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統計学なんでもスレッド2



1 名前: ◆OHr6mNLYV6 [03/11/08 19:44]
(´Д`;三;´Д`)
語って下さい.偉大な統計学を...
質問にはやさしいお兄さんが答えてくれます.

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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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