- 1 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2012/01/14(土) 01:26:04.68 ]
- スレのお約束を守った上で統計学について何でもどうぞ。
●学校の宿題の丸投げはやめましょう。
●質問者は質問の前に相当程度調べるなり、考えるなりしましょう。
●荒らしは基本的にスルーでお願いします。
前スレ
統計学なんでもスレッド13
uni.2ch.net/test/read.cgi/math/1297356696/
- 252 名前：１３２人目の素数さん [2012/04/04(水) 20:11:22.88 ]
- この一昨夜4/2のNHK教育を見逃したんだが、統計学のどういう分野の
話題が出てきたの？
[stats:3110] NHK スーパープレゼンテーション Date: Mon, 02 Apr 2012
mid.ism.ac.jp/stats/msg01597.html
- 253 名前：１３２人目の素数さん [2012/04/04(水) 21:15:53.22 ]
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. | ＼ ∠イ ,ｲイ| ,`-' | 頭が良くて数学が出来てかっこいい人。それが必要条件よ。
| l＾,人| ` `-' ゝ | さらに Ann.of Math に論文書けば十分条件にもなるわよ。
| ` -'＼ ｰ' 人 一番嫌いなのは論文数を増やすためにくだらない論文を書いて
| /(l ＿＿／ ヽ、 良い論文の出版を遅らせるお馬鹿な人。
| （:::::`‐-､__ |::::`､ ﾋﾆﾆヽ、 あなたの論文が Ann of Math に accept される確率は?
| ／ `‐-､::::::::::`‐-､::::＼ /,ﾆﾆ､＼ それとも最近は Inv. Math. の方が上かしら？
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- 254 名前：１３２人目の素数さん [2012/04/05(木) 00:53:18.91 ]
- >>248
なんかおかしい。
本当に、実際の店の人間なのか？
いまはどの店でも、他の方法でレジから
金を抜く店員を見つけています。
- 255 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2012/04/05(木) 01:17:50.25 ]
- 監視カメラはないのか？なくても>>250で終わってる。
- 256 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2012/04/05(木) 14:16:21.65 ]
- >>250-255
そうなんですよね。通常の商品販売ではないので在庫管理や監視カメラといった方法で
チェックをすることができないんですよ…。
各人のモラルに頼っているだけの状態です。
>>254
その方法教えてください。もう統計学とは関係なくなってますが（笑）
- 257 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2012/04/05(木) 15:45:21.27 ]
- 募金鷺の元締め！
いいいいいやあああああああああああぁ
- 258 名前：248 mailto:sage [2012/04/05(木) 15:59:49.69 ]
- >>257
ワロス
でもまあ余りラジカルなことはしないことにしました。
今でも曜日別のグラフやレジの操作記録の統計を掲示して大きなお金をとったら分かるぞという”牽制”くらいはしてます。
ではではありがとうございました。
- 259 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2012/04/05(木) 20:37:12.96 ]
- 在庫管理がきかなくて監視カメラも置けないけど
レジの操作は記録できる
担当は2人の交代制で売り上げに響くくらい横領ができるが
それを指摘することは難しい
どんな仕事なのか気になるな
駐輪所の管理人とかか？
- 260 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2012/04/08(日) 12:31:51.86 ]
- >>252
こういう２次元散布図だけれども３次元目に時間をとってアニメーション化
した管面ならではの動的散布図が、紹介されたらしい。
Data in Gapminder World
www.gapminder.org/data/
- 261 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2012/04/13(金) 05:36:30.33 ]
- >>260
それって去年閉鎖された「Google Labs」内にあった「Google Public Data
Explorer」と同じグラフ描画ソフトじゃないか。
- 262 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2012/04/14(土) 14:24:05.08 ]
- 情報処理技術者試験の正解には偏りがあるという集計が出ている。
基本情報の正解は「ウ」が多く、応用情報の正解は「イ」が多いらしい。
お前らの出番だぞ！
https://twitter.com/#!/moriban/status/190999391035858945
https://twitter.com/#!/moriban/status/190987525005901824
https://twitter.com/#!/h_okumura/status/191015800684036096
https://twitter.com/#!/AkiraOkumura/status/191024337342562304
- 263 名前：sage [2012/04/14(土) 15:46:34.26 ]
- 質問なんですが,
よく移動平均で線形加重とか指数加重が使われるけど、
これを標準偏差に重みをつける時ってどうすればいいの？
- 264 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2012/04/14(土) 17:00:41.08 ]
- >>262
倍数ってか、割合だけではカイ二乗検定はできまへん。（本人は実際の数字を持っているのだろうけど。)
- 265 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2012/04/14(土) 23:24:33.69 ]
- >>264
1回あたり80問だから集計されてる全12回分で960問
選択肢は4つだから、その選択肢を全部足すと3840個になるはず
基本情報はこんな感じだな
ア 22.4％ 860個
イ 23.13％ 888個
ウ 27.5％ 1056個
エ 26.98％ 1036個
- 266 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2012/04/15(日) 03:07:51.43 ]
- >>265
おいおい正解は一つしかないから合計は問題数と同じ960だろ。
すると
ア 215
イ 222
ウ 264
エ 259
だな。この場合、カイ二乗値は7.858でちょうど5%ってところだ。
一方、応用情報の方はなぜか整数にならないので出題ミスですべての選択肢が
正解となったとか何か理由があると思うんだが、そのあたりは960問で
近似して解釈するとp値は2.4%になり、明らかに有意となる。
なんらかのくせはあるんだろうな。
ただ年によって違うし、自分で絞り込んだ方が正解する可能性は高くなると
思うけどね。
- 267 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2012/04/15(日) 13:26:53.59 ]
- >>266
お、さんきゅー
俺としたことが・・・やってしまった・・・
応用情報の合計が960問にならない話は、応用情報スレで出てたわ
2006年に正解なしって問題が１問あったらしい
ikura.2ch.net/test/read.cgi/lic/1334419325/8
- 268 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2012/04/15(日) 17:53:47.08 ]
- p=0.05未満だと「危険率5%で有意」でいいと思うのですが、
p=0.05以上0.10未満のときに「有意傾向」と言う人がいます。
この言葉をきちんと説明したテキストなり辞典はあるでしょうか。
有意水準なぞ慣習的または恣意的なものなのですから、「10%で有意」でいいと思うのですが。
むしろ、「あらかじめ定めた5%には達しなかった(というのも変な表現ですが)のだが、『惜しい』」から
くやしまぎれに『有意傾向』という言葉をつくり出した人がいるんじゃないかと思うのですが。
検定というのは、YESかNOかという二者択一のための手法なんじゃないんですかね。
- 269 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2012/04/15(日) 22:18:06.52 ]
- 確かにみすぼらしい言葉だなw
- 270 名前：１３２人目の素数さん [2012/04/15(日) 23:07:29.13 ]
- >>263
後で計算した標準偏差ほど重みを増やして、
標準偏差そのものの移動平均を出せばいいだけ。
- 271 名前：sage [2012/04/16(月) 11:57:02.54 ]
- >>270
返信ありがとうございます。
実際にやってみたのですが, 標準偏差そのものに加線形加重や指数加重をかけても
平均をとってしまうので, 標準偏差そのものよりも反応が悪くなってしまいました。
時系列データの最新データの変動が激しい場合はより速く標準偏差を大きく, 時系列データの最新データの変動が小さくなる
ときにはより速く標準偏差を小さくするように加重をかけたいのですが、
何かいい方法はありませんか？
- 272 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2012/04/16(月) 23:13:20.57 ]
- >>270は標準偏差の移動平均なんだから鈍るのは当然
そういうことがやりたいならば偏差に重みをつけて
標準偏差を計算すればよい
近くのサンプルの数を割り増しするイメージ
あとはブートストラップするなりARMAで予測するなり
バリエーションはいくらでも考えられるが妥当性は保証しない。
- 273 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2012/04/17(火) 12:44:47.79 ]
- >>252
これじゃないの？
www.ted.com/talks/hans_rosling_shows_the_best_stats_you_ve_ever_seen.html
- 274 名前：１３２人目の素数さん [2012/04/19(木) 19:08:45.41 ]
- 主成分分析を行う時、データを正規化した後に相関係数行列を求める前提として、データが正規分布に従っている事が必要だと思いますが、データが正規分布に従っていないと判断される場合は、どうすればよいのでしょうか？
- 275 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2012/04/19(木) 20:46:40.58 ]
- >>274
Everitt, Brian and Hothorn, Torsten (2011)
An Introduction to Applied Multivariate Analysis with R
Springer-Verlag
- 276 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2012/04/24(火) 21:53:19.09 ]
- 標準偏差はσだけど同じように相対誤差には記号何使えばいいの？
- 277 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2012/04/25(水) 01:45:25.73 ]
- 相対誤差？標準誤差じゃなく？
- 278 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2012/04/26(木) 09:33:03.14 ]
- >>274
正規分布の必要性はあるかな？
- 279 名前：274 [2012/04/26(木) 23:50:24.50 ]
- 278さんへ
相関係数行列を求めるために正規化を行うわけですが、
そもそも一般的に言う相関係数(＝ピアソンの積率相関係数)は、
データがbivariateな正規分布に従っている事を
前提にしているはずだったと思います。
データの分布が非対称な場合や、
正規分布が妥当でないと考えられる場合は、
順位相関係数などを使ったりしないのでしょうか。
間違っていたら指摘お願いします。
- 280 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2012/04/27(金) 00:02:33.69 ]
- 素晴らしい
- 281 名前：１３２人目の素数さん [2012/04/27(金) 01:29:42.53 ]
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- 282 名前：１３２人目の素数さん [2012/04/27(金) 13:54:23.69 ]
- >>279
おれは>>278じゃないですけど、
相関係数って正規分布じゃなくてもいいです。
２つの変数の関係をみているわけですから。
それぞれの変数の分布型を見ているわけじゃないですから。
- 283 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2012/04/28(土) 02:18:02.19 ]
- 単に求めるだけなら正規分布じゃなくてもいいけど
検定するなら必要になるぞ。
- 284 名前：１３２人目の素数さん [2012/04/28(土) 14:50:26.52 ]
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- 285 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2012/04/28(土) 15:21:57.09 ]
- >>283
先だっての、統計のメーリングリストによる、
激しいやりとりを記憶されているでしょうか？
検定ということ自体が、統計学の高等教育にはなじまないものです。
入門書では、考え方のひとつとして重要では
あるかもしれませんがね。
- 286 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2012/04/28(土) 15:46:42.36 ]
- 統計のメーリングリストって何ですか？
- 287 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2012/04/28(土) 20:09:12.13 ]
- なんだろうね。統計学の高等教育っていうもの不明だな。
- 288 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2012/04/28(土) 20:15:49.82 ]
- >>285
統計学検定じゃないよ。推定・検定の検定だよ。言わせるなはずかしい。
- 289 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2012/04/28(土) 22:23:22.22 ]
- そもそもの>>274に答えてやれよ
俺の答えは、「適当にやれ」なんだけど。
要は変数が多い場合に、適当にまとめてやろうという手法に過ぎないので、うまくまとまってればそれでよし。
まとまらなければ、他の手法を使うなり、元の変数を正規分布に近づけるべく適当な変数変換をするなりする。
主成分分析はまだしも、因子分析なんてやってたら、極端に汚いデータじゃなかったら、抽出法が何通りもあり、
回転も何通りもありなんで、何でもありだ。要は納得できるかどうか、別の機会にとったデータにもあてはまるかどうか。
理論家じゃないんで、こんなもんで。
- 290 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2012/04/29(日) 00:46:13.19 ]
- >>288
何意味不明のこと言ってるんだ？
バカなの？
- 291 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2012/04/29(日) 19:40:57.12 ]
- だから統計のメーリングリストって何だよ
- 292 名前：274 [2012/04/29(日) 23:35:04.65 ]
- 282さんへ
書き込みありがとうございます。
＞２つの変数の関係をみているわけですから。
それぞれの変数の分布型を見ているわけじゃないですから。
しかしながら、非対称な分布に従うデータから計算した
ピアソンの積率相関係数は、同じデータから計算した順位相関係数
よりも、値が小さくなるはずです。これはデータが持つ本来の情報量が、
損なわれていることを意味していると思います。
順位相関係数行列を用いて主成分分析を行う事ってありますか？
もしかすると、順位相関係数行列の固有値固有ベクトルを求める事は、
制約条件の下で主成分スコアの分散を最大化することを意味しないのでしょうか？
289さんへ
書き込みありがとうございます。
解釈しやすいように、何でもありと言う事なんですね。
- 293 名前：１３２人目の素数さん [2012/04/30(月) 00:23:26.19 ]
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- 294 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2012/04/30(月) 00:59:55.11 ]
- >>292
面白い考えだね。すでに考えた人はいないのかな？
どんな性質になるのか調べてみたいね。
- 295 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2012/04/30(月) 05:29:24.79 ]
- >>292
＞ 同じデータから計算した順位相関係数よりも、値が小さくなるはずです。これはデータが持つ本来の情報量が、
損なわれていることを意味していると思います。
元のデータより、順位にしたほうが情報量が保存されているなんて、
どこかおかしいと思いませんか？
読んだだけで、おかしいですよね？
- 296 名前：１３２人目の素数さん [2012/04/30(月) 08:33:27.40 ]
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- 297 名前：274 [2012/04/30(月) 10:17:48.46 ]
- 295さんへ
＞元のデータより、順位にしたほうが情報量が保存されているなんて、
どこかおかしいと思いませんか？
それでは、非対称の分布に従うデータから計算した
順位相関係数と積率相関係数の値が異なる事は、
どのように説明すればよいのでしょうか。
- 298 名前：１３２人目の素数さん [2012/04/30(月) 10:43:06.12 ]
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- 299 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2012/04/30(月) 15:59:35.33 ]
- >>297
相関係数は「直線にどの程度乗っているか」の指標。
積率相関係数では直線に乗っていない(散らばりがある＝情報が保たれている)
順位相関に直すと、ふらふらしていたものを「順位」に切りそろえてびしっと並べ、となるから相関係数としては高くなる
ってことでしょ
たとえば、5人が100m走ってタイムを計るとき、2度計測して相関をとるとしましょう。
1度目は11秒、12秒、13秒、14秒、15秒となり、
2度目は11秒、11.5秒、13秒、14.5秒、15秒となったとしましょう。
ピアソンの積率相関係数は0.984、スピアマンの順位相関係数は1
となります。どちらが「情報が保たれている」かわかりますか？
- 300 名前：１３２人目の素数さん [2012/05/01(火) 10:19:32.47 ]
- 乗客７名死亡事故関連のこの統計的発生率って、ポアソン分布の応用
値なのかな？
100 ：名無しさん＠１２周年：2012/05/01(火) 01:52:40.09 ID:XDh5pPVVO
・・・統計的に、死亡事故を生み出す背景には、死亡には至らない事故が三十件
発生し、事故に至らないまでも危険な局面が三百件はあった計算になる。
【関越道バス事故】運転手について 「カーナビばかり見ていたり、急ブレーキが多かったりして様子がおかしく、気になっていた」★２
uni.2ch.net/test/read.cgi/newsplus/1335801118/100
- 301 名前：１３２人目の素数さん [2012/05/02(水) 00:43:15.31 ]
- この統計の解説サイトの説明がわからないんですが...誰か教えてください！馬鹿ですいません！
１０行目くらいの、
「そのときの平均値は母平均に一致します。また分散は母分散の10分の1、つまり「(サンプルサイズ)分の1」になります。」
という一文がわかりません。なぜ（サンプルサイズ）分の１になるんでしょうか？
↓ハンバーガー統計学
ttp://kogolab.chillout.jp/elearn/hamburger/chap2/sec3.html
- 302 名前：１３２人目の素数さん [2012/05/02(水) 00:44:04.69 ]
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| l＾,人| ` `-' ゝ | さらに Ann.of Math に論文書けば十分条件にもなるわよ。
| ` -'＼ ｰ' 人 一番嫌いなのは論文数を増やすためにくだらない論文を書いて
| /(l ＿＿／ ヽ、 良い論文の出版を遅らせるお馬鹿な人。
| （:::::`‐-､__ |::::`､ ﾋﾆﾆヽ、 あなたの論文が Ann of Math に accept される確率は?
| ／ `‐-､::::::::::`‐-､::::＼ /,ﾆﾆ､＼ それとも最近は Inv. Math. の方が上かしら？
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- 303 名前：１３２人目の素数さん [2012/05/02(水) 00:50:29.76 ]
- >>300
俺も連続する ＜暴走＞自動車事故で、ポアソン分布思い出した
- 304 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2012/05/02(水) 01:19:02.13 ]
- >>300
ヒヤリハットの法則は経験則だと思う。ポアソン分布で明示的に
示されたものは見たことがないんだけど。
- 305 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2012/05/02(水) 13:29:51.02 ]
- >>304
そんな法則名があるのか？交通輸送業界か何かの業界の通称なの？
学問的には、ハインリッヒの定理というのじゃなかったか？
- 306 名前：１３２人目の素数さん [2012/05/02(水) 19:14:05.79 ]
- >>305
自動車技術会の発表を聞いてみると、
多くの発表者が「ヒヤリハット」を連呼してて、
驚くと思いますよ。
自動車関連の学問では、
あたりまえのように使われる「専門用語」です（笑
- 307 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2012/05/02(水) 23:16:29.56 ]
- >>305
ハインリッヒの法則ね。確かにそっちが正式な名前。
でもやはり統計データから得られた経験則で定理じゃないよ。
- 308 名前：１３２人目の素数さん [2012/05/02(水) 23:35:19.49 ]
- >>301
「標本平均の分散」でggr
- 309 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2012/05/03(木) 00:28:50.28 ]
- >>306
学問は学者だけのものじゃない
ということに気付かない人は可哀相だよね
- 310 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2012/05/03(木) 00:37:55.39 ]
- 単に別界隈の慣習を知らなかっただけで、別界隈を貶めてるわけでもないのに
なんで可哀そうなんて話になるんだ
- 311 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2012/05/03(木) 00:46:37.63 ]
- 309は306に対する嫌味だと思われ
- 312 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2012/05/03(木) 00:53:27.02 ]
- ジャーゴンではあるけど、別に自動車関連だけじゃなくて
リスク管理関係の分野では通じるでしょ
労働災害とかもそう、飛行機とかのリスク管理とかもたぶんそう
良く知りもしないのに学問的にはハインリッヒの「定理」だとか言っちゃう
305がちょっとカッコ悪いだけ
>>309
工学部とか社会学部とかの関連学科は充分学問だと思うけどね
純粋数学と違って実学だけど
- 313 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2012/05/03(木) 01:09:39.38 ]
- 知らなかったことは別にいいでしょ。
しかも工学部は学問以外の何物でもないし、誰もそんなとこを話してないと思うけど。
ただ、すでに一般的になってる言葉をわざわざ「（笑」などと茶化してることのほうが痛いｗ
- 314 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2012/05/03(木) 01:14:21.23 ]
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ゝｿﾉﾉ `ー‐' l ! ¨/
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- 315 名前：１３２人目の素数さん [2012/05/03(木) 07:47:11.28 ]
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- 316 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2012/05/06(日) 15:07:26.76 ]
- 度数分布表作成、平均値、中央値の求め方まではわかった。
ただジル係数が全くわからない・・・
階級 1 2 3 4
相対度数 20 60 15 5
累積相対度数 20 80 95 100
階級収入比 5 30 15 50
階級累積収入比 5 35 50 100
このジル係数の求め方を教えていただけないでしょうか？
- 317 名前：１３２人目の素数さん [2012/05/06(日) 19:35:49.37 ]
-
統計学の入門書はなにがオススメ？
私はいま、「ビジネス統計学 上 下」をやってるんですが、練習問題が解答のみで困ってます・・・
- 318 名前：１３２人目の素数さん [2012/05/06(日) 19:38:19.70 ]
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- 319 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2012/05/06(日) 22:10:12.23 ]
- >>316
ジル係数でなくジニ係数なのでは？
ジニ係数 = (均等分配線積分 - 累積収入積分) / 均等分配線積分
なので均等分配線のグラフと累積収入のグラフの面積が分かれば求まります。
ローレンツ曲線
ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%AD%E3%83%BC%E3%83%AC%E3%83%B3%E3%83%84%E6%9B%B2%E7%B7%9A
- 320 名前：274 [2012/05/07(月) 11:12:13.42 ]
- >>299さんへ
例を付けて説明頂き、ありがとうございました。良くわかりました。
ですが、299さん的には、順位相関係数を使って主成分分析を行うことに
全く意味がないと判断されますか？たとえば、外れ値の影響が大きいデータでは、
順位相関係数を用いた方が、分析がうまく行なえるだとか、
状況に応じて順位相関係数が望ましい場合とか
あるのではないでしょうか。
間違っていたら指摘お願いします。
- 321 名前：１３２人目の素数さん [2012/05/07(月) 12:32:22.71 ]
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- 322 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2012/05/07(月) 21:00:47.21 ]
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- 323 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2012/05/08(火) 10:25:50.85 ]
- >>320
299 氏ではないけど 299氏は 274さんが >>292 で
「（元のでーたから計算した相関係数のほうが）順位相関係数よりも、
値が小さくなる（ので）情報量が、損なわれている」
と書いたことの根本的な問題点を丁寧に説明されたので
>>320 で「順位相関係数を用いた方が」という書き方を再び持ち出されたけど
そこはもう少していねいにご自身で考えてからでないと
299氏も「何としても順位相関係数のほうが良いという理屈がほしい」
というだけのご質問に見えて
つまらなく感じるかもしれません
僭越ごめんなさい
- 324 名前：１３２人目の素数さん [2012/05/09(水) 04:04:02.96 ]
- >>317
統計学を学ぶ目的を書いてください。
また数学能力を教えてください。
あと英語の本でもいいのかどうかなども。
そうじゃないと、本を紹介するのは難しいです。
統計学は独学が大変に困難な学問です。
近くに相談できる人がいると一番いいのですけどね。
>>320
分析方法はデータの数だけあるとも言われています。
あなたのやりたいこと、扱っているデータを見てみないと
本当は何も言えないんですよ。
近くにいる人を探して相談したほうがいいですね。
あなたは具体的な情報を出さないで、順位のほうがいいと言って欲しい
ようにしか見えません。
- 325 名前：１３２人目の素数さん [2012/05/09(水) 08:02:41.37 ]
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- 326 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2012/05/10(木) 21:55:36.43 ]
- X, Y, Z を確率変数とします。
Zで条件づけたときXとYは独立であるとします。
この時、Zで条件づけない (無条件で) XとYは独立であるといえますか？
多分いえないと思っているのですが、反例が思い浮かびません…
反例があればそれもあげてもらえるとうれしいです。
- 327 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2012/05/10(木) 23:52:40.63 ]
- XYとして2つの異なる独立な確率変数の組を考える
一方をz1、もう一方をz2と関連付ける確率変数Zを考える
このとき定義からXYはZの下で独立となる
一方、Zの周辺分布はXYの選び方で好きに
決められるので独立とは限らない
- 328 名前：１３２人目の素数さん [2012/05/11(金) 08:17:43.62 ]
- Z〜N(0,1)
X〜N(Z,1)
Y〜N(Z,1)
とか。
- 329 名前：１３２人目の素数さん [2012/05/11(金) 21:04:38.91 ]
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- 330 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2012/05/11(金) 22:38:53.75 ]
- なるほど、ありがとうございました。
- 331 名前：299 mailto:sage [2012/05/12(土) 11:24:49.01 ]
- >>320
ご指名のようなのでお答えしますが、そうやって算出した結果は何を意味するのでしょうか。
一般的な主成分分析なら、たとえば、いくつかの都市について多数の変数を用いて、
人口や商業施設の数や交通量などを総合した「都市度」だとか、
保育所や小児科医院の数などを総合した「子育て環境度」(変な名前ですが)なんかを算出するわけです。
順位相関を用いて主成分分析を行うということは順位を総合する、ということになるのでしょうか。
それはどういう意味になるのかをちょっと考えてみてはどうでしょうか。
あるいは、他の指標、たとえば主成分負荷量はどういう意味になるのでしょうか。
大した意味はないと言ってしまえばそれまでですが、相関の前提としての正規分布にこだわるのであれば、
そう乱暴なことも言えないと思いますが。
- 332 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2012/05/12(土) 14:26:07.52 ]
- >>317
>私はいま、「ビジネス統計学 上 下」をやってる・・・・・・
このダイヤモンド社本で独習中ということは、大学では統計学を履修せず、
事務系業務で必要になった文系会社員なのですね？
この本を教科書に使っている大学は、まずないでしょうから。
私の見立て通りでしたら、入門本には私はむしろ数研出版の
チャート式「数学Ｃ」を、薦めますね。
- 333 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2012/05/13(日) 02:47:06.22 ]
- amazonなんかは売り上げを最適化する為にアルゴリズムを作ってサイト運営してそうだけど、このアルゴリズムってのは統計学を少しかじったレベルの人間でも簡単に導き出せるものなのかな？
それともかなり高度な統計学の知識と経験がないとできない仕事なのかな。データマイニングの仕事とか統計学マスターじゃないと務まらないっぽいけど
- 334 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2012/05/13(日) 07:54:59.32 ]
- 一般論として言うと、アルゴリズムを理解するだけなら
統計学を少しかじっただけでも理解できるが、
分析で仕事をするには統計学をマスターしただけでは無理。
カリスマバイヤーが統計学をマスターしているとは限らないし
統計学をマスターした人がカリスマバイヤーになれとも限らない。
- 335 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2012/05/13(日) 11:29:46.76 ]
- さすがに高校レベルの必要条件とか十分条件くらいは頭に入れて文章書いてほしいね
- 336 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2012/05/13(日) 11:43:15.49 ]
- >>335
せめて誰に対してのレスか書いて欲しいね
- 337 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2012/05/13(日) 23:52:04.04 ]
- n=3の6群でDunnetまたはsteelを行う場合、どちらが有意差を得やすいですか？
一般論として伺います。
- 338 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2012/05/14(月) 00:33:44.12 ]
- >>337
steelだろjk
- 339 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2012/05/14(月) 08:04:21.04 ]
- >>338さん
ありがとうございます。ノンパラのほうが一般的に有意差を得やすいと考えて良いのでしょうか？表面上ばかりの理解ですみません(*_ _)
- 340 名前：１３２人目の素数さん [2012/05/14(月) 20:23:02.08 ]
- 横レスですが。
>>338 はノンパラメトリックDunnet（joint ranking の）を想定していたのでは？
そうでなければ、どのような理屈で jk と言っているのか見当がつきません。
一般論としてはパラメトリックな検定の方が検出力は高いけれど、
極端に例数が少ない（n=3とか）状況では逆転がありうるかも、と思います。
有意水準によっても違うかもしれません。
- 341 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2012/05/15(火) 12:15:55.00 ]
- >>336
お前に対してのレスだよ
- 342 名前：317 [2012/05/15(火) 18:35:16.61 ]
- >>332
>このダイヤモンド社本で独習中ということは、大学では統計学を履修せず、
>事務系業務で必要になった文系会社員なのですね？
はい。お見立てのとおりです
>私の見立て通りでしたら、入門本には私はむしろ数研出版の
>チャート式「数学Ｃ」を、薦めますね。
ありがとうございます！さっそく入手します!
- 343 名前：１３２人目の素数さん [2012/05/16(水) 11:53:12.62 ]
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. | ＼ ∠イ ,ｲイ| ,`-' | 頭が良くて数学が出来てかっこいい人。それが必要条件よ。
| l＾,人| ` `-' ゝ | さらに Ann.of Math に論文書けば十分条件にもなるわよ。
| ` -'＼ ｰ' 人 一番嫌いなのは論文数を増やすためにくだらない論文を書いて
| /(l ＿＿／ ヽ、 良い論文の出版を遅らせるお馬鹿な人。
| （:::::`‐-､__ |::::`､ ﾋﾆﾆヽ、 あなたの論文が Ann of Math に accept される確率は?
| ／ `‐-､::::::::::`‐-､::::＼ /,ﾆﾆ､＼ それとも最近は Inv. Math. の方が上かしら？
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- 344 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2012/05/16(水) 18:50:14.92 ]
- >>332
横レスですが、数学Cの赤と青ではどちらを薦められますか？
あと、数学Bの「統計とコンピュータ」「数値計算とコンピュータ」は、
チャート式にさえも存在していないようなんですが、
何か他の本で掲載されているもの、ご存じないでしょうか？
（「大学への数学2B」に「数値計算とコンピュータ」の演習問題だけはあるようです。。。）
- 345 名前：１３２人目の素数さん [2012/05/19(土) 17:33:35.05 ]
- >>285
>先だっての、統計のメーリングリスト・・・・・・・
とは、何処が運営しているメーリングリストなの？
長期連休初日レス者>>285は、未だ休暇中なの？それとも連休中の事故入院中なの？
- 346 名前：１３２人目の素数さん [2012/05/19(土) 17:36:34.51 ]
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| l＾,人| ` `-' ゝ | さらに Ann.of Math に論文書けば十分条件にもなるわよ。
| ` -'＼ ｰ' 人 一番嫌いなのは論文数を増やすためにくだらない論文を書いて
| /(l ＿＿／ ヽ、 良い論文の出版を遅らせるお馬鹿な人。
| （:::::`‐-､__ |::::`､ ﾋﾆﾆヽ、 あなたの論文が Ann of Math に accept される確率は?
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- 347 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2012/05/19(土) 17:50:48.81 ]
- >>346
お前さ、統計学解ってない素人だろ？俺には解る。統計学的に解る。
- 348 名前：１３２人目の素数さん [2012/05/24(木) 23:31:22.54 ]
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- 349 名前：１３２人目の素数さん [2012/05/27(日) 08:19:56.69 ]
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- 350 名前：１３２人目の素数さん [2012/05/29(火) 12:36:45.23 ]
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| l＾,人| ` `-' ゝ | さらに Ann.of Math に論文書けば十分条件にもなるわよ。
| ` -'＼ ｰ' 人 一番嫌いなのは論文数を増やすためにくだらない論文を書いて
| /(l ＿＿／ ヽ、 良い論文の出版を遅らせるお馬鹿な人。
| （:::::`‐-､__ |::::`､ ﾋﾆﾆヽ、 あなたの論文が Ann of Math に accept される確率は?
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- 351 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2012/05/29(火) 23:53:48.26 ]
- 分からんスレの前スレで質問をしたのですが、あまり反応がよろしくないので
そちらを取り下げ、こちらで質問させていただくことにしました。
統計をかじり始めたばかりの初心者です。 独学ですので、用語などの使い方には自信がないです。
１年間の事故件数を曜日ごとに一日の平均を取ると以下のようになりました。
（各事故は独立で相関関係はないとする）
単位は 件/日
日曜 12.6 月曜 13.0 火曜 13.1 水曜 12.4 木曜 12.2 金曜 13.1 土曜 14.1
このまま数字だけ見ると土曜日のみが他の曜日に比べて突出しているようにみえますが
それを検定するには、どのような方法を取ればいいのでしょうか？
わかっているのはここにある平均のデータだけです。
いまのところ以下のように考えているのですが、間違いの指摘やアドバイスをいただけると
ありがたいです。
１年間をとりあえず５０週と考え、それぞれの曜日について５０倍したものを年間件数とする。 年間4025件
事故は曜日の偏りがないと仮定すると、任意の事故が特定の曜日に起こる確率は1/7。そのような母集団
から4025件のデータを取り出した時に、ある特定の曜日に14.1×50＝705件以上集まる確率を考える。
それが１％以下（または５％以下）なら、それが偶然起こる可能性は低いと考え母集団は仮定と異なる
（つまり偏りのある母集団であった）とする。
そうでなければ、土曜日は特に事故の多い曜日だとはいえない。
こんな考えで良いのでしょうか、どうかよろしくお願いします
- 352 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2012/05/30(水) 11:07:24.36 ]
- >>351 教科書的には「適合度の検定」が当てはまると思います
351さんの考察に即して書くと
4025件の事故を確率１／７ずつの７個のバスケットに放り投げる多項（７項）分布を考え
「実測の結果またはそれよりも確率の小さい結果」の和集合の確率が棄却率
以下になっているかを計算する
ということです．「またはそれよりも確率の小さい」（つまり均等分布からはずれている
ものたち）の確率を計算するのに
適合度の検定ではデータサイズが大きいとして漸近的に計算することで
最終的にカイ平方分布の確率で近似するのが教科書の処方だと思います
351さんの提案に比べて他の曜日のバラツキ具合も考慮することになる分
有効性が増すと予想します
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