- 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/
- 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･･･。
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