- 1 名前:132人目の素数さん [2009/06/15(月) 14:25:41 ]
- 前スレ:
統計学なんでもスレッド9 science6.2ch.net/test/read.cgi/math/1226981666/ 統計学なんでもスレッド8 science6.2ch.net/test/read.cgi/math/1211786770/ 統計学なんでもスレッド7 science6.2ch.net/test/read.cgi/math/1193183539/ 統計学なんでもスレッド6 science6.2ch.net/test/read.cgi/math/1169836298/ 統計学なんでもスレッド5 science5.2ch.net/test/read.cgi/math/1145362721/ 統計学なんでもスレッド4 science4.2ch.net/test/read.cgi/math/1123896809/ 統計学なんでもスレッド3 science3.2ch.net/test/read.cgi/math/1097491056/ 統計学なんでもスレッド2 science3.2ch.net/test/read.cgi/math/1068288283/ 統計学なんでもスレッド science.2ch.net/test/read.cgi/math/1012782106/
- 152 名前:148 mailto: [2009/07/17(金) 10:20:00 ]
- よくわからなくなってきました。
別の本には、 男の身長N(170cm、6cm~2) 女の身長N(158cm、5cm~2) のとき、正規分布の加法性が成立し、 男女の身長差はN(170-158cm、6~2+5~2) となるとあります。これを差の検定するとz=12/7.8=1.54って またもやt分布使わないことになるんですが、これもnが少ないからですか?
- 153 名前:132人目の素数さん mailto:sage [2009/07/17(金) 12:17:41 ]
- >>152
検定っていうのはサンプルから母集団についての主張を 検証することだけど 君のその引用のしかただとデータサイズ(サンプル数) n が 関与していないので 母集団について原理的に何の結論も出ないと思わないか? どこからどこまでが本からの引用かわからないけど 本の記述を曲解している気がする 何から何を導こうとしているのかゆっくり考えれば 質問のしかたがおかしいと気づくはずだが
- 154 名前:132人目の素数さん mailto:sage [2009/07/19(日) 00:05:02 ]
- xy平面上に点P_i(i=1...N) がある確率分布に従って散らばっているとします。
P_1 (x_1, y_1) ... P_N (x_N, y_N) この確率分布の実際の関数形は不明なのですが、 とりあえず正規分布だろうという当て推量で、 z = A exp(-((x - B)^2 + (y - C)^2)/2D^2) のような関数を仮定して最尤法によりA〜Dを求めたとします。 さて、最尤値を使った確率分布と、実際のデータをそれぞれ1次元に射影し、 1次元のヒストグラムを作ったとします。 これらを比べると、明らかにデータは正規分布で表せないことが見て取れました。 このような場合、どのようにして正規分布を用いた仮説を棄却すれば良いのでしょうか。 χ^2フィットであれば、1次元ヒストグラムでχ^2検定すればよいのですが、 最尤法を行った後に検定をする方法がよくわかりません。 どなたか教えて下さい。 他の関数形をいくつか試して、どの関数が正しそうかを調べているわけではありません。 単に、正規分布では表せないようだというのを示す方法が知りたいです。 ※実際に使用している関数形は正規分布ではなく、もっと複雑な解析的ではない形状です。
- 155 名前:132人目の素数さん mailto:sage [2009/07/19(日) 20:58:52 ]
- SVMを使った回帰で、目的変数が複数の値を持つベクトルの場合にも対応した
フリーソフトを探しているのですがなかなか見つからず困っています。 SVM light なんかは回帰ができるけど、目的変数が1つのようですし・・・。 よろしくお願いします。 そもそも、目的変数がベクトルの場合はSVM回帰はできないのでしょうか?
- 156 名前:132人目の素数さん mailto:sage [2009/07/19(日) 23:31:15 ]
- エクセルの回帰分析の使い方がよくわからないです。
教えていただけるかわかりやすいサイトを貼っていただけるとありがたいです><;
- 157 名前:132人目の素数さん mailto:sage [2009/07/20(月) 19:08:52 ]
- 多分スレチかと思うのですが、質問です。
全人口のうち、犯罪者の数を統計するとき 文学部の脳ミソでは「犯罪者数/全人口」で算出するのが精一杯なんですが、 もっと分かりやすくするような算出方法はありますか? この算出方法で出すと、○○人のうち1人が犯罪者です。という感じになってしまうので・・・。 統計でググったのですが専門的すぎてサッパリだったので、どなたかご教授お願いいたします。
- 158 名前:132人目の素数さん [2009/07/20(月) 19:14:25 ]
- はじめまして、質問させて頂きます。
実は今研究で、実験データを統計的検定のRというフリーの解析アプリ用いて、kolmogorov-smirnov-testにかけようと思うのですが、 以下の場合は一標本か二標本のどちらにあたるのでしょうか。 ”300個のサンプルから100個のサンプルを抜き出した場合、100個がどれだけ300個を反映しているか” 試しに、300個と100個のサンプルをクラス化してks.test(s_300,s_100)を実行してみたのですが、Rのコンソール上 には"two-sample ks-test"とD,p-valueとともに返ってきました。 どなたか詳しい方いらっしゃりましたらご教授願いませんでしょうか。宜しくお願いします。
- 159 名前:132人目の素数さん mailto:sage [2009/07/20(月) 21:09:14 ]
- >>157
犯罪者数がはっきりとわかってるならそれがベストだと思うが
- 160 名前:132人目の素数さん mailto:sage [2009/07/21(火) 02:31:53 ]
- >>157
犯罪者数が知りたいのか? (犯罪者数/全人口)×全人口=犯罪者数 なので(犯罪者数/全人口)を推定するなりして求めれば,全人口は既知なので求まる
- 161 名前:132人目の素数さん mailto:age [2009/07/21(火) 14:50:26 ]
- なんでもスレということなので質問させてください
互いに独立な確率変数X,Yが区間(0,1)上の一様分布に従うとき、Z=X+2Yの累積分布関数と密度関数を求めよ っていう問題の解きかたがわかんないです
- 162 名前:132人目の素数さん mailto:sage [2009/07/22(水) 00:07:44 ]
- >>161
丸投げ禁止。 確率変数の和の分布は通常、たたみ込み(コンボーション)積分を用いる。 再生性が考えられる場合は、その必要がない場合もあるけど。 この問題は前者で解く。 計算は自分で。
- 163 名前:132人目の素数さん [2009/07/22(水) 00:17:25 ]
- いや、たたみこみをつかうんだろうなというのは見当がついたんですけど、X、Y両方とも密度関数f(t)=1 (0<t<1)で手がとまってしまい…
- 164 名前:132人目の素数さん [2009/07/22(水) 00:21:11 ]
- というかたたみこみのやり方自体がよくわからないんです。
この1問だけでいいので、たたみこみのやりかたを教えてくれませんか。
- 165 名前:132人目の素数さん mailto:sage [2009/07/22(水) 02:14:17 ]
- 本は買わないのね。
買っても読まない。 読んでも解らない。 んで、ある有名人を思い出した。 字は読めない。 字は書けない。 空気読めない。 未来は描けない。
- 166 名前:132人目の素数さん mailto:sage [2009/07/22(水) 14:41:17 ]
- 需要予測でダミー変数を使った回帰分析をエクセルで出したいんですけど
分析ツールからxの値yの値にどのデータを当てはめるのかわかりません 誰かご指導お願いします
- 167 名前:132人目の素数さん mailto:sage [2009/07/22(水) 15:12:29 ]
- >>164
独立な確率変数X,Yに対して新たな確率変数Z=X+Yを考える。X,Yは独立より、 Zの確率密度f_Z(x,y)=f_X(x)*f_Y(y) ここでY=Z-Xであるから上式に代入。 f_Z(x,z-x)=f_X(x)*f_Y(z-x). ここで右辺をxの全積分区間について積分するとxが消えてzの周辺分布になる。 これが求めるZの確率密度。 ちなみに2重積分すれば全確率1になる。 たたみ込みの概略はそれだが、 たたみ込みは重積分知らないと理解が困難。 統計学も色々分野があるが、数理統計に関しては微積分と線形代数の知識は必須。 たたみ込み自体が分からないというより、往々にして微積分の知識が不十分な人が多いように思う。 特に文科系では数VC以降が殆ど手薄なので、まずは微積分の基本的な式変形計算に習熟した方がよい。 微積分と線形代数の基本計算だけでもみっちりやれば理解は遥かに違う。
- 168 名前:132人目の素数さん [2009/07/23(木) 22:43:35 ]
- 統計におけるレプリカデータとはすでに公開されている統計データを集計しそれを基にして新しい統計データとして完成させるものという定義でいいのでしょうか?
まだ明確な定義が無いようですが詳しいかたいたら教えてください
- 169 名前:132人目の素数さん mailto:sage [2009/07/24(金) 00:23:54 ]
- >>168
レプリカだから真のデータではなくリサンプリングなどをして加工して作成した 解析練習用のデータってことじゃないの?
- 170 名前:132人目の素数さん mailto:sage [2009/07/24(金) 23:06:44 ]
- 回帰分析 エクセル に一致する日本語のページ 約 84,300 件
この中に無かった? 全部見た? だったら、 ダミー変数 に一致する日本語のページ 約 42,400 これだけ見て解らない人は進路を変更したほうが...
- 171 名前:132人目の素数さん mailto:sage [2009/07/25(土) 00:51:48 ]
- ハリー・ポッターのヒロインなどの特定の層に人気の有名人が次々と死ぬのですが
χ二乗検定などで,偶然の一致の範囲に入ってるかどうか検証できないでしょうか ちがう検定の方がいいのでしょうか
- 172 名前:132人目の素数さん mailto:sage [2009/07/25(土) 05:32:46 ]
- >>171
そういうガセに騙される人数の推定をした方がいいなw
- 173 名前:132人目の素数さん mailto:sage [2009/07/27(月) 23:26:52 ]
- 次の問いの抽出で、標本平均Xバーの期待値E(Xバー)と分散V(Xバー)を求めなさい。
ただし、抽出は復元抽出とする。 母集団分布が確率密度関数 f(x) =1/30、{0≦x≦30}の一様分布である母集団から 大きさ10の標本を抽出。 という問題なのですが教科書には答えのみで途中の考えかたが書いてなかったので分かる方は教えてください。 答えはE(Xバー)=15、V(Xバー)=15/2 と書いてます
- 174 名前:132人目の素数さん mailto:sage [2009/07/28(火) 09:30:20 ]
- >>173
標本平均の期待値・分散公式に当てはめるだけ。 公式を教えるのは簡単だが、この程度は自力でやったがいい。
- 175 名前:132人目の素数さん mailto:sage [2009/07/28(火) 10:23:42 ]
- 2変量正規分布に従う確率ベクトルの同時積率母関数ってどうやって求めるんですか?
ひたすら積分するしかないのでしょうか?
- 176 名前:132人目の素数さん mailto:sage [2009/07/29(水) 15:30:31 ]
- >>175
ひたすら積分って表現を使うとそういう事になってしまうけど n変量の同時密度関数のn重積分が1になることを最終的に利用するのを前提に 式変形していくのがmgf(積率母関数)の証明になる。 調べればどこかしらに載っていると思うけど、 とりあえず多変量正規分布N(μ,Σ)のmgfは任意の変数ベクトルtに対して M(t) = exp( μ't + t'Σt / 2 ) で与えられる事はよく知られています。
- 177 名前:男松山 [2009/08/02(日) 11:20:37 ]
- 統計学を応用して基本は山あり谷ありを数学的に分析するんだろ。
たことは調子悪くてもどこがだめだったかを、ちゃんと自覚して しぶとくすれば何でもとはいかなくてもいつかはうまくいく。 という結論になるんだが。 どうだろう?
- 178 名前:132人目の素数さん mailto:sage [2009/08/03(月) 15:24:42 ]
- 何が言いたいのか、さっぱりわからん。
- 179 名前:132人目の素数さん [2009/08/04(火) 03:37:43 ]
- ↓誰か教えて
母集団において1の比率をpとする。xi,i=1,2,・・・nの期待値と分散を求めよ。
- 180 名前:132人目の素数さん mailto:sage [2009/08/04(火) 04:34:10 ]
- ↓誰か解読して
「母集団において1の比率をpとする。xi,i=1,2,・・・nの期待値と分散を求めよ。」
- 181 名前:132人目の素数さん mailto:sage [2009/08/04(火) 07:55:23 ]
- 無理やりエスパーするなら B(n,p) ってことか?
- 182 名前:132人目の素数さん mailto:sage [2009/08/04(火) 08:11:27 ]
- >>181
賛成に1票
- 183 名前:132人目の素数さん [2009/08/04(火) 08:24:23 ]
- 申し訳ないです「麻生内閣を支持するものを1とし、支持しないものを0として表す」が抜けています
- 184 名前:132人目の素数さん mailto:sage [2009/08/04(火) 08:29:01 ]
-
問題が完結する前に正解 >>181
- 185 名前:132人目の素数さん mailto:sage [2009/08/04(火) 08:51:36 ]
- 幾何分布だろ
- 186 名前:132人目の素数さん mailto:sage [2009/08/05(水) 06:59:19 ]
- 試行回数と理論値について質問があります。
サイコロを6回振って1が理論値である1回だけ出る確率は約『40』% 同じく30回振って1が理論値である5回だけ出る確率は 約19% 60回振って1が理論値である10回だけ出る確率は 約13% よって試行回数を増やすと理論値に近づくどころか 実際は逆で起こらなくなる。 1万回も試行すればまず起こりえない数値になる。 試行を増やすと全事象は飛躍的に拡大するから当たり前の話ですが。 『つまり試行回数を増やせば理論値丁度に近づくは誤り』 これをどう説明すれば頭の回転の悪い人たちに理解してもらえるのでしょうか?
- 187 名前:132人目の素数さん mailto:sage [2009/08/05(水) 07:41:21 ]
- >>186
確率分布の絵を描けばわかると思うけどね。 それよりも、「サイコロの1の目が全試行の6分の1ピッタリ出る」という事象に、 あまり教育的価値は無いと思う。 幅を持たせて、全試行の 1/5 〜 1/7 に出るとすれば大数法則の例になる。 もっと幅を持たせて 1/4 〜 1/8 なら、8の倍数の試行回数について キリの良い範囲になるし、、、
- 188 名前:132人目の素数さん mailto:sage [2009/08/05(水) 08:08:06 ]
- 夏休みか
- 189 名前:132人目の素数さん mailto:sage [2009/08/05(水) 08:46:04 ]
- 一万回試行させればいいじゃん
- 190 名前:132人目の素数さん mailto:sage [2009/08/05(水) 09:09:03 ]
- つーか、試行回数が6の倍数でなけりゃ理論値は整数でないんだから
実験の結果と理論値とが一致する確率は0だろ。 試行回数によって、単調増加や単調減少するようなものではないぞ。
- 191 名前:132人目の素数さん mailto:sage [2009/08/05(水) 09:10:35 ]
- 「理論値丁度に近づく」 と 「理論値丁度になる」 を 混同してはいけない。
- 192 名前:132人目の素数さん mailto:sage [2009/08/05(水) 12:49:15 ]
- >>186
人を頭が悪いなどと言う前に、君は>>190のようなことを考えようとしなかったのか…。
- 193 名前:132人目の素数さん mailto:sage [2009/08/05(水) 22:21:23 ]
- 186は確率収束を知らないDQNでOK?
- 194 名前:132人目の素数さん mailto:sage [2009/08/06(木) 01:33:13 ]
- まあしかし
サイコロで6回続けて1が出なかった場合に、次は1が出やすくなっているとかの 一度起こった偏りを元に戻そうとする力(ちからというのがおかしければ何か?)が 働くと信じているようなひととかもいるくらいだから 確率というものは直感的に理解しづらいなかなか難しいものなのかもしれん。
- 195 名前:132人目の素数さん [2009/08/06(木) 20:58:04 ]
- 赤池氏が亡くなりました。
お悔やみ申し上げます
- 196 名前:132人目の素数さん mailto:sage [2009/08/06(木) 21:05:43 ]
- AICの赤池氏が?もうそんな年だったんか…。
- 197 名前:132人目の素数さん [2009/08/06(木) 21:29:06 ]
- Bonferroni's correctionを行うと、例えばPの値を3倍とかしなきゃならないじゃないですか。Correctionする前の値が例えば0.5だった場合、敢えて危険率を表示しなければならない場合、1.5とは書けないし、どう表記すればよいでしょうか?
- 198 名前:132人目の素数さん mailto:sage [2009/08/06(木) 22:03:23 ]
- >敢えて危険率を表示しなければならない場合
どんな場合でしょう? ボンフェローニに限らず、多重比較検定の p 値は解釈が困難なので、 有意かそうでないかだけ表示すればいいものだと思っていました。
- 199 名前:132人目の素数さん mailto:sage [2009/08/06(木) 22:28:17 ]
- >>198
確かに、仰るとおりなのですが、例えばP=0.66と表記すれば、サンプル数がある程度あっても有意差がないと理解してくれるのでは、と思いまして。
- 200 名前:132人目の素数さん [2009/08/06(木) 22:34:13 ]
- 質問です!!
400人分の血液データを検定にかけたいと思うのですが、重回帰分析は使えますか? それとも年齢別にして相関とか出した方がいいですか?
- 201 名前:132人目の素数さん mailto:sage [2009/08/06(木) 23:02:35 ]
- >>200
少し落ち着け。 疑問に思うんであれば両方やってみればいいじゃん。それだけの情報だと、何とも言えないが…。 血液から分かることはたくさんあるからね。 君の目的によって色々考えられるよ。こういう場合、絶対的な正解みたいなものはないから柔軟に色々やってみたらいい。
- 202 名前:132人目の素数さん [2009/08/06(木) 23:10:57 ]
- >201
落ち着きます・・・。 重回帰分析をする場合、先に行なうのは正規性の検定だけでいいんですよね? 相関だすときもそうだと思いますが・・・。
- 203 名前:132人目の素数さん mailto:sage [2009/08/06(木) 23:34:11 ]
- >>199
調整しない(3倍しない) p 値を表示して、脚注に「Bonferroni 調整により 0.0166 以下が有意」とか書いてはどうでしょうか。 あと、3 倍した p 値を表示する流儀はかなりマイナーだと思いますよ?私は医薬品業界なのですが、見たことがありません。
- 204 名前:132人目の素数さん mailto:sage [2009/08/07(金) 00:21:54 ]
- >>202
まだ落ち着いてないぞ。 重回帰ってことは目的変数があるはずだが、それはなんだ?
- 205 名前:132人目の素数さん [2009/08/07(金) 07:08:09 ]
- >>203
レス、どうもありがとうございます。 >>調整しない(3倍しない) p 値を表示して、脚注に「Bonferroni 調整により 0.0166 以下が有意」とか書いてはどうでしょうか。 確かに、その方がスマートですね。 >>あと、3 倍した p 値を表示する流儀はかなりマイナーだと思いますよ?私は医薬品業界なのですが、見たことがありません。 私も見たことがありません。P値が1を越えることがあるから、当たり前ですかね。
- 206 名前:132人目の素数さん [2009/08/07(金) 17:57:14 ]
- >204
落ち着きました!! 目的変数は体重や食事記録も記入してもらっているので摂取エネルギー量など にしようと思っています。説明変数は中性脂肪やコレステロールなどにし ようと思っています。
- 207 名前:132人目の素数さん mailto:sage [2009/08/07(金) 20:51:01 ]
- >>206
体調(臨床検査値)が摂取エネルギー量(食欲)に与える影響を調べるの? 逆向きの因果関係の方が強いだろうから、なかなかに難しい(というか、ほとんど無理)と思うけど。
- 208 名前:132人目の素数さん mailto:sage [2009/08/07(金) 21:37:54 ]
- >>207
>>206によると説明変数がコレステロールや中性脂肪なので正の相関が予想されると思うけど…。 仮に負の相関だったら何かまずい?
- 209 名前:132人目の素数さん mailto:sage [2009/08/07(金) 21:40:00 ]
- ん?因果関係だったのか。すまん。
- 210 名前:132人目の素数さん mailto:sage [2009/08/07(金) 23:57:28 ]
- 因果関係はわからんだろ
- 211 名前:132人目の素数さん mailto:sage [2009/08/17(月) 09:11:45 ]
- ttp://home.hiroshima-u.ac.jp/nishino/2008/keisoku/keisoku_11.pdf
上記PDFのP12にある、相関があるときの平均値の分散So^2の導出過程を知りたいのですが どうがんばっても分かりません。 この式は大変重要だとおもいます。 通常、観測データの自己相関係数が0になることは稀だと思うのに、 平均値の分散So^2=σ^2/Nで考えるのは過小評価になると思うのです。
- 212 名前:132人目の素数さん mailto:sage [2009/08/17(月) 23:00:07 ]
- 初歩的な質問です。
検定で「5%水準で有意な差がある」とはどういう意味ですか? 計算はできますが得られた結果の意味がわかりません。
- 213 名前:132人目の素数さん mailto:sage [2009/08/18(火) 00:14:08 ]
- ぶっちゃけた言い方をすると
そのようなことが偶然起こる確率は5%以下というくらいの意味。
- 214 名前:132人目の素数さん [2009/08/18(火) 17:07:45 ]
- 質問です。問題集で、
来客人数をランダムに4日間調査して、45人、35人、48人、37人であったとき、 一日平均の来客人数の95%信頼区間を求める問題で、 41.25±1.96(√41.25/√4) となっています。 これは平均値の区間推定の問題だと思うのですが、 (√41.25/√4)の意味が分かりません。 母分散or標本分散が式に入ってなくていいのでしょうか。
- 215 名前:132人目の素数さん mailto:sage [2009/08/18(火) 18:08:08 ]
- >>214
ポワッソン分布なら 平均=分散 だが それでも話は通らないか?
- 216 名前:214 [2009/08/18(火) 18:46:52 ]
- >>215
poissonで解決しました。ありがとうございました。
- 217 名前:132人目の素数さん mailto:sage [2009/08/19(水) 21:54:38 ]
- >>212
20回に1回は間違えるけど、許してね。 と、宣言している感じ。 なぜ、5%なのか、1%なのかは、歴史があるので、適当にググるべし。 どうして、100%が言えないの、と思う人はあっちに行ってください。 気象庁が「明日の降水確率0%」と発表したら、本当は1.0e-6かも知れんし、 なのだが、たいていの人は傘持ってないね。 もし、副作用が全く無くて、効果が60%にみとめられて、コストが安ければ、 どんどん製造すれば良いと思うけど、そうはいかないのね。 (副作用のないものはおそらく無いから) ちなみに、5%をクリアするためのだけに、検定方法をはしごするのはみっともないのでやめましょう。 鞍点とか、最近聞かないみたいなんだが、誰かやってるのかな。
- 218 名前:132人目の素数さん [2009/08/20(木) 11:33:24 ]
- 誰かこの問題教えてくれませんか?
コインをn回投げて、i回目の結果Xi(iはXの右下)を表なら1、裏なら0とする n=100、表の出る確率が2分の1の時、Sn=X1+X2+・・・・プラスXnの確率分布を求めよ
- 219 名前:132人目の素数さん mailto:sage [2009/08/20(木) 15:01:43 ]
- >>218
丸投げ禁止。教科書を読みましょう。
- 220 名前:132人目の素数さん mailto:sage [2009/08/20(木) 18:44:54 ]
- >>218
ヒント。Sn=1 となる確率は?Sn=2 となる確率は?・・・ Sn=s となる確率は?それを足し上げたら? 判らないなら、高校の教科書を引っ張り出して、順列・組み合わせを復習しましょう。
- 221 名前:132人目の素数さん [2009/08/23(日) 03:36:32 ]
- ランダウの記号の意味がいまいち分かりません。
辞書的な意味は分かるのですが、実際収束速度が分かったところで何の役に立つのでしょうか? あとO(1)とかO(√2T)とかよく見ますが、()の中の数値or数式ってどのように求めてるんでしょうか?
- 222 名前:132人目の素数さん mailto:sage [2009/08/23(日) 09:55:17 ]
- 大雑把に言うと誤差がその範囲に収まるということだ
それの定義だけで使い方が本にないってことはないだろう 先に進めばわかる
- 223 名前:132人目の素数さん mailto:sage [2009/08/23(日) 09:57:07 ]
- 微分法の最初の方を読み返すといい
- 224 名前:132人目の素数さん mailto:sage [2009/08/23(日) 15:12:59 ]
- >>221
全微分とか一様収束とかのところで収束速度は関係してくるんじゃなかったかな?
- 225 名前:132人目の素数さん [2009/08/23(日) 19:32:12 ]
- 主因子法とはなんでしょうか?
因子を抽出する、というところまでは分かったんですが、 どんな時に使えるのか?また使えないのか、 といったことが分かりません。 どなたか簡単な例を挙げて教えていただけないでしょうか? よろしくお願いします
- 226 名前:132人目の素数さん mailto:sage [2009/08/23(日) 20:13:02 ]
- うんざりする丸投げの嵐
- 227 名前:132人目の素数さん mailto:sage [2009/08/23(日) 20:47:14 ]
- 何の役にも立たないどころか、
存在自体が害悪である教えない君は黙ってろ
- 228 名前:132人目の素数さん mailto:sage [2009/08/23(日) 22:30:00 ]
- >>225
「主因子法」ではなく、「因子分析」について調べた方がいいと思う。
- 229 名前:225 mailto:sage [2009/08/23(日) 23:11:25 ]
- >>228
レスありがとうございます。 もう一度因子分析見てみますね。 ちなみに「主因子法、因子分析」で検索したらむっちゃ情報多くて・・・ もう一度がんばります!!
- 230 名前:132人目の素数さん mailto:sage [2009/08/24(月) 00:53:44 ]
- その程度の知識だったら、先に「主成分分析」を調べた方が良いぞ。
因子分析は「ムツカシイ」から
- 231 名前:132人目の素数さん mailto:sage [2009/08/24(月) 01:01:24 ]
- >>227
まだいたのか。前スレからの粘着もいい加減にしろよ。荒らしは消えてくれ。 嫌なら質問しなきゃいいし、スレも見なければいい。はっきり言ってうざすぎ。
- 232 名前:132人目の素数さん mailto:sage [2009/08/24(月) 01:25:06 ]
- >>231
それ全部お前に返すわ。 まだいたのか。前スレからの粘着もいい加減にしろよ。荒らしは消えてくれ。 嫌ならレスしなきゃいいし、スレも見なければいい。はっきり言ってうざすぎ。
- 233 名前:132人目の素数さん mailto:sage [2009/08/24(月) 01:41:17 ]
- 何だ?>>232は?前スレで何があったんだよ
- 234 名前:132人目の素数さん mailto:sage [2009/08/24(月) 02:19:11 ]
- スルーできずに延々と丸投げ批判
レスの無駄
- 235 名前:132人目の素数さん mailto:sage [2009/08/24(月) 08:20:25 ]
- >>227
丸投げにはどうせまともな回答は期待できないのだから、丸投げである旨を指摘することで 問題をかみ砕くように(あるいは、このスレに見切りをつけるように)誘導するのは少なくとも 質問者の役に立つと思うけど?
- 236 名前:132人目の素数さん mailto:sage [2009/08/24(月) 13:33:42 ]
- >>232
テンプレにも丸投げ禁止と出ている。スレ荒らしはお前。テンプレくらい読め。 >>233 回答者が「教科書読め」や「丸投げ禁止」と苦言を呈することが質問スレではよくあるんだが、 こいつ(質問者)が「やさしく教えろ、ヒントだけなら要らないからスルーしろ」とか「偉そうに言うな」とか言って散々荒らして、叩かれまくったんだよ。
- 237 名前:132人目の素数さん mailto:sage [2009/08/24(月) 13:37:07 ]
- >>235
お前が答えたくなくとも、答える人はいるかもしれない。 しかしこんな板だから数日後の回答もありうる。 そのときに見切りをつけていたら、質問者は回答に気づかないことになる。 回答したくないものは黙り、したい者だけがすればよい。
- 238 名前:132人目の素数さん mailto:sage [2009/08/24(月) 13:44:48 ]
- >>237
正論 教えない君どころか、教えるな君は害でしかない。 自分が叩かれていることも認識できないアホ。 ↓ずっと延々と粘着しているこいつこそが真の荒らし。↓ 43:132人目の素数さん[sage]:2009/06/29(月) 13:32:13 >>42 テンプレ読んだか?宿題の丸投げは止めましょう。 あとsageで. 44:132人目の素数さん[sage]:2009/06/29(月) 18:43:05 典型的な丸投げワロタ 146:132人目の素数さん[sage]:2009/07/16(木) 16:36:16 >>143 宿題丸投げは誰もレスしないよ。 162:132人目の素数さん[sage]:2009/07/22(水) 00:07:44 >>161 丸投げ禁止。 219:132人目の素数さん[sage]:2009/08/20(木) 15:01:43 >>218 丸投げ禁止。教科書を読みましょう。 226:132人目の素数さん[sage]:2009/08/23(日) 20:13:02 うんざりする丸投げの嵐
- 239 名前:132人目の素数さん mailto:sage [2009/08/24(月) 13:45:30 ]
- 荒らしは基本スルーすべきなんだろうけど、>>227はあまりに粘着が過ぎるので、やはり叩こうと思ってしまった。
自分では何の努力もせずに他人に助けを求めて、思うような答えがもらえなかったら逆ギレって人間のクズだわな…
- 240 名前:132人目の素数さん mailto:sage [2009/08/24(月) 13:46:37 ]
- >>239
質問者が逆ギレしていると思っている典型的な池沼
- 241 名前:132人目の素数さん mailto:sage [2009/08/24(月) 13:47:28 ]
- 自作自演か…。どうしようもないな。
- 242 名前:132人目の素数さん mailto:sage [2009/08/24(月) 13:49:34 ]
- >>241
反論できず顔真っ赤にして自演呼ばわりwww
- 243 名前:132人目の素数さん mailto:sage [2009/08/24(月) 13:53:21 ]
- >>237=238
前スレでも「どこどこに書いてあるから読め」「○○でググれ」と言った回答者を煽ったのがお前だったな。 「ヒントだけなら役に立たんからスルーしろ」「完璧な回答以外意味がない」とか言って。 それに対して「そもそも完璧な回答を期待する方が間違いだし、ヒントだけでも参考になる人もいる、また完璧な回答したくても質問自体が不明確でできないことがとても多い」と言った反論がなされた。
- 244 名前:132人目の素数さん mailto:sage [2009/08/24(月) 13:57:05 ]
- >>242
反論は散々なされているだろう? お前が理解できていないだけだ。 あとwの数=悔しさということも学んだ方がいいようだな。
- 245 名前:227,232,234,238,240,242 mailto:sage [2009/08/24(月) 14:00:54 ]
- >>243
残念。その等式は成り立ってないな。 少なくとも俺に賛同する奴がもう一人以上いるようだ。 >>225に対して丸投げするなと言った>>226 答える>>227>>228 お礼する>>229 どっちが荒らしか一目瞭然。
- 246 名前:132人目の素数さん mailto:sage [2009/08/24(月) 14:02:06 ]
- >>243
237ですが、人違いですよw 見えない敵と戦うのはやめてね、収拾が付かないから ちなみに俺は「どこどこに書いてあるから読め」は十分役に立つ回答だと思うよ (どこどこが相当限定されていれば)
- 247 名前:132人目の素数さん mailto:sage [2009/08/24(月) 14:02:09 ]
- >>243
残念。その等式は成り立ってないな。 少なくとも俺に賛同する奴がもう一人以上いるようだ。 >>225に対して丸投げするなと言った>>226 答える>>228 ←訂正 お礼する>>229 どっちが荒らしか一目瞭然。
- 248 名前:132人目の素数さん mailto:sage [2009/08/24(月) 14:16:14 ]
- そもそも>>3は「丸投げするな」荒らしが勝手につけたレスです。
そんなテンプレ、前スレまで存在しません。 前スレで散々叩かれた荒らしによって、このスレに勝手に貼られました。 スレの総意も得られていません。 「丸投げするな」って言うと、少し自分が賢くなった気がするんだろうなwww それでオナニーですか?(大爆笑wwwwww) ほんと気持ち悪い奴だ。
- 249 名前:132人目の素数さん mailto:sage [2009/08/24(月) 14:22:09 ]
- >>248
前スレまであったよ。「宿題の丸投げはやめましょう」ってね。 調べればいい。
- 250 名前:132人目の素数さん mailto:sage [2009/08/24(月) 14:23:25 ]
- wを大量に使うやつの方がはるかに低俗で気持ちが悪いんだが…
- 251 名前:132人目の素数さん mailto:sage [2009/08/24(月) 14:25:17 ]
- 「学校の宿題は自分でやりましょう」だったかな?
丸投げという言葉はなかったかもしれないが、基本的には自分でやることを勧めるものだった。
- 252 名前:132人目の素数さん mailto:sage [2009/08/24(月) 14:25:51 ]
- >>244>>250
何の反論もできず、w批判しか出来ない奴には、 wでも使って批判和らげてあげないと、自殺しちゃうだろ。
|

|