独立でなくても、不偏性は保持される、が、
独立変数間に非常に強い相関があったり，一次従属な変数関係がある場合には、
解析が不可能であったり，たとえ結果が求まったとしてもその信頼性は低い。
よって、説明変数間に高い相関があるものを含めない方がよい。
と解釈してるんですが、どうでしょうか？
- 802 名前：792 mailto:sage [04/07/22 10:22]
- ちょっと調べなければならなくなったんですが
この分野の人間ではないので質問しました。
多変量時系列分析というか
多次元な時系列データに関する観測法とか、モデル推定だとか、予測するとか
効率的にやる方法など
特に最新の研究というと有名なものでは
どんなものがあるんでしょうか？
- 803 名前：１３２人目の素数さん [04/07/25 22:47]
- ↑おれは最近、時系列関係はやってないから、
最近の状況はなかなかわからないんだけど、
時系列で新しい分析方法が発表されたとか、
そういうのは、最近聞いてないなあ。
時系列の学習書として定評があるのは、
"Time Series Analysys" , Hamilton
かなあ。
すごく詳しいんだけど、分厚くて重量あるから
持って歩くのは大変だけどね。
- 804 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/07/27 11:57]
- すみません。系統誤差など、計算上の誤差について
詳しく書かれた文献もしくはウェブサイトをご存知のかたいらっしゃいますか？
もしいらしたら教えていただきたいのですが・・・
- 805 名前：１３２人目の素数さん [04/07/27 11:59]
- あげ
- 806 名前：１３２人目の素数さん [04/07/27 14:44]
- 統計学まで萌えに汚染されとる…
しかもオーム社…
- 807 名前：１３２人目の素数さん [04/07/27 17:38]
- >>804
「計算上の誤差」をどういう意味で使われているか
不明ですが、桁数不足によるもの、浮動小数点の内部表現形式に
起因することなら、精度保証計算などの論文を見られるとよいでしょう。
ただ、それらの「誤差」が系統誤差になるかどうかというと
本質的に違うと思いますよ。
系統誤差に関しては、おれは詳しくないですが、
観測値が何らかの理由によって「傾く」という
ことですから、これは言葉で説明することは
可能かと思いますが、理論的に扱うことは困難とされている
と思いましたが・・・。
- 808 名前：１３２人目の素数さん [04/07/27 19:07]
- >>806
これか？
esbooks.yahoo.co.jp/books/detail?accd=R0033477
- 809 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/07/28 08:54]
- >>807
レスありがとうございます。
実は実験解析を扱っている者ですが、あまり統計学については詳しくなく、
そこで専門的なことを知っている人が居たらと思ってカキコしました。
私が知りたいのはまさに後者の系統誤差とか統計誤差とか言われるところです。
確かに測っている定規そのものが間違っているみたいな感じなので、
理論的に扱うのは困難でしょうね。
- 810 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/07/28 19:15]
- >809
系統誤差は取り扱うのが難しいから、
無作為化によって、できるだけ、系統誤差を偶然誤差に変換してやる。
という感じ、実験計画法の分野だと思う。
ttp://homepage2.nifty.com/crop_shimane-u/kougi10new.htm
- 811 名前：１３２人目の素数さん [04/07/31 13:33]
- ■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■
ベイズ統計学も知らずに量子力学を勘違いしている馬鹿物理学者へ。
量子力学は観測が振る舞いに影響を与えてしまう超ミクロ世界を論じている。
量子は観測できない。よって、確率（事後確率）を論じることができない。
だから事後確率の代わりに、観測者の思い込みを確率であるかのように扱う（尤度）。
それが波動関数と呼ばれるわけだ。
さて、観測によって事後確率が得られると、尤度はその瞬間に意味を為さなくなる。（波動関数の収束）
観測者の思い込みが壊れるんだから、これは当然だ。しかし、馬鹿物理学者はこれを「決定」と呼ぶ。
お前らは真性の馬鹿か？ これは「判明」であって、「決定」ではない。小学生でも分かることだ。
「観測前に『決定』は起こっておらず、観測時に『決定』が起こる」 だと？
馬鹿も休み休み言えよ。それは尤度（思い込み）と事後確率（観測結果）を
同一時間軸に並べる愚行の結果に生み出される妄想なんだよ。
それが許されるのは量子の振る舞いを記述するときだけ。妄想を現実世界に持ち込むな！！！
実際は、観測前に「決定」は起こっている。それを観測できていないだけだ。
現象を直接観測することが不能であるが故に、やむなく波動関数＝尤度を使って
量子力学は記述されているのに、「世界は波動関数なんだ！観測されなければ決定は起こらない！
人間の主観こそが世界を決定しているんだ！」 なんて叫んでいる物理馬鹿の、多いこと多いこと。
迷惑だから馬鹿物理学者はベイズ統計学を学んで考えを改めて学会に反省文でも提出してろ。
■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■
- 812 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/07/31 13:50]
- >>811
面白いよ。もっと語ってみれ。
- 813 名前：FeaturesOfTheGod ◆UdoWOLrsDM [04/07/31 14:01]
- 実際のところ、波動関数自身の物理的意味は明らかになっていないとか。
(ドブロイ波とかいうのがあるけど、あれもどうなんだろうねえ？)
- 814 名前：811 [04/07/31 14:07]
- >>812
いやだ。
ボロを出せば叩かれるからな。
私は数学も物理も専門じゃない。
私はただの本好きのいちプログラマに過ぎない。
私は論理学と数学と物理学の間に見出した新しい関連を君に伝えた。
そして数式を構築して実験で観測するのは学者の仕事だ。
私の仕事は既に終わっている。
- 815 名前：１３２人目の素数さん [04/07/31 14:40]
- ・観測前に確率（事後確率）は存在しない。
・観測前に存在するように思われる確率のようなもの
＝尤度
＝観測者の思い込みを広義の確率として扱えるように定義したもの
・観測前の量子は、波動関数で確率的に表現される。
・観測前の量子は、尤度で表現される。
・波動関数から得られる確率は尤度である
・波動関数の収束は、尤度（思い込み）が事後確率（観測結果）に転化する状況を意味している
・波動関数の収束は、「決定」を意味しない。
・波動関数の収束は、「判明」を意味している。
・観測時に「決定」が起こるという考えは、誤りである。
・観測時に起こるのは「判明」である。
・間違い 「シュレディンガーの猫の生死は、観測者によって観測されるまで『決定』されない。」
・正解 「シュレディンガーの猫の生死は、観測者によって観測されるまで『判明』されない。」
- 816 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/07/31 14:59]
- >>814
まぁ、そう固くなるな。確率解釈を否定する立場(俺)から、見て新鮮な議論だよ。
波動函数の理解が半端に見えるが。
- 817 名前：１３２人目の素数さん [04/07/31 17:29]
- >>816
シュレディンガーの猫
science3.2ch.net/test/read.cgi/sci/1082071914/l50 に自論を書いてみた。
確かに波動関数については、理解が足りなかったかもしれない。
だが、調べていて homepage2.nifty.com/eman/quantum/zahyo.html
を見つけたが、結論は
>さて今さら言わなくともバレバレだろうが、この時の連続的に変化する係数 というのは波動関数そのものである。
>よって状態ベクトル と座標ベクトル |x> の内積の値の２乗を取ったものが、その座標に粒子を見出す確率になっている
>という論法が成り立つ。
となっているようだ。シュレディンガーの猫が未観測な状態にあるとすれば、
これはまさに尤度（未観測状態における推定確率）そのものだろう。
- 818 名前：１３２人目の素数さん [04/07/31 18:08]
- Mantel's test ができるフリーソフトで、
シンプルなやつをどなたかご存知の方いませんでしょうか？
- 819 名前：１３２人目の素数さん [04/08/01 18:56]
- 「人口千人対」の意味がよく分かりません。
各国の離婚率を調べているのですが、
plus.naver.co.jp/browse/db_detail.php?dir_id=61003&docid=12470&l_url=aHR0cDovL3BsdXMubmF2ZXIuY28uanAvcmVjb21tZW5kL2xpc3QucGhw
では
＞離婚率（人口千対）
＞日本2.27（平成15年推計値）
＞アメリカ4.0（平成14年確定値）
＞イギリス2.6
＞ドイツ2.4
＞ちょっとわかりにくいかもしれませんが、日本では現在３組に１組近くが離婚していると思ってもらってかまいません。
と書かれています。最初は日本では1000人中2.27人が離婚しているのだと思ったのですが、
これだと、
＞日本では現在３組に１組近くが離婚していると思ってもらってかまいません
と繋がらないのでどう解釈すればいいのか困っています。
どうかご教示ください。
- 820 名前：１３２人目の素数さん [04/08/01 22:40]
- >>819
ここが参考になりませんか？
www.eco.shimane-u.ac.jp/~hirosima/KOJIN/situmon/situmon.htm
- 821 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/08/01 22:45]
- >>811
つか、エルゴーディック。。。
- 822 名前：819 [04/08/01 23:17]
- >>820
なるほど、理解しました。
でも、それって結婚した人のうちどれだけ離婚したのかが分からないから、
全然参考にならないですよね('～')
- 823 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/08/01 23:41]
- >>781
僕もその本が気になって読み始めました、たしかにその部分わかりにくいですよね。
まず、多銘柄に対して説明していないのに、多銘柄に対応するべくiを入れてあるけど
誤解を招くから、取り除いて欲しいと思った。
連続した非観測日も、あれは解説がないとかなりトリッキーだよね。
休みの日={1,1,1,0,1,1,1,1,0,0}
とすると
1
1*1
1*1*1
1*1*1*0
1*1*1*0*1
以下もう0が出てきたので、以下全部0
1は幾つ掛けても1だから、合計すると日数になると。
これで関数kができたから、この期待値・分散を計算してみようと・・・
なるほど面白いけど説明無しだと何が起こっているのか意味不明。
- 824 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/08/02 00:13]
- >>811
私は物理学者ではないが、代わりに返事しよう。
＞■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■
＞
＞ベイズ統計学も知らずに量子力学を勘違いしている馬鹿物理学者へ。
＞
＞量子力学は観測が振る舞いに影響を与えてしまう超ミクロ世界を論じている。
＞量子は観測できない。よって、確率（事後確率）を論じることができない。
＞だから事後確率の代わりに、観測者の思い込みを確率であるかのように扱う（尤度）。
＞それが波動関数と呼ばれるわけだ。
＞
＞さて、観測によって事後確率が得られると、尤度はその瞬間に意味を為さなくなる。（＞波動関数の収束）
＞観測者の思い込みが壊れるんだから、これは当然だ。しかし、馬鹿物理学者はこれを「＞決定」と呼ぶ。
＞お前らは真性の馬鹿か？ これは「判明」であって、「決定」ではない。小学生でも分＞かることだ。
＞
＞「観測前に『決定』は起こっておらず、観測時に『決定』が起こる」 だと？
＞馬鹿も休み休み言えよ。それは尤度（思い込み）と事後確率（観測結果）を
＞同一時間軸に並べる愚行の結果に生み出される妄想なんだよ。
＞それが許されるのは量子の振る舞いを記述するときだけ。妄想を現実世界に持ち込むな＞！！！
- 825 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/08/02 00:13]
- ＞
＞実際は、観測前に「決定」は起こっている。それを観測できていないだけだ。
＞現象を直接観測することが不能であるが故に、やむなく波動関数＝尤度を使って
これは全て的はずれ。物理世界がエルゴーディックなら、完全に正当化されうる。
君が言うべき事は、「物理学的世界がエルゴーディックであるという証明などない
ではないか」ということであるべき。
しかし、エルゴーディックという仮定は自然なものであり、単に疑問を述べるだけ
では
＞迷惑だから馬鹿物理学者はベイズ統計学を学んで考えを改めて学会に反省文でも提出してろ。
＞
＞■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■
こんな偉そうなことは言えない。
エルゴーディックでないと言う証明をオマエがまずやれ。
- 826 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/08/02 00:14]
-
他と無関係に（？！）、唯一意味を持っている箇所は
＞量子力学は記述されているのに、「世界は波動関数なんだ！観測されなければ決定は起こらない！
＞人間の主観こそが世界を決定しているんだ！」 なんて叫んでいる物理馬鹿の、多いこと多いこと。
ここだけ。そしてここの部分は、「判明」だの「決定」だのは無関係。
（なんのこっちゃそれは？）
＞「世界は波動関数なんだ！観測されなければ決定は起こらない！
これは正しい。問題は、このことと
＞人間の主観こそが世界を決定しているんだ！」
とがつながらないことに気づいていない人間が一部いるということ。
例を挙げてもう少し分かりやすく説明しよう。
例えば手にサイコロをもって、振る。振ると目がでる。振らなければ目は出ない。
その意味で手はサイコロの目が出るという事実を「決定」している。
しかし、何の目がでるかを決定はしない。
波動関数は観測しなければ収束しない。観測すれば収束する。
だからこの意味で観測（人間の主観？）が決定している。
しかし、どういう収束をするかを決定しているのでは断じてない。
だから「人間の主観こそが世界を決定している」という言い分は成立しない。
それはサイコロを振るかどうかの決定権を人間がもっているという事実を根拠として、
なんの目が出るかを決める権利まで人間がもっていると主張しているのと同じだ。
無論ナンセンスだ。
- 827 名前：１３２人目の素数さん [04/08/02 00:20]
- >>822
えーとですね、おれは人口とか世帯の調査が
専門ではないのですが、おおざっぱに説明しますと、
年が経過するにつれて現在の夫婦も年をとり、今の子供たちが
結婚する年になって、またその子供が・・・、というのを
考えなければならないのです。
そうすると、現在の出生率が一定であると仮定して、寿命が７５才
と仮定して、３０才までには９割が結婚するとして、（全部仮定になります）
そして人口構成比から、順次推定を繰り返していかなければならない
と思います。
そういうふうに仮定をおいて、推定を繰り返せば、例えば
今後４０年間に一度結婚した人が、生涯に離婚をする確率は、
推定値として、だいたい２０％から２５％となる、というふうに
なるのだと思います。
かなりこみいった計算が必要になると思いますから、
論文を検索して、その結果を引用するほうがいいと思います。
ただ、論文によって仮定が異なりますから、結論も多少異なると
思いますけど・・・。
- 828 名前：811 mailto:sage [04/08/03 04:51]
- >>825
エルゴード性などとはどこにも書いていないのに、いきなり何を言い出すんだい？
まずは、どうしてエルゴード性の話を持ち出したのか説明するところから始めたまえ。
でなければ君以外にとって、君のレスは煽りと見分けがつくまい。
ちなみに私は、物理法則にエルゴード性があるという仮定の下での話しているんだが。
>>826
あらゆる粒子は他の粒子を観測対象に持つと同時に、
他の粒子によって観測されている。それが「干渉」ということでは？
観測→
（A） （B）
←観測
ならばあらゆる決定は人間不在の場所で進行し続けているはずだ。
すなわち 「観測されなければ決定は起こらない！」 という命題は、
「（観測者の立場に立ち得る他の粒子によって）観測（干渉）されなければ決定は起こらない！」
であるときだけ、正しいということなのでは？
故に、シュレディンガーの猫の生死は、蓋を開ける前に蓋の中の粒子によって観測（干渉）されることで、
既に完全に決定されている。人間の観測者は過去に起きた決定を観測し、
結果が「判明」するだけだ。決して、蓋を開けることで「決定」が起こるわけではないのだ。
- 829 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/08/03 08:01]
- 物理板でなく数学板で必死になる理由がﾜｶﾝﾈ。
むこうの板でやるとまずい話なのか？
なんなら物理板にスレ立てるけど。
- 830 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/08/03 14:08]
- >>829
それがいいね。
- 831 名前：824,825,826 mailto:sage [04/08/03 14:32]
- エルゴーディック云々は、もしかしたらオレが外したのかも。。。
物理板に行くのがいいと思うけど、おそらく「判明」と「決定」とを区別する理由が
分からないと言われるだろうね。（物理学的に同じことだから）
あと、>>826に書いたことにちゃんと反応してない。
君は実は何も言っていない。物理学者が言っていることは
「人間の主観は世界の一部だ」ということなのであって、
「人間の主観こそが世界を決定しているんだ！」などとは言っていないハズ。
（一部のトンデモは知らないよ。）
だから、そもそも君の主張はズレていると思う。
- 832 名前：831 mailto:sage [04/08/03 14:52]
- ちょっと補足。
＞（物理学的に同じことだから）
というのは「判明」と「決定」とを混同しても、
物理学的になんの矛盾も生じない、という意味だよ。
だから君が言うべきは、「いいや、こうこうこう言う矛盾が生ずる」
でなくてはならないよ。「なんか変な気がする」みたいなことを
言っているだけで、
＞迷惑だから馬鹿物理学者はベイズ統計学を学んで考えを改めて学会に
＞反省文でも提出してろ。
こんなことを言ったら、バカは君のほうだからね。
- 833 名前：824,825,826 mailto:sage [04/08/03 18:02]
- さらに補足（つーかいいわけ）
>>826
の
＞波動関数は観測しなければ収束しない。観測すれば収束する。
は間違いだね。人間が観測すれば収束するが、人間が観測しなくても収束するね。
オレもオレで理解が浅いから、どうもレスが混乱している。
やっぱ、物理板に行くのがいいっすね。
- 834 名前：１３２人目の素数さん [04/08/03 20:47]
- お勧めの統計本です
esbooks.yahoo.co.jp/books/detail?accd=31407129
img.esbooks.co.jp/bks/images/i9/31407129.JPG
- 835 名前：１３２人目の素数さん [04/08/03 22:32]
- 今モーメント母関数について勉強しているのですが、ちょっと気になる事があって質問します。
確率密度関数からモーメント母関数への変換ができるのなら、
その逆、モーメント母関数から確率密度関数は作れないのでしょうか？
離散型なら、鶴亀算で解いてしまえば良いというのは判りました。
連続型でも解けそうな気がするのですが、解き方がどうしても判りません。
- 836 名前：１３２人目の素数さん [04/08/05 00:38]
- 検定結果の表記についての質問です。
検定を行なった論文や報告書について
0.01≦P<0.05 なら*
0.001≦P<0.01なら**
P<0.001なら***と
P値の階層ごとに星の数を増やす表記はあまりイクナイ。
統計解析の結果は、帰無仮説に基づいた統計量(T値やF値等)とP値を
｢そのまま｣記載するべきである。
という警鐘をよく聞くのですが、このような思想が起こったのは、
｢P値が小さいほど、差が大きくなる｣という勘違いを蔓延させないためですか？
しかし、世の中には、このような*を沢山ちりばめたグラフや表がイパーイ。
難しいところですね。
- 837 名前：１３２人目の素数さん [04/08/05 09:01]
- >>836
昔はさぁ、α=.05 （など）における統計量と、データから算出される統計量
を比較して「有意であるか否か」を判定してたんだよ。だから、三段階くらい
の荒い判断しかできなかった。
しかし、ソフトウェアの発展と普及にともなって、観察データから算出される
統計量の p 値が直接求められるようになった。
> ｢P値が小さいほど、差が大きくなる｣という勘違いを蔓延させないためですか？
別に p値をそのまま出しても勘違いはなくならないと思う。
要は、三段階程度の「荒い」基準ではなく、より詳しい p 値を提示した方が
情報量がおおかろう、ということではないのか？
- 838 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/08/05 11:16]
- >>835
（面倒くさい議論は全部おいておくとして、）
モーメント母関数
M(t) = ∫f(x)exp(tx)dx
t = iω を代入すれば、M(iω) は f(x) のフーリエ変換になるから、
これのフーリエ逆変換を考えて
f(x) = ∫M(iω)exp(-iωx)dω
という風にモーメント母関数から確率密度関数を求められる。
- 839 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/08/05 11:25]
- 検定ってなんか論理が転倒してるよな
- 840 名前：１３２人目の素数さん [04/08/05 15:05]
- ある分布をエクセルを使用して対数正規分布に近似する方法を教えていただけませんか？
(1/((SQRT(2*3.1415))*σ*x))*EXP(-((LN(x)-μ)^2)/(2*σ^2))
μ：平均値,σ：標準偏差
↑の対数正規分布の式でμ、σをソルバーを使って変化させ、元の分布にもっとも近い形になるような値を求めてみましたが、
どうもうまく行きません。
正しい近似法などがありましたら教えていただけないでしょうか？
一応、自分でも検索してみましたがなかなか見つからないのでここでお訊きしようと思いました。
- 841 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/08/05 15:30]
- このへんで聞いてみればよろしいかと
Excel総合相談所 26
pc5.2ch.net/test/read.cgi/bsoft/1091619391/
- 842 名前：840 [04/08/05 15:34]
- ありがとうございま
なかなかよさそうなスレッドですね。
そこで訊いてみます。
- 843 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/08/06 22:01]
- >>838
どうもです、しかし不思議です僕は離散でのモーメントを計算した時、
実数の範囲で、それも一次方程式の範囲でグリグリと解いていたので、
どんどん方程式を増やしていって連続になるときも、当然実数の範囲になりそうな気がしました。
ところが、二次方程式があるわけでもないのに複素数を使うと解けるとは…
- 844 名前：１３２人目の素数さん [04/08/06 22:07]
- チェビシェフの不等式というのがありますが、
これは平均と分散から確率の最大・最少を計算することができます
もしも、平均・分散以外にもっと高次のモーメントが求まっていると
もっと細かく確率が計算できそうな気がするのですが、そういうのってあるんでしょうか？
- 845 名前：１３２人目の素数さん [04/08/07 00:00]
- >>844
確率変数Xの平均をE(X), 分散をV(X)とするとき, チェビシェフの不等式は
∀ε>0, P(|X-E(X)|>ε)≦V(X)/(ε^2)
と書かれることが多いが、もっと一般にnを自然数とするとき,
∀ε>0, P(|X-E(X)|>ε)≦E(|X-E(X)|^n)/(ε^n)
が成り立つ。V(X)による評価はn=2の場合。これが高次モーメントによる評価といえないか？
さらに一般に、f(x)を[0,∞)上の非負単調増加関数とするとき,
∀ε>0, P(X>ε)≦E(f(max{X,0}))/f(ε)
が成り立つ。Xとして|X-E(X)|を代入し,f(x)としてx^nをとれば上の式になる。
これらもチェビシェフの不等式と呼ばれる。
- 846 名前：１３２人目の素数さん [04/08/07 09:15]
- シンプレックス法を利用した非線形最小二乗法の方法について解説してある
本かサイトを教えてもらえませんか？
- 847 名前：１３２人目の素数さん [04/08/07 14:16]
- 買っちまったよ。オーム社。
買うまいと思ったんだけどなあ。
- 848 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/08/10 11:20]
- >>847
感想どぞー
もえたんは絵は可愛いけど英語はダメダメだからな。どうせオーム社のもそんなんだろ？
- 849 名前：１３２人目の素数さん [04/08/11 08:50]
- これが意外にちゃんとしてる。
独立性の検定を出来るようになるまでやってくれる。
もえたんよりはずっとまともな本でした。
- 850 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/08/11 15:53]
- 『n面体のサイコロを、すべての目が1回ずつ出るまで振り続けた場合の平均の回数』
を求めるには、どんな式を立てれば良いのでしょう？
最低の回数はnですが、最高は上限なさそう(いくら振っても目当ての目が出ないこともありそう)
なので、平均の求めようはない様な気もするんですが…詳しい方ご教授願います。
- 851 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/08/11 19:59]
- >>850
Xを全ての目が出たときの回数とすると
P(X=k)=(n-1/n)^(k-1)(1/n)
じゃないかなあだめだだめだまあそれが求められたとして
E(X)=sum kP(X=k)
となりますこれ無限和です
- 852 名前：１３２人目の素数さん [04/08/11 22:11]
- 質問させていただきます。
今、あるものの変化する速度を測定したデータがありまして、
そのデータから、その速度の極大値を推定したいという
要望がありました。そこで、極値統計解析という手法で
推定すればよい、という風に言われたのですが。
極値統計解析に関する本は、本屋さんに行けばすぐに
見つかりますか？ぐぐってもあまり出てこなかった
のですが・・・できれば、その概要なんかを教えて
いただけると助かります。よろしくお願いします。
（なお、当方統計のことはほとんど理解しておりません
ので、頓珍漢な書き込みであった場合は、平にご容赦）
- 853 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/08/12 13:27]
- >>849
あり
俺も買っちゃったYO。。。
- 854 名前：１３２人目の素数さん [04/08/15 14:23]
- 2群比較の輪切り検定に関する質問です。
経時的に3回(試験前、1ヵ月後、終了時)測定されたデータについて、
対応の無い2群間(実薬群 VS プラセボ群)の検定を
行なう場合は、輪切り検定による多重性問題が生じてしまいます。
このような場合は、対応のないt検定あるいはウィルコクソンの順位和検定(U検定)
を複数回行い、ボンフェローニ補正による有意水準の調整
(例えば、2回検定を行なう場合は、P値が0.05/2=0.25を下回った場合に
有意差ありとする)を行なえば大丈夫でしょうか？
このタイプの多重性問題について記載のある参考書が見当たらないので
どなたかご教授お願いしまつ。
- 855 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/08/16 08:49]
- それでいいと思いますよ。
もっと難しいのもありますけど。参考になりそうな本。
ttp://www.amazon.co.jp/exec/obidos/ASIN/4254127553/qid%3D1092613560/250-6677057-5373826
- 856 名前：850 mailto:sage [04/08/17 16:40]
- >>851
ありがとうございます！返答遅くなってしまってすみませんでした。
やっぱり正確な平均は求められなさそうですね。
- 857 名前：１３２人目の素数さん [04/08/24 02:00]
- 232
- 858 名前：１３２人目の素数さん [04/08/24 03:14]
- >>851
まず、必要な試行の回数をXとし、その確率分布を考えてみてください。
そうすると「結果的に」それが「成功の確率を1/nとする負の二項分布」
に従うことが分かります。ですから、その平均は
n×1/(1/n)=n^2
となります。非常に直感的な結果ですね。何故直感的かというと、ある
一つの目が出るまでにサイをふらなければならない回数の平均は直感的
に考えてn回なわけです。すべての目が出るまでの平均回数は当然この
n倍、つまりn^2となります。
- 859 名前：１３２人目の素数さん [04/08/24 03:16]
- (正)つまりn^2となることをこの結果は示唆しているわけです。
最後の行訂正。
- 860 名前：１３２人目の素数さん [04/08/24 03:24]
- 一つの目が出るまでにサイをふるという作業をn回繰り返しているのと同じなんだから
そのままn倍になるってことか。
じゃあ一つの目が出るまでの平均がn回であることを説明すればいいんだな。
- 861 名前：１３２人目の素数さん [04/08/24 03:32]
- その通りです。統計学の世界では、ある一つの目が初めて出るまでの
試行回数の確率分布を「幾何分布」と呼んでいます。
直感的には1回当たり1/nの確率でしかでないのだから、n回やったらいいだろう
ってことですね。普通のサイコロで1の目を出すのに、直感的には6回振ったら
いいじゃんと思うのと同じ理屈です。
- 862 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/08/25 18:58]
- 撹乱項って英語でなんていうか知っている人いたら教えてくださいです。
- 863 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/08/30 19:09]
- love3.2ch.net/test/read.cgi/kageki/1093825381/
上記のurlは過激な恋愛板の『同誕生日の人に中出しするスレ』
ってやつなんですが、ここで参加人数をx人、男女比をr(r<1)
と仮定した場合、カップルが成立する確率は何%になるんでしょう。
1. 全体の中で少なくとも1組以上成立する確率
2. ある人（個人）が相手に巡り会える確率
この２つを求めてみたいなと思ってます。
同じトリップが１組以上成立する確率は、誕生日パラドックスの話と
ほぼ同じなんですぐ分かるんですが(参加人数130人でだいたい９割)
男女比を考慮した場合、自分の力不足のせいで少々苦戦してます。
男女カップルであり、かつトリップが同じ場合の
同時分布で解けそうな気配はあるんですが…よくわかりません。
詳細はリンク先のスレで確認お願いします。
男女比以外の条件は皆同等の確率と断定して考えてます。
初歩的な質問ですみませんがご教授よろしくお願いします。
- 864 名前：１３２人目の素数さん [04/08/31 07:56]
- ダイエット法にホットサンド法（H法）とオートミール法（O法）がある。
それぞれの方法に挑戦した人の中から10人をランダムに選び、減少した体重を測定
して偏差平方和を計算したところ、H法の偏差平方和＝88、O法の偏差平方和＝44が得られた。
2つのダイエット法の分散は等しいと言えるか否か検討しなさい。
ただし、F表より F（9,9；0.025）＝4.026 F（9,9；0.05）＝3.179である。
- 865 名前：１３２人目の素数さん [04/09/06 15:41]
- 850
- 866 名前：7 [04/09/06 21:52]
- 867
- 867 名前：7 [04/09/06 22:01]
- >854
ボンフェローニの調整では検出力で損をしてしまいます。
この場合、時点毎の検定統計量間に相関が出てきますので、その相関を考慮した、
解析が考えられます。手順としては、混合モデルで相関を割り出し、多変量t分布を
積分してp値を算出することになります。
- 868 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/09/06 22:58]
- 統計学を独学で勉強しようと思ってるんですが数学の知識はどれくらい必要ですか？
数学の知識ゼロです
- 869 名前：FeaturesOfTheGod ◆UdoWOLrsDM [04/09/06 23:00]
- Re:>868 積分は確実に要る。
- 870 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/09/06 23:00]
- FeaturesOfTheGod ◆UdoWOLrsDMは、ウザイよ。
引っ込め。
- 871 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/09/07 02:12]
- >868
どの程度の統計学を勉強しようとしているのか分からないので一概には言えませんが、
簡単な多変量解析などであれば高校数学（理系）の知識があれば、
統計ソフトを使うのには申し分ないと思います。
より高度な統計を理解するには微積や行列の深い知識が欲しくなってきますが、
必要になったときに勉強すればいいと思います。
がんばってください。
- 872 名前：１３２人目の素数さん [04/09/07 21:53]
- >>871
本当にそう思ってる？
100歩譲ってSPSSは使えてもSASは実用的には使えないだろうな。
- 873 名前：１３２人目の素数さん [04/09/07 22:09]
- >>872
SASは使ったことないんで知らないけど、SPSSやJMPやRなら高校数学程度の知識で
十分実用的に使えるでしょ。
というか、事前の知識よりも新たな知識を身に付けようとする努力の方が重要。
- 874 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/09/07 22:33]
- >>873
仕事で統計を使ってないでしょ？
- 875 名前：とおりがかりの統計人 [04/09/08 00:04]
- うー、今年の統計学会（連合大会）は南国育ちのおれにしては
ちょっと寒かったなあ。
生まれて初めて岩手県にいったよ。
でも、昼食の混雑はどうにかして欲しかったなあ・・・。
ま、なんとか発表を終えてほっとしようかと思った
矢先に地震と台風だもんねー。
あー、忙しい忙しい。
あ、それとね、お願いだから統計スレッドでは初心者の
方にはやさしくしてあげましょうね。
でないと統計やってる人が嫌な人に思われると困るしね。
よろしこ！
- 876 名前：871 mailto:sage [04/09/08 01:05]
- >872
SPSSは日常的に使用（主に多次元尺度法と重回帰分析で）。
SASは使ったことないです。他には構造方程式関連のソフトを使ったり。
僕自身、高校数学の知識があれば統計ソフトを使うのに申し分ないというのは本当にそう信じてますよ。
向学心さえあればなんとでもなりますし。
- 877 名前：１３２人目の素数さん [04/09/09 00:23]
- 質問です。
marginal anova，marginal meanというのは何でしょうか？
そのまま訳すと周辺分散分析？よくわかりませんでいた。
手持ちの統計本には載ってなかったので困っています。
また，ネットで検索してもHitしませんでした。
英語のページが３件ほどヒットしましたが，具体的な説明は載っていないみたいでした。
これらはいったいどのようなものなのでしょうか。。
日本語訳だけでもご教授いただけないでしょうか。お願いします。
- 878 名前：873 [04/09/09 23:01]
- >>874
残念ながら、毎日のように業務で統計を使ってます。
SPSSメインでJMPも併用。
AMOS、R、Wekaは時々使うぐらいだね。
ちなみに、私自身は学生時代からずっと文系で来て、高校数学だって
怪しいぐらいの知識しかなかったけど、社会人になってから必要に迫ら
れて統計学を身につけた口です。
- 879 名前：7 [04/09/12 02:38:54]
- >878
うらやましいです。業種は何ですか？よろしければ教えてください。
共分散構造分析はどんな場合（業種）で使われているのですか？
- 880 名前：871 mailto:sage [04/09/12 10:22:18]
- 僕の場合は共分散構造分析は認知心理学系のことで使ってます。
広く言えばマーケティングに利用できるかな、というかんじです。
- 881 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/09/12 11:30:51]
- 程度が低いんだろうな。
- 882 名前：１３２人目の素数さん [04/09/12 14:12:12]
- spssをメインで使ってる香具師に、873のようなタイプが多いね。
ま、色々な考えの分析者がいて良いのではないでしょうか？
時々笑わせてもらいますが。
- 883 名前：7 [04/09/12 14:33:07]
- >880
共分散構造分析は前から気になっていました。
ですが、パスの構成方法が恣意的になりがちではありませんか？
何かモデルの良さを表す指標はありますか？
- 884 名前：１３２人目の素数さん [04/09/12 14:49:08]
- >873
手法の難易度と求められる完成度によりますね。
たとえば線形回帰でしたら数理的な部分がわかっていなくてもできるが、
最終成果物の普遍性を考えるとやはり奥深いところまで理解していたほうがいいですね。
- 885 名前：１３２人目の素数さん [04/09/12 20:46:06]
- ふたつのものさし（ひとつは既製品、もうひとつは手作り）の精度を比較するため、ある長さを60回づつ測りました。
平均値はほぼ同じでその差0.2mmでした。SD値もやはりほぼ同じ。
これでふたつのものさしはおなじ精度だといいたいが、
そんなばあいは何検定をしたらいい？
- 886 名前：7 [04/09/12 21:27:56]
- >885
この場合に普通のt検定を使うと測定回数が多くなるとほとんど差が無いのに
有意になってしまう可能性が考えられます。
この場合はベイズ的アプローチによる仮説検定がよいでしょう。
あまり使われていないと思いますが、積極的に両軍が同じであると
いいたいときには特に有効な手法です。
- 887 名前：１３２人目の素数さん [04/09/12 21:28:57]
- 【速報】冨樫義博、来年３月で引退【衝撃】
comic6.2ch.net/test/read.cgi/csaloon/1094987914/
- 888 名前：871 mailto:sage [04/09/12 21:57:59]
- >883
測定方程式と構造方程式をそれぞれ別々に評価しようとするとき、
同時に評価しようとするときなどで数多くの方法が提案されています。
ですが、これぞ決定版！というものがないのが現状っぽいです。
- 889 名前：873 mailto:sage [04/09/12 22:34:26]
- >>879
> 共分散構造分析はどんな場合（業種）で使われているのですか？
↓ここらへんの事例と同じような使い方をしています。
www.interscope.co.jp/method/a03.html
www.eiyo.ac.jp/kenkyu/lab/s051/gyoseki2.html
- 890 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/09/12 23:08:17]
- 【社会】インターネット利用率ついに100%に－総務省の実態調査で判明
先月27日に実施された、インターネット利用に関するアンケートで
インターネットの利用率が100%となっていたことが明らかになった。
麻生総務大臣は「これは政府主導によるIT政策の効果の現れと言っていいだろう」
とのコメントを発表した。
調査したのは、総務省統計局統計センターなど。今年四月に
インターネット上でアンケートを実施し、約二万三千人から回答を得た。
- 891 名前：１３２人目の素数さん [04/09/14 01:30:09]
- ↑笑えるよね！
インターネット上でアンケート取って、
インターネット利用率が１００％とは！
がっはっは！
- 892 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/09/14 01:47:18]
- 言われて気付いた俺はかなり鈍くなっている様だ。笑った！
- 893 名前：１３２人目の素数さん [04/09/14 02:14:14]
- パチスロの設定６で負ける確率を統計解析するオレはさすがですか？
- 894 名前：１３２人目の素数さん [04/09/14 11:58:46]
- 下記のデータは50人の生徒の評価の分布です。
数値は人数で、50人は1学期と2学期で同一です。
1学期 2学期
良い 3 5
やや良い 13 16
普通 21 17
やや悪い 7 7
悪い 6 5
「1学期から2学期にかけて改善したか」についての検定はいろいろあると
思いますが、このデータをカイ2乗検定をしても良いのでしょうか？
順序尺度だとカイ二乗はダメなのでしょうか。
- 895 名前：１３２人目の素数さん [04/09/14 12:25:20]
- ANOVAについての質問です。 STATISTICAというソフトで計算したいのです。ANOVA自体は理解していると
思うのですが、STATISTICAでどういうふうにデータ入力すればいいのか判らないのです。実は判らないのはTWO－WAY ANOVA
です（レベル４X４)。何方か、いいWEB SITEとか知ってたら教えてください。
簡潔な説明でも結構です。別のところに書いたんですが、ここを見つけたので、ここにも貼っておきます。
- 896 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/09/14 19:42:30]
- >>894
もし貴方のクラスにその50人しかいないのなら、検定は意味がありませんね。
その５０人が母集団からのランダムサンプルなら、順位尺度以上で用いること
のできる検定をすべき。この場合Ｕ検定かな。
- 897 名前：１３２人目の素数さん [04/09/15 01:21:10]
- > 894 >896
この場合は、生徒ごとに、たとえば2学期の成績から1学期の成績を引いて、
符号付順位和検定（確かこんな名前）をするべき。
もともと良い人は良く、もともと悪い人は悪くなりがちになる点を考慮したほうが
よいでしょう。
- 898 名前：１３２人目の素数さん [04/09/15 01:30:32]
- >890
アンケートを取る所が交絡要因になっているんですね。
アンケートを取る際に陥りやすい点ですね。
- 899 名前：896 mailto:sage [04/09/15 09:33:14]
- >>897
なるほろ
- 900 名前：894 mailto:sage [04/09/15 09:33:56]
- >>896>>897
生徒ごとに差をとって中央値の検定することは決まっていたのですが、
50人分を集計して何かできないかと思い聞いた次第です。
やはり２人がご指摘の方法がベストのようですね。
ありがとうございました。
- 901 名前：１３２人目の素数さん [04/09/16 09:39:17]
- 質問です。当方高校の知識しかありません。
>>112-114を読んで自分も常々疑問に感じてたことが書かれていて安心しました。
ところで標準偏差のかわりに絶対偏差をもちいた有用な理論とか公式はありますか？
- 902 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/09/16 22:50:53]
- >>862
cherry term
- 903 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/09/17 05:30:13]
- >>901
金融工学の分野で、絶対偏差モデルみたいのはないこともない。
- 904 名前：１３２人目の素数さん [04/09/19 14:46:00]
- 過去ログ読んでも無いよう（自分がわからないだけ？）なので質問させていただきます。
例えば1/200の確率で当たり出ると言われているくじがあります。
しかし、当たりが本当に1/200で出るかはわかりません。
このくじの当たりが本当に1/200で出る検証をしたいときに、くじを引く回数をどの程度に設定したらその検証は信頼出来るものと言えるでしょうか？
また、その検証の信頼度を確率と試行回数の式で表せるならそれを教えてください。
更にお願いで申し訳ありませんが、それらの説明が載っているＨＰや参考文型等がありましたら教えてください。
お願いします。
- 905 名前：１３２人目の素数さん [04/09/19 19:22:43]
- ↑そのくじってｎ本なの、それとも無限にあるの？
それによってちょっと違うから。
- 906 名前：904 [04/09/19 20:04:08]
- >>905
すいません、くじの本数は無限です。
ただ、無限に引くって事は無理ですし、出来るだけ少ない数で検証をしたい
って事です。
- 907 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/09/19 20:17:38]
- あたりが出る確率が1.0000000000001/200である（1/200ではない）、
というような可能性も考慮しないといけないのなら、検証は事実上不可能。
あたりが出る可能性が実は0/200あるいは2/200、3/200、・・・である、
という可能性だけ考えればよいのなら、なんとかなる。どちら？
- 908 名前：904 [04/09/19 20:30:56]
- なんどもすいません。
実際の確率の方は1/210や1/250、1/300の可能性があるかもしれません。
10001/2000000 このような確率にもなるかもしれません。
言葉足らずで申し訳ありませんが、「また」以降の「確率」とは1/200の事です。
実際の確率はわからないですが、確率を1/200と仮定してくじを引き、
その時に必要であろう試行回数との関係式があれば・・・
って事です。
- 909 名前：FeaturesOfTheGod ◆UdoWOLrsDM [04/09/19 20:33:37]
- Re:>908 統計的確率が何に近づいているか、それが問題だ。
- 910 名前：904 [04/09/19 21:04:42]
- >>907
すいません、今意味がわかりました。
ちょっとの違いなら検証する事が出来ないって事ですね
- 911 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/09/19 21:40:31]
- FeaturesOfTheGod
ウザイ
- 912 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/09/19 22:55:44]
- >>904
n回ふったときに、x回当たりが出る確率は二項分布
nCx (1/200)^x (199/200)^(n-x)
期待される当たり数（二項分布の平均） n*(1/200)
また二項分布の分散はn*(1/200)*(199/200)
nが十分大なら正規近似できると考えて、推定される95%区間は
平均±1.96＊標準偏差
= n*(1/200) ± 1.96*√n*(199/200^2)
この区間になければ1/200ではない（と断言して間違っている確率は５％以下）
20000回くじをひく場合、当たりの回数が80～120
10000 36～64
5000 15～35
逆におおよその当たりの回数が推定できるなら、
逆算すれば何回くらいかはわかるんでないかい
- 913 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/09/19 23:10:05]
- >>858-861
「まだ出ていない目が出る」確率と考えると
・最初はどの目でもOK = 確率はn/n (=1)
・以降出ていない目が出るたびに (n-1)/1、(n-2)/n となっていく
ので、全部で
n/n * (n-1)/n * (n-2)/n * ... * 1/n = n!/n^n
となって、
平均は n^n/n! 回になるなのでは？
(この辺は861にある「1/nの確率は、n回やればいいだろう」とい考えと
同じ、つまり単純に確率の逆数で求めてます)
あーだめだ、自信ないわ
- 914 名前：１３２人日の素数さん [04/09/20 13:27:53]
- >>912
回数が少なければ少ないほど標準偏差が大きくなります。
信頼区間内であることをもって、割合が同じとする考え方では、回数が少なければ
成立してしまうので、適切ではありません。
割合が同じかどうかの検証だけが目的でしたら、ベイズ流の仮説検定が考えられる
でしょう。
- 915 名前：１３２人目の素数さん [04/09/20 19:25:17]
- 分散分析を生物統計学で独学してます
記号の意味が分からないので教えて下さい
測定値 y(I,J) = U + A(I) + e(I,J)
U 全体の平均
A(I) 因子Aの水準Iの効果
e(I,J) 測定値Y(i,j)の誤差
この後、母数U,a(I)を推定する、と話が進んで上に＾がついた
U,a(I)が出てくるのですが、これはどういう意味でしょうか？
また上に－のついたy..は全測定値の平均という意味でしょうか
- 916 名前：１３２人目の素数さん mailto:SAGE [04/09/20 19:27:04]
- すみません a（I)はA(I)です
- 917 名前：１３２ん日の素数さ人 [04/09/20 20:35:04]
- >>915
^の付いていないものは母集団の真の値、付いているものは標本による推定値。
y..は全測定値の平均値。上にマイナスが付いていたり付いていなかったりする。
- 918 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/09/22 05:22:53]
- >>904
問題を、
「母比率の検定（帰無仮説：p=1/200、対立仮説：p≠1/200、有為水準1%）において、真の比率が1/200から～以上異なるときに、仮説を採択する確率を1%以下にしたい。標本はいくつ以上取ればよいか？」
みたいにすれば答えは出るよ。
- 919 名前：１３２人目の素数さん [04/09/22 14:30:49]
- 初心者質問ですみません。
回帰係数と単相関で符号が違うのはどっちを見ればいいんですか？
- 920 名前：１３２人目の素数さん [04/09/23 02:07:25]
- >>918
なるほど、そういう考え方があったのか！
918さん、あなたの職種（学生？）は何ですか？
- 921 名前：１３２人目の素数さん [04/09/25 13:09:25]
- 株とかで、適当な時点で購入、過去に付いた最大の価格より a円 だけ下がったら売却
という規則で売買したときの利益の分布を調べたいのですが良い計算方法っていうのはあるんでしょうか。
もう少し具体的に説明すると、
正規分布(似ていれば特にこれである必要はないです)で 0 から開始してランダムウオークする
数列があって、過去につけた最大値より a だけ小さい値になったときの価格を x とすると
分布関数
f(x) = 過去最大値よりaだけ小さくなったなった時の x の確率
となるような関数を計算してみたいです。
ちなみにパソコンで力ずくで計算してみると、a が小さい時は正規分布に近づいて a が大きい時は
指数分布の裾の広い感じの印象を受けます。(aが小さいときは数列を作る乱数の分布そのもののような気がします)
- 922 名前：１３２人目の素数さん [04/09/27 01:14:20]
- P1,Q1を(Ω1,B1) 上の確率測度．L1をQ1のP1に対する導関数．
P2,Q2を(Ω2,B2) 上の確率測度．L2をQ2のP2に対する導関数．
PをP1とP2の直積測度．QをQ1とQ2の直積測度．LをQのPに対する導関数．
(LをQのPに対する導関数⇔
あるNが存在して，P(N)=0 かつ Q(A)=∫_A LdP+Q(N∩A) (任意のAに対して) かつ L≧0)
命題：LとL1×L2はほとんどいたる所 P で一致する．
上の命題が正しいかどうか自信がありません．
Q1がP1に対して絶対連続，Q2がP2に対して絶対連続のときに成立することは証明できました
（文献にものってました）が一般の場合はどうなるのか…？
どなたかご存知の方がいらっしゃったらお教え下さい。
当方統計専攻の院生です。
- 923 名前：１３２人目の素数さん [04/09/27 07:02:38]
- 平均=普通は成り立つの？
- 924 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/09/27 10:16:41]
- メディアンのほうが「普通」には近いかも。
平均は極端なものに引っ張られちゃうから。
- 925 名前：１３２人目の素数さん [04/09/27 20:58:53]
- >>924 メディアンってなに？
- 926 名前：１３２人目の素数さん [04/09/27 21:42:02]
- >>924 正規分布するなら普通と言ってもいい？
- 927 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/09/27 22:05:19]
- メディアン＝中央値 です。
でも、それ以前に「普通」ってどういう定義なんでしょうねぇ。
しゃべり場１０代みたいなテーマですが。
- 928 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/09/27 22:23:50]
- 「普通とは何か」となれば、それは統計学の範疇を超えますね。
- 929 名前：１３２人目の素数さん [04/09/28 01:53:22]
- 例えば平均身長は普通の身長っていうことになる？
- 930 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/09/28 10:15:23]
- 子供が0.97人いる家庭は平均的だが異常だぞ
- 931 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/09/28 10:22:09]
- 普通と平均がほぼ同じ意味で使われる場合と、そうでない場合がある。
- 932 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/09/28 10:30:27]
- >>929
実際に1000人分くらいサンプルをとってみて、
全員の身長から算出された平均値が
ちょうど170cmだったとする。
171以上が499人、169以下が500人だった。
んで、ちょうど170cmが一人だけいた。
170の人の身長は平均的だと言えても、普通だと言える？
普通って言葉の意味は、多義的すぎておぼつかないんじゃないかな。
- 933 名前：１３２人目の素数さん [04/09/28 23:27:41]
- >>932 でも身長の場合そんなにばらつきがないんじゃないかな？平均身長が170だとするとやっぱり170前後が一番多いんじゃないの？
- 934 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/09/29 08:27:20]
- 母数の平均が普通といえるんじゃないだろうか
- 935 名前：１３２人目の素数さん [04/09/29 21:26:12]
- >>934 母数の平均とは？
- 936 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/09/29 23:43:11]
- 母平均
- 937 名前：１３２人目の素数さん [04/09/30 00:01:00]
- 日本のサラリーマンの賃金構造を調べるために、20才から30才の会社員40人を対象に調査を行なった。質問内容は次のとおりである。
基本給、性別、勤続年数、企業規模、学歴
そこで、基本給がどう決定されるかを見るために、回帰モデル、
を考える。ただし、各変数は次のとおりである。
WAGE： 基本給。単位は円。
SEX： 性別。男ならSEX=1、女ならSEX=0である。
CAREER： 勤続年数。
SMALL： 企業規模。中小企業ならSMALL=1、大企業ならSMALL=0である。
EUDC： 学歴。大卒ならEUDC=1、高卒ならEUDC=0である。
次の問いに答えよ。
(1) パラメータ ~ の値をデータより推定しなさい。
- 938 名前：１３２人目の素数さん [04/09/30 00:03:08]
- WAGESEXCAREERSMALLEDUC
215,7001411
242,1001611
253,7001711
162,9001011
185,5001211
135,5001010
292,50011110
・・・・・
エクセルでどうやら求めるようなんですが、
どうやったらでるんでしょうか？
自分で計算していたんですが、数字が合わなくなって挫折しました。
推定しろって書いてあったので、自分で計算じゃだめなようです。
- 939 名前：１３２人目の素数さん [04/09/30 00:07:50]
- あ、大事なところがでてませんでした。
回帰モデル
WAGE＝B0＋B1×SEX＋B2×CAREER＋B3×SMALL＋B4×EDUC
WAGE SEX CAREER SMALL EDUC
215,700 1 4 1 1
242,100 1 6 1 1
253,700 1 7 1 1
162,900 １ 0 1 1
185,500 1 2 1 1
135,500 1 0 1 0
- 940 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/09/30 11:18:06]
- 宿題は自分でやりましょう
- 941 名前：１３２人目の素数さん [04/09/30 12:19:03]
- 分析ツールの回帰分析でやればいいじゃん
- 942 名前：１３２人目の素数さん [04/09/30 12:22:40]
- ツール→分析ツール→回帰分析
「入力Y範囲」にwageのデータ
「入力X範囲」に説明変数のデータ →OK
- 943 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/09/30 23:36:36]
- >>942
そんなツールがあったんですか・・
どうやってやるかわからず、
今日締め切りだったのであきらめますたorz
- 944 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/10/01 01:05:31]
- まずググれよ・・・
- 945 名前：１３２人目の素数さん [04/10/01 02:36:55]
- たまに25，75パーセンタイル値に利用される
Tukeyのヒンジについて訊きたいのですが、
イメージ的には、
・中央値と最小値の｢中間の順位の値｣が
Tukeyのヒンジによる25パーセント点
・中央値と最大値の｢中間の順位の値｣が
Tukeyのヒンジによる75パーセント点という感じでしょうか？
だれかノンパラ統計量に詳しい人の解説キボン。
- 946 名前：１３２人目の素数さん [04/10/01 17:27:30]
- N面体のサイコロがあって、それを最大K回投げる。
1の目が出たら、S回投げる回数から減算する。
投げれなくなったら終了する。
1の目がx回でる確率f(x)を求めよ。
という問題なのですが、
N=300 K=3000 S=100で1万回シミュレート実験はしてみたのですが、
実際にf(x)はどのような式になるのでしょうか？
近似できる分布はないでしょうか？
ご指導お願いいたします。
- 947 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/10/01 22:16:51]
- >>946
問題設定がよくわからないのだが。
N,K,Sは固定だよね。
とりあえずN面体のサイコロ投げて、1が出たら何か減らすのはわかった。
Kは終了条件で、
サイコロの目が１出るたびにマイナスSしていって、
現在の試行数（仮にt）がt>Ktのときに終了するってこと？
（Kｔは試行数tのときの終了回数）
- 948 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/10/02 06:17:44]
- >>946
分布は難しいな…。
とりあえず、S=1のときの1が出る回数の期待値は、
(1/(N+1)^2)(1-(-1/N)^K)+K/(N+1)
となった。
- 949 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/10/03 22:00:23]
- ブルー・バックスに豊田秀樹なる人物が何冊か書いてるが、どうなの？
偶然開いたページに「連続だから微分可能」とあって、のけぞったんだが。
- 950 名前：１３２人目の素数さん [04/10/03 22:42:04]
-
- 951 名前：１３２人目の素数さん [04/10/04 08:17:13]
- 豊田秀樹は早稲田の文学部の先生
心理学の視点からマーケティングのデータ分析とかしているような希ガス
- 952 名前：１３２人目の素数さん [04/10/05 22:13:10]
- 分散分析と等分散の検定ってどう違うの？
いま、２つの群のバラツキが異なると言えるかどうか調べたいんだけど、どちらの検定方法を使えばいいのか教えてください。
- 953 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/10/05 22:27:11]
- >>952
2つの群のばらつきが異なるかどうかは、等分散の検定(F検定)で調べられます。
分散分析は2つ以上の群の平均値が同じであるかどうかを調べる検定です。
- 954 名前：１３２人目の素数さん [04/10/05 22:31:25]
- >>953
平均値が同じかどうか調べるのにｔ検定ってありますよね。
分散分析は、言葉どおり「分散」＝「ばらつき」も調べるってことでは、ないのでしょうか？
- 955 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/10/05 22:43:36]
- >>954
t検定は2群の平均値が同じかどうかを調べる検定です。
もしもt検定が両側検定だったら、2群の場合の分散分析と同じ結果(p値)をはじき出します。
確か、t統計量の2乗が分散分析のF統計量になたはず。
因みに、2群以上のばらつきが同じかどうかを調べる検定にはバートレットの検定というものがあります。
- 956 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/10/05 22:46:04]
- 自己レスです。
> t検定は2群の平均値が同じかどうかを調べる検定です。
すみません、これはもうご存知ですね。
- 957 名前：１３２人目の素数さん [04/10/05 22:52:57]
- >>955
なるほど、ｔ検定と分散分析の関係、よくわかりました。ありがとうございます。
どうも、「分散」分析ということばに惑わされていたみたいです。
- 958 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/10/05 23:11:01]
- >>957
統計学ではまぎらわしい名前が多いようです。
共分散分析はべつに共分散を分析しているわけでもないし、
共分散構造分析なんていう似たようなものもあるし。
- 959 名前：１３２人目の素数さん [04/10/08 12:09:36]
- 言語学の研究と統計に関して、質問があります。
どなたかわかる方、教えてください。
たとえば、現在の若者を対象にして、
ある状況ごとに、若者言葉「XX]を使用するかしないかを質問し、
状況ごとの有為差の有無を見たい場合って、
統計は、パラメトリックなのでしょうか？
それとも、ノンパラメトリックでしょうか？
言語使用の場合、文法ルールや、社会的習慣（社会言語学的ルール）
などによって、ある程度、規制されると思うので、
はたして、正規分布を前提に考えていいものかどうか
迷ってしまいます。
はたして、文法に規制される言語使用は、
歪度や尖度に特徴のある正規分布と考えていいのでしょうか？
- 960 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/10/08 21:54:35]
- >>959
まず、考えられる一番単純な解析方法は｢言語使用の有無｣と、2水準の「状況｣を用いた
カイ２乗検定。カイ２乗検定がパラメトリックか、ノンパラメトリックかは、あまり聞いたことがありません。
これはパラメトリックかな？分布には、「標準正規分布に従う確率変数」を２乗した変数の分布(カイ２乗分布)が使われています。
そして、「社会的習慣」が言語使用に影響を与えていると考えられる場合には、、色々と考えられるのですが、
「社会的習慣｣を共変量としたロジスティック回帰分析。もう一つ挙げるとすると、
（こっちのほうが理論的にはきれいかな？)「社会的習慣｣を変量効果とした、ロジスティック変量効果モデル。
- 961 名前：959 [04/10/09 01:04:11]
- ＞960
早速のお返事をどうもありがとうございました。
自力で、統計を勉強しているので、大変助かります。
カイ二乗は、使ったことがあるので、何とかなりそうです。
ロジスティック回帰分析 ＆ ロジスティック変量効果モデルは、
正直言って、何のことだかさっぱりわからないので、統計の本を読んで、
頑張って勉強します。
あと、すみません、もう少しお伺いしたいことがあるのですが、
実は、言語使用状況が３つあるのですが、カイ二乗を
3回繰り返す形でも大丈夫でしょうか？
ちなみに、データは対応のある形です。
- 962 名前：959 [04/10/09 01:11:00]
- 連続の質問で、すみません。
できれば、もう一つお伺いしたいことがあります。
言語使用の有無と、その言語を使用した場合のイメージ
を関連付けたい場合は、どのような手法がいいのでしょうか？
具体的には、XXという若者言葉を使うか否かを質問し、
同時に、その言葉を使った場合のイメージも聞いて、
言語を使用する子はどういうイメージで話し、
使わない子は、その言葉にどういうイメージを持っているかというのを
調べたいのです。
どの統計手法が適切なのか、ご享受いただけると、
大変ありがたいです。
- 963 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/10/09 01:27:37]
- >>959
ちょっと違うかもしれないけど、
chaidという手法を調べてみてはどうでしょう。
- 964 名前：１３２人目の素数さん [04/10/09 02:30:53]
- >>961
帰無仮説の設定によってはカイ二乗検定を3回繰り返すという方法も考えられると思います。
ですが、もしもそれらの検定の内、「1回でも有意ならば有意」とするのでしたら「検定の多重性」という問題が起きてきます。
959さんは次のどちらを主張したいですか？それによって検定手法は変わってきます。
1．「状況Aと状況B、状況Cにおける言葉の使用率」は、「全て同じ使用率」ではない。
2．「状況AとB」、「BとC」、「CとA」の内、いずれかの使用率が異なる。
>>962
それぞれの状況において、イメージAは○%、イメージBは×%、イメージCは△%と考えていく方法が考えられます。
>>963
その方法は、それぞれの状況での割合を把握するときには使えると思いますが、検定は行っていませんね。
- 965 名前：959 (961& 962) [04/10/09 15:40:49]
- > 963
早速のレスをいただき、どうもありがとうございました。
chaidですね。検定をするかどうかは、まだ決めていませんので、
（データと、私の理解力次第になると思いますが、）
勉強してみます。
- 966 名前：959 (961& 962) [04/10/09 15:41:39]
- > 964
早速、レスをいただき、どうもありがとうございました。
主張したいのは、２．の各2水準間での検定です。
（全ての言語使用状況間において有意差がでなくてもいいので。。）
ということは、カイ二乗を３回繰り返しても大丈夫ということですよね。
それから、言語使用の有無とイメージの関係の分析を
難しく考えていたので、コレスポンド分析など
使ったこともない手法が必要なのかと思っていたのですが、
おかげさまで、すっきり＆安心しました。
いろいろとご享受いただき、
大変助かりました。
どうもありがとうございました。
- 967 名前：１３２人目の素数さん [04/10/09 16:22:15]
- >>951
ふーん。使い方はともかく細部は信用しない方が良さそう。
- 968 名前：964 mailto:sage [04/10/09 16:48:51]
- >>966
もしもカイ二乗検定を3回繰り返すのでしたら964にも書いた、「検定の多重性」という問題が起こってきます。
帰無仮説（A）、（B）、（C）の内、一つでも有意ならば有意とするとなると、実際にはあらかじめ決めた有意水準よりも大きい値で検定を行っていることになってしまいます。
つまり、有意ではないのに有意だといってしまう可能性が出てくるのです。
これを防ぐために色々な方法が考えられます。一番単純な方法は「ボンフェローニの調整」。
それぞれの検定から出てきたP値をそれぞれ3倍して、それから有意水準で検定を行うという方法です。
でも、この「ボンフェローニの調整」は検定の数が多くなればなるほど有意であるのに有意ではないといってしまう傾向があるので注意が必要です。
今回のように検定の数が3つぐらいだったら使用に耐えうるでしょう。
- 969 名前：１３２人目の素数さん [04/10/09 17:23:07]
- 統計は解析くらいの知識しか使ってないのにマジ難しいと思う。
数学的にある程度わかっても調査とか経験しないとよくは
わからない模様。
- 970 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/10/09 20:47:58]
- ３群の比較を３回の対比較で行うなら、各々の検定の有意水準は
全体の有意水準の1/2にしてもよい（1/3にする必要は無い）、はず。
- 971 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/10/10 04:07:37]
- >>970
それは多重比較の何と言う手法ですか？
- 972 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/10/10 11:25:35]
- >>971
たしか、Holm の方法。
- 973 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/10/11 18:07:47]
- >>972
Holmの方法を使っても、初めから全体の有意水準の1/2で検定をできないようです。
まず全体の有意水準の1/3で、P値が一番小さいものを棄却できてから。
それと、k群の比率の差の検定にはライアンの方法というものがあるようです。
ttp://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/lecture/Hiritu/Pmul-Ryan.html
- 974 名前：１３２人目の素数さん [04/10/11 19:38:07]
- 次スレ
統計学なんでもスレッド3
science3.2ch.net/test/read.cgi/math/1097491056/
- 975 名前：kmath1107@yahoo.co.jp mailto:kmath1107@yahoo.co.jp [04/10/11 20:25:00]
- 658 : LettersOfLiberty ◆rCz1Zr6hLw ：04/10/09 07:20:23
うんち食いたい 十万差し上げます。
659 ：LettersOfLiberty ◆rCz1Zr6hLw：04/10/09 12:04:28
>>658
振込先おしえれ。
660 ：LettersOfLiberty ◆rCZIZG7cQU ：04/10/09 12:06:41
そうだ、早く教えろ
661 ：LettersOfLiberty ◆rCz1Zr6hLw ：04/10/09 12:06:46
Re:>659 それじゃあ、私にメール送ってくれ。アドレスは、kmath1107@yahoo.co.jp
- 976 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/10/11 21:10:15]
- 荒らしめ！！消えろ！
- 977 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/10/11 22:05:15]
- P(X|X)って１ですか、それともP(X)？
- 978 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/10/11 22:11:18]
- >>977
1
- 979 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/10/11 22:13:27]
- どんな場合でも？
- 980 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/10/11 22:16:18]
- すみません。では、P(X)って条件付き確率の形式で書くとどうなるの？かけない?
- 981 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/10/11 22:18:56]
- >>979
そう、どんな場合でも。
P(X|X) = P(X∩X) / P(X)
ここで、
X∩X = X
だから、
P(X|X) = P(X) / P(X) = 1
- 982 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/10/11 22:20:57]
- P(X|1)?
- 983 名前：LettersOfLiberty ◆rCz1Zr6hLw [04/10/11 22:25:23]
- Re:>981 さて、P(X)=0のときはどうする？
- 984 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/10/11 22:26:35]
- どうなるんですか？
- 985 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/10/11 22:36:06]
- P(X|X)が不定ってどういう意味？
- 986 名前：LettersOfLiberty ◆rCz1Zr6hLw [04/10/11 22:37:56]
- Re:>985 いや、P(A|B)の定義はP(A∩B)/P(B)ではない。条件付期待値の定義を誰かupしてくれ。
- 987 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/10/11 22:39:48]
- >>986
普通の集合の条件付確率のこと聞いてるんだろ？
それでいいじゃないか。
- 988 名前：LettersOfLiberty ◆rCz1Zr6hLw [04/10/11 22:40:00]
- 条件付期待値を定義するのには、
部分集合の上での確率測度が必要なのだが、
あれってどうやって作るんだっけ？
存在することは分かっているらしいけど。
- 989 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/10/11 22:40:04]
- ぜひ、おねがいします。
- 990 名前：LettersOfLiberty ◆rCz1Zr6hLw [04/10/11 22:41:01]
- Re:>987
P(B)>0ならば、P(A|B)=P(A∩B)/P(B)で問題ない。
この式では困るのは、P(B)=0のときだ。
- 991 名前：LettersOfLiberty ◆rCz1Zr6hLw [04/10/11 22:43:21]
- 条件付確率P(A|B)は、条件付期待値E[1_A|B]のことで、
条件付期待値E[X|B]は、何らかの確率測度Qがあって∫_{B}XdQ
で定義されるのだが、このQはどうするんだっけ？
- 992 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/10/11 22:43:26]
- P(X)=0からP(X)>0になるような場合に困ってるんです。
- 993 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/10/11 22:46:28]
- その辺の事情がわかる本をおしえていただくのでもいいのですが。
- 994 名前：LettersOfLiberty ◆rCz1Zr6hLw [04/10/11 22:47:38]
- Re:>993 私は講義で条件付確率の話を聞いた。
- 995 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/10/11 22:48:18]
- >>992
一応聞くが、Xは集合だろ？
確率変数じゃないよな？
- 996 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/10/11 22:49:00]
- 後者です。
- 997 名前：LettersOfLiberty ◆rCz1Zr6hLw [04/10/11 22:50:11]
- Re:>996 後者って何？確率変数XでP(X|X)なんて見たこと無い。
- 998 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/10/11 22:50:15]
- P(X|Y)についてもP(Y)=0のときは同じ問題になりますか？
- 999 名前：LettersOfLiberty ◆rCz1Zr6hLw [04/10/11 22:51:20]
- Re:>998 P(Y)>0なら簡単なんだけどね。
- 1000 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [04/10/11 22:51:37]
- 三百三十八日三時間七分。
- 1001 名前：１００１ [Over 1000 Thread]
- このスレッドは１０００を超えました。
もう書けないので、新しいスレッドを立ててくださいです。。。
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