- 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/
- 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?
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