- 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
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統計学なんでもスレッド
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- 75 名前：１３２人目の素数さん [2009/07/06(月) 11:13:14 ]
- 離散型一様分布の期待値や分散って、連続型一様分布と同じですか？
- 76 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2009/07/06(月) 11:28:23 ]
- >>75
ageるなよ。
基本的な考え方は同じだが、一様分布に代表されるように、常に同じ公式になるとは限らない。
- 77 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2009/07/06(月) 11:34:29 ]
- >>76の主語は｢離散型と連続型の確率分布の期待値、分散の考え方については｣。
例えば一様分布では期待値は同じだが、分散は異なる公式になる。
一様分布でググれ。
- 78 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2009/07/06(月) 14:27:40 ]
- 検索すれど、連続型のものの証明ばかりで離散型の証明が出てきません…。
どこか解説してくれているページはないでしょうか？
- 79 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2009/07/06(月) 15:48:37 ]
- >>75,78
離散型の場合
期待値については
高校数学A 場合の数と確率
および
高校数学C 確率と確率分布
分散については
高校数学C 確率と確率分布
に懇切丁寧な説明があるから
まず高校教科書を読め
- 80 名前：１３２人目の素数さん mailto:age [2009/07/06(月) 20:16:11 ]
- 読むから、
まず高校教科書うｐれや
- 81 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2009/07/06(月) 20:23:37 ]
- 近くの高校へ行って
余ったやつを土下座していただいてこい
- 82 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2009/07/07(火) 00:22:34 ]
- >>74
k-dai.hp.infoseek.co.jp/dai_01_bu/yougo-W.htm
- 83 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2009/07/07(火) 02:44:40 ]
- 学校の課題がわけわかんなくて困ってます
誰かいますか？
- 84 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2009/07/07(火) 04:01:17 ]
- ハイ、います。
- 85 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2009/07/07(火) 04:17:27 ]
- 聞いてもいいですか？
回帰分析表を読みながら穴埋めで解くんですが、元のデータがないのでそれぞれの関係がわかっていないと解けない問題なんでかなり苦労してます＞＜；
回帰統計
重相関 R A
重決定 R2 B
補正 R2 0.309
標準誤差 C
観測数 10
分散分析表
自由度 変動 分散 分散比 有意 F
回帰 1 1527.778 1527.778 D 0.055
残差 8 E F
合計 9 3960
係数 標準誤差 T P-値 下限 95% 上限 95%
切片 67.444 10.278 6.562 0 43.743 91.146
X 値 1 -0.278 0.124 G 0.055 H I
これでＡ～Ｉを解かなければならないんですがＡ，Ｂまでしかとけませんした；；
Ｃ以降はどのように解けばいいでしょうか？？
- 86 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2009/07/07(火) 04:22:16 ]
- 回帰統計
重相関 R A
重決定 R2 B
補正 R2 0.309
標準誤差 C
観測数 10
分散分析表
自由度 変動 分散 分散比 有意 F
回帰 1 1527.778 1527.778 D 0.055
残差 8 E F
合計 9 3960
係数 標準誤差 T P-値 下限 95% 上限 95%
切片 67.444 10.278 6.562 0 43.743 91.146
X 値 1 -0.278 0.124 G 0.055 H I
見にくいですね；；
打ち直してみたけどどうかな…
- 87 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2009/07/07(火) 04:55:52 ]
- Ａ～Ｉ
それぞれの求め方を知っていれば何とかなるのでは？
分散分析表ならこんな感じで
3960 - 1527.778 = E
E / 8 = F
1527.778 / F = D
- 88 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2009/07/07(火) 05:09:30 ]
- そっか！ありがとうございます！！
所々計算方法がわかるカンジなんでそれぞれの結果しかでてないと関係がわからなくて式に結び付けられなかったんですよ；；
混乱しそうですけど残りは自分でなんとかがんばってみます！
本当にありがとうございました＾＾
- 89 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2009/07/07(火) 05:18:07 ]
- それぞれ分かる範囲の関係式にA～Iまでぶち込めば単なる連立方程式になるんじゃね？
A～Iまでの9個がわからないので，都合9個の関係式＝方程式が出てくればよい
- 90 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2009/07/07(火) 05:21:55 ]
- なるほど…ありがとうございます！！
とりあえず式を並べていけばいいんですね！
- 91 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2009/07/07(火) 05:33:34 ]
- >>89
ちょｗアカンやろ！
- 92 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2009/07/07(火) 06:03:06 ]
- ダメなんですかｗｗ
そもそも上限、下限の式がわかんなくて方程式できませんでした；；
- 93 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2009/07/07(火) 06:15:52 ]
- 自由度8で両側確率5%(片側確率2.5%)のt値は2.306
係数 + 2.306 * 標準誤差 = 上限
係数 - 2.306 * 標準誤差 = 下限
- 94 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2009/07/07(火) 06:33:53 ]
- なるほど！！
ありがとうございます！！
でもごめんなさいｔ値の求め方がいまいちわからないです＞＜；
よかったら教えてもらえませんか？
- 95 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2009/07/07(火) 06:41:51 ]
- t値って>>86のGの部分？
>>93のはt分布表を参照
- 96 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2009/07/07(火) 06:43:12 ]
- >>95
ごめんなさい全く同じものだと思ってました…
今回問題のｔってなんなんでしょうか？
- 97 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2009/07/07(火) 06:49:24 ]
- 係数と標準誤差から求まるt値
X値1ならX値1のt値
- 98 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2009/07/07(火) 07:06:23 ]
- わかりました！
ありがとうございます！！
- 99 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2009/07/07(火) 07:32:35 ]
- みなさんのおかげでなんとか課題を乗り切ることができました！！
本当にありがとうございました＾＾
- 100 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2009/07/07(火) 14:20:28 ]
- 深夜から未明にかけてこんなに伸びてるのかよ…
- 101 名前：１３２人目の素数さん [2009/07/07(火) 22:05:25 ]
- 多項分布の周辺分布は二項分布に従うことの証明ってどうやれば良いんですか？
本などを見ても簡単すぎるのか直観的に明らかだとか書いてあったりして、あまり載ってないですし
誰か教えてください。お願いします
- 102 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2009/07/07(火) 23:15:24 ]
- >>101
すぐに回答して欲しいのかもしれないがあげるな。
明解演習「数理統計」という本に三項分布を例に証明が載っている。
読めば分かるだろう。
- 103 名前：１３２人目の素数さん [2009/07/07(火) 23:27:35 ]
- >>102
すみません。
わかりました！！ありがとうございます！！
- 104 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2009/07/07(火) 23:30:57 ]
- >>103
だからageんなって…（笑
- 105 名前：１３２人目の素数さん mailto:age [2009/07/08(水) 04:41:21 ]
- 今時age・sage気にしてる人ってなんなの？ｗｗｗ
- 106 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2009/07/08(水) 15:01:26 ]
- >>105
うざいんだよ教えて君。
ｳﾌﾟしろとか言ってたびたび煽ってたのもお前じゃないか？
新ｽﾚまでくるんじゃねーよ。
- 107 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2009/07/08(水) 15:55:51 ]
- agesage云々より質問者にあまりガツガツするなということじゃないか？
以前から質問者にageが多いのは確かだし。
この板自体が過疎版だし、レス付けば儲けもんくらいの考えじゃないと。
性急にレスを求めようとするのはどうかということ。
- 108 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2009/07/08(水) 16:10:00 ]
- 質問者も>>85の質問の時みたいに
回答者が殆ど答えてしまうのは稀な事だと思ってた方がいいよ。
- 109 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2009/07/08(水) 18:44:50 ]
- ↑「答えるのは普通じゃないんだよ。>>85に答えた回答者はこれから答えるなよ。」
感じ悪っ
- 110 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2009/07/08(水) 18:52:11 ]
- またお前か…
- 111 名前：あげ mailto:age [2009/07/08(水) 18:56:50 ]
- >>110
上げ下げ気にしてスレ主にでもなった気分でいるアホ
なぜかスレを不活性化させることをのぞむ根暗人物
質問者叩きが大好きなキモキモ粘着姑
ま た お 前 か ・・・
↑こっちの台詞だわ
- 112 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2009/07/08(水) 19:04:57 ]
- >>111
あの～俺は回答者じゃないし回答できるほど詳しくないから…
質問者からしてもお前の行為は迷惑って事だ
つうか叱られた事まだ恨んでるのか？かなりの粘着荒しだな
- 113 名前：１３２人目の素数さん [2009/07/08(水) 19:07:14 ]
- 質問も回答も禁止です
- 114 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2009/07/08(水) 19:15:37 ]
- 何か質問ある？答えちゃうよ！
- 115 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2009/07/08(水) 19:34:28 ]
- >>112
なんだ。ただの役立たずが、スレをコントロールして
神にでもなったつもりだったんだな（大爆笑ｗｗｗ
- 116 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2009/07/08(水) 19:39:32 ]
- >>115
上げんなとか言ってたの俺じゃないんだけど
何を勘違いして喚いてるんだ？
- 117 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2009/07/08(水) 19:41:21 ]
- なら>111の上3つのうちの２，３だろ
あってんじゃん
- 118 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2009/07/08(水) 19:47:26 ]
- >>110=>>112=>>116な
前スレからいるがお前がウザイだけ
お前以外にはこんな態度してない
つうか基本ＲＯＭ専だｗ
ただの役立たずも否定しないｗその通りだし
- 119 名前：１３２人目の素数さん [2009/07/08(水) 19:50:25 ]
- 質問も回答も禁止です
- 120 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2009/07/08(水) 19:55:07 ]
- 教えて君の質問って何だったのか分かる人いる？
- 121 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2009/07/08(水) 20:11:16 ]
- 質問も回答も禁止なら後は何の話が？
- 122 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2009/07/08(水) 20:44:43 ]
- それにしても下げろ厨は、上げたら荒らしが多くなるとかいう
神話を信じている宗教家か何かですか？(笑)
ちゃんと検定したんですか？ﾌﾟﾌﾟﾌﾟｗｗｗ
- 123 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2009/07/08(水) 20:57:03 ]
- 伸びてると思ったらなんじゃこりゃ
- 124 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2009/07/09(木) 13:40:27 ]
- >67
A∩Bのことを
ABと書いたりA・Bと書いたり
A×Bと書いたりA＆Bと書いたり
A&&Bと書いたりA∧Bと書いたり
世の中実にいろいろな流儀があるのじゃよ
- 125 名前：ぼう [2009/07/10(金) 12:51:48 ]
- カルマンフィルターについて教えてください。
{y_t}をN変量ベクトルとして、y_tの各要素に共通のfactorがK個あるモデルを
推定したいのですが、カルマンフィルターで推定できるでしょうか？
K=1の場合はいろいろな教科書に載っているのですが、K>1の場合が見当たりません。
状態方程式のモデル化を少し変更すればよさそうなのですが、確信を持つために
文献などを教えていただければ幸いです。
- 126 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2009/07/11(土) 05:40:05 ]
- 各要素に共通のfactor ってどういうこと？
いずれにせよ多次元でも線形ガウスなら出来ると思うけど。
- 127 名前：125 [2009/07/11(土) 09:30:36 ]
- >>126
分かりにくくてすみません。要はN変量時系列データを使って、K個の因子を持つ因子モデルの因子を
カルマンフィルターで推定できるかを考えています。モデルは一番基本的な正規線形モデルです。
- 128 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2009/07/11(土) 10:28:08 ]
- 変量と因子の関係が良く分からん
内部状態、入力、外乱のどれに相当するとしても
普通はn個で解説されていると思うが
とりあえずWikiでも読んでみたら？
- 129 名前：大学生 mailto:sage [2009/07/11(土) 11:42:14 ]
- 質問です。
確率変数Ｘは、平均５０、分散９の正規分布に従うとする。次の条件を満たすＣを求めよ。（表情正規分布Ｎ（０，１）のパーセント点ｚ（α）の表を利用する）
（１）Ｐ（Ｘ＞Ｃ）＝５％
（２）Ｐ（５０－Ｃ＜Ｘ＜５０＋Ｃ）＝５０％
（１）はわかったのですが、（２）が分からなかったです。どのように考えればいいですか？
- 130 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2009/07/11(土) 11:45:02 ]
- ↑
表情正規分布→標準正規分布
- 131 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2009/07/11(土) 12:00:53 ]
- 評定正規分布
↓
←氷上正規分布
- 132 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2009/07/11(土) 13:20:18 ]
- ±1σの範囲には約68%
それが50%になるzを(1)の要領で…
- 133 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2009/07/12(日) 00:05:49 ]
- 質問があいまいだから解答もあいまいだな。
要するに表にあるものは計算できるが表にないものは計算できません
ということなのだろう。
絵を描いて少し考えてみろ。確率は密度関数の面積だ。
あと正規分布は左右対称な。
- 134 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2009/07/12(日) 00:19:58 ]
- 正規分布の表が上側のみなんだけどどこを見ればいいの？のような感じで分からないとか？
- 135 名前：１３２人目の素数さん [2009/07/12(日) 09:56:09 ]
- アンケートから得られた順序尺度のデータ（4件法）をあえて間隔尺度データとみなして
主成分分析や因子分析等を行おうかと思うだけど，邪道でしょうか．
慣例としては結構やられているようなんだけど．
- 136 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2009/07/12(日) 21:29:27 ]
- 邪道
- 137 名前：１３２人目の素数さん [2009/07/12(日) 22:20:11 ]
- オナヌーイ思考でもやっか
- 138 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2009/07/14(火) 01:02:20 ]
- 質問です。専門がコンピュータサイエンスなのですが…
典型的な「流行」（最初にがっと立ち上がって、徐々に衰退していく）を関数で表わしたものはありますでしょうか？
（これに関する学術的な研究はありますでしょうか？googleで色々探したのですが、
あまり関係ないものがヒットして、残念ながら見つけることができませんでした）
あるファイルのダウンロード量を時系列的に、今日はこれだけダウンロードされた、次の日はこれだけだった、というのを
シミュレートしなくてはならないのですが、よろしくお願い致します。
- 139 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2009/07/14(火) 09:17:19 ]
- べき乗則かな
ja.wikipedia.org/wiki/%E3%81%B9%E3%81%8D%E4%B9%97%E5%89%87
科学用語でググると音楽関係の変なグループばかりヒットして
うんざりすることがあるな。あいつら害虫だ
- 140 名前：１３２人目の素数さん [2009/07/14(火) 17:04:17 ]
- スペクトル密度関数の推定について教えてください。
スペクトル密度関数V(θ)の推定は
V(θ)＝sum_{k=-M}^M w(k,M) x 自己共分散行列(k) x exp(-ikθ)
w(k,M)はラグウィンドウ、Mはバンド幅
で推定しますが、最後の虚数が入っている指数の部分はどうやってプログラムを
書けばいいのでしょうか？最後の指数の部分がなければ簡単なのですが・・・。
ソフトは何でもかまいません。よろしくお願いいたします。
- 141 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2009/07/14(火) 17:13:43 ]
- はい
- 142 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2009/07/15(水) 00:35:34 ]
- >>139
ありがとうございました。
色々と調べてみたいと思います。
- 143 名前：１３２人目の素数さん [2009/07/16(木) 14:28:08 ]
- ある正規母集団Ｎ(μ,９)から大きさ１６の標本を取って標本平均を計算すると５.１であった母集団平均の９５%信頼区間を求めなさい
という問題…わかりますか…？？
- 144 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2009/07/16(木) 14:58:22 ]
- わかります
- 145 名前：「猫」∈社会の屑 ◆ghclfYsc82 mailto:sage [2009/07/16(木) 16:09:08 ]
- わかります人は何でも判るんですね、凄いですな
ワシは統計は全然判りませんが。
- 146 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2009/07/16(木) 16:36:16 ]
- >>143
宿題丸投げは誰もﾚｽしないよ。
>>145
多分はるか昔にやってるけど忘れてるだけだと思う。
>>143みたいなのはどんな入門教科書にも載ってるし、それこそ数ⅢCすらできない経済系とかの文系でも必ずやるようなもの。
- 147 名前：「猫」∈社会の屑 ◆ghclfYsc82 mailto:sage [2009/07/16(木) 16:46:01 ]
- う～ん、そうなんかなァ
でも人間って興味無い事はすぐ忘れるでしょ
それに長い事数学をやっていると
数値データってのはまあとにかく苦手になりますよね
- 148 名前：１３２人目の素数さん mailto: [2009/07/17(金) 01:52:54 ]
- Aｸﾞﾙｰﾌﾟからﾗﾝﾀﾞﾑに選んだ100人の給料570万、標準偏差20万、
Bｸﾞﾙｰﾌﾟからﾗﾝﾀﾞﾑに選んだ81人の給料550万、標準偏差10万
AとBの給料の差が10万であることを有意水準5%で検定。
という問題は独立2群の母平均の差の検定だと思うんですが、
解答はt検定ではなく、z=10/2.287=4.37となっています。なぜでしょうか。
- 149 名前：１３２人目の素数さん [2009/07/17(金) 08:14:40 ]
- 件数が多いんだろ
- 150 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2009/07/17(金) 08:29:26 ]
- t検定はサンプル数が30くらいまでの時に使うもの
- 151 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2009/07/17(金) 08:38:55 ]
- 分散既知だから
- 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(ｺﾝﾎﾞｰｼｮﾝ)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ⅢC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？
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