統計学Part１５

1 名前：１３２人目の素数さん [2013/04/05(金) 23:35:41.08 ] 前スレ 統計学なんでもスレッド14 uni.2ch.net/test/read.cgi/math/1326471964/ 321 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2013/12/01(日) 18:11:44.77 ] >>307 ほんんとに？ 322 名前：１３２人目の素数さん [2013/12/03(火) 02:46:12.21 ] ブルーバックスの高校数学でわかるシリーズは結構いいよ 名前で判断してはいかん Amazonのレビューみてみればわかるが 323 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2013/12/03(火) 13:24:29.03 ] へえ、今読んでる本終わったら読んでみようかな 文庫本サイズは手出しやすいし 324 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2013/12/03(火) 16:29:38.74 ] >>322 表紙のデザインがとっつきにくいなぁ 325 名前：１３２人目の素数さん [2013/12/04(水) 12:37:55.44 ] 「相関係数を求める」ことと「無相関検定」の役割的な違い ってどうなのでしょうか。 二つの変数の相関を調べるだけなら、相関係数だけでいいかと 思うのですが、、。 326 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2013/12/05(木) 15:59:28.02 ] 少し質問させてください 異なる計算方法の二種類の為替レートがあって、 その差が有意であるかを調べたい場合は どのようにすれば良いのでしょうか？ たとえば計算方法1では、ユーロ=120 ドル=100 ポンド=150 と計算され、 計算方法2では、ユーロ=115 ドル=105 ポンド=152 などと計算される場合に、 両計算方法からでる結果に有意差があるかを知りたいです。 各通貨の平均をとってt検定しても意味がないように感じますが、 (各通貨ごとに平均値が大きく異なるので) どうにか計算方法の違いを有意検定できる方法はありませんでしょうか？ よろしくお願いします。 327 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2013/12/05(木) 16:18:27.07 ] >>326 計算式が異なれば有意な差がでて当たり前じゃないの？ ユーロ vs ドルをn=100で計算してみた。 > f1 <- function(x) x * 100/120 > f2 <- function(x) x * 105/115 > x <- sample(10:100000, 100) > t.test(f1(x), f2(x), paired = TRUE) Paired t-test data: f1(x) and f2(x) t = -17.1435, df = 99, p-value < 2.2e-16 alternative hypothesis: true difference in means is not equal to 0 95 percent confidence interval: -4471.794 -3544.030 sample estimates: mean of the differences -4007.912 328 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2013/12/05(木) 17:40:20.87 ] ありがとうございました、t検定でいけるのでしょうか？ >>326は数字は全くの適当ですが、 為替レートを計算するための複雑だけど正確な式と、 簡単だけど大雑把な式がありまして、 簡単なほうで計算をしても問題無いかどうかを知りたいと思っています。 言い換えれば、統計的に有意差が無い、ほうが好ましい結果となります。 本来の検定の考えかたとは異なると思いますが、 どのようにアプローチしていけばよいかわからず 困っております。 329 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2013/12/05(木) 21:13:33.15 ] 検定の問題集みたいなので勉強になる本無い？ 330 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2013/12/05(木) 22:03:05.53 ] >>328 非劣性検定で検索 331 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2013/12/06(金) 08:17:18.34 ] >>330 ありがとうございました！まさにこれでした。 そして、帰無仮説が棄却されなかったからといって、 帰無仮説を採択できるわけではない、 という初歩的なところを誤ってました。 ありがとうございました 332 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2013/12/06(金) 13:44:45.69 ] 正規分布する確率変数の和の分布 とかでさ、 積分したら1のものと積分したら1の物を足したら、積分したら2になるじゃん。 そしたら積分したら1でなきゃいけない確率変数ではなくなるじゃん。 つまりどういうこと？ 333 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2013/12/06(金) 13:55:31.57 ] は？？ 334 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2013/12/06(金) 14:01:03.37 ] もうちょっとわかりやすく疑問を投げかけてくれ 具体例出すとか 335 名前：332 mailto:sage [2013/12/06(金) 18:31:43.95 ] よくわかってないので、変なこときいたのかもしれないのだが。 正規分布の再生性 あたりの疑問で、たとえば、 ttp://bio-info.biz/statistics/element_reproductive_property.html このページの一番下の図のようなことを考えていて、 赤と緑の面積は1だから、それの合わせた緑の面積は2になるじゃん。 だから、確率変数の和の分布はどうして2じゃ無いんだ？とか考えたわけだ。 まあ、正規分布の再生性 というのが、図にある’重ね合わせ’のようになんでならないかが さっぱり根本的にわかっていないから、そう考えたんだろうけど。 結局のところ、確率変数を足すと、なんで重ね合わせのようにならんのだ？ 336 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2013/12/06(金) 19:10:04.60 ] 正規分布は確率密度関数のグラフであって、確率変数のグラフじゃないから upload.wikimedia.org/math/1/f/b/1fbab0f6399a52a3cfec041b458e62a1.png 確率変数を足すと、この確率密度関数f(x)の中のσとμが足しあわされるだけで、 確率密度関数そのものが足しあわされてるわけじゃない 337 名前：１３２人目の素数さん [2013/12/07(土) 17:05:59.42 ] 十年前に数学科を出たものですが、統計学勉強したくなりました。 何から勉強すればいいですか？ 教えろください。 338 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2013/12/07(土) 17:29:48.44 ] 数学科出たのなら，「数式がない．．」とかのうたい文句があるのはヤメた方がいい。 バッチリした教科書、確率まで踏み込んであるのが読めるならそれがいい。 あなたが数学科で代数とか幾何とか選考して、解析や確率を敬遠していたのなら、 昔の高校教科書「確率と統計」とか見てみると多分すんなり入れると思う。 たとえばちくま文庫から出てるような。それから、専門的な教科書に入るのはワリ と易しいと思うよ。 以上似たような経歴のモンから。 ゼミで確率論なんかやってたのなら全く無用の助言でした。 339 名前：１３２人目の素数さん [2013/12/07(土) 17:48:53.29 ] >>338 ありがとうございます。 ゼミでは、グラフ理論やってましたｗ 高校からやるのいいかもしれませんね。 専門的な教科書のおすすめってありますか〜？ 340 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2013/12/07(土) 18:41:38.97 ] そもそも統計学なんて数学科以前に教養課程で習うだろ 統計専攻の人でも学部レベルくらいまでなら、あれに毛が生えたようなレベルしか 勉強しないぞ しいて言うなら、確率論に測度が入ってくるくらいか 341 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2013/12/07(土) 19:48:10.87 ] >>337 これでもガーとやれば ttp://www.amazon.co.jp/dp/4130420658 342 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2013/12/07(土) 20:10:49.89 ] 大学院出るレベルで基礎からやりたいっていうなら www.amazon.co.jp/dp/0486637603/ これが結構おすすめ 343 名前：１３２人目の素数さん [2013/12/08(日) 04:53:21.60 ] みなさま教えてちょんまげ。 統計検定１級対策は何を勉強すればいいですか？ 公式テキストだけじゃ足りないよな？？ 344 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2013/12/08(日) 17:30:55.13 ] >>337は実社会でも適応できないのだろうね 345 名前：１３２人目の素数さん [2013/12/11(水) 22:15:25.47 ] 344が進行とめたねｗ 346 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2013/12/11(水) 23:01:17.50 ] >>344 337は数学科卒にしては適応してる人だと思うよ いまごろ統計やってみようとか感心感心 昔グラフやった人ならちょっとモチベがあれば その辺の有象無象よりはあっというまにテイクオフだよ がんばれ 347 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2013/12/11(水) 23:03:16.33 ] 本人登場 348 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2013/12/11(水) 23:03:56.85 ] >>347 運営乙() 349 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2013/12/12(木) 13:35:49.23 ] momentとmoment generating functionがあるのは分かったけど、 なんでこれを導入すると有用なのかがイマイチ分からない… 350 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2013/12/13(金) 02:49:30.06 ] 微分が簡単な指数関数で1回2回と微分すれば平均や分散が求まるってところから、 もっともっと深く意味を求めたいのなら、和訳の積率母関数でググればいっぱい説明してるサイトがみつかすよ。 勉強してる人が歪度や尖度をに対してどれくらい重要さをイメージしているか、次第かなと。 351 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2013/12/13(金) 22:36:24.02 ] >>349 関数の一致や関数列の収束などを示すために ラプラス変換したもので考えたほうが計算が楽になることがある 例としては、中心極限定理の証明、分布の再生性の証明などなど 352 名前：１３２人目の素数さん [2013/12/17(火) 00:26:59.91 ] ｎでわるのか n-1でわるのか 分からなくなってきた。 353 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2013/12/17(火) 08:28:04.20 ] 解答がマークシートの類でなく、設問ごとにある程度の余白が用意されている答案用紙だったら、 その問の解答途中で、 偏差平方和をn-1で割った値を標本分散とするならば〜 みたいな一筆をあらかじめ入れておいて、計算を進めていけば、 仕上がった答案に対して採点者も原点ってカタチで文句を付けることは無いんじゃないかな？ 354 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2013/12/17(火) 18:38:47.76 ] そんなこと書いても違いが分からないのならバツです。 355 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2013/12/17(火) 20:19:03.86 ] 不偏分散という用語はあるが、 n で割ることを陽に示す言葉が無い のは、不便ちゃ不便だな。 統計よりな人は、「分散」とだけ聞いて 不偏分散のことだと思ったりするからな。 356 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2013/12/18(水) 14:54:08.43 ] 高校で習う標準偏差とか分散って、そりゃ、データがたまたま、 ああいう綺麗な真ん中で盛り上がってる綺麗な形なら使えるけどさ、 実際のデータは、もっとひん曲がった、右と左が非対称だったり、ぐにゃぐにゃな形だったりするんだから 実務的なリアルなシミュレーションするときは、あんまり使えなくないですか それなら、数式もクソもない、ただ確率に応じて代表的な数字を返すだけの、素朴なプログラムのほうがよほどリアルな出力になる。 ・・・と思うんですが、ぼくの認識はおかしいですかね。 357 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2013/12/18(水) 15:23:21.37 ] 高校生かな？ もちろん全てのデータが正規分布に従うなんてことはなくて、 ひん曲がったぐにゃぐにゃな形があることなんて100年以上も昔から分かっているし、 もっと上級の統計学になるとそういう形に対応できる様々な分布を取り扱うようになる ただ正規分布が、様々な分布の中でも一番基礎的で重要な分布なのは間違いないから、 高校では正規分布に絞って統計学のさわりを教えているんだと思う 実務的なリアルなシミュレーションでは、データに沿った分布を選択することになる 358 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2013/12/18(水) 19:04:39.93 ] >>357 そうですよねえ。正規分布は、そこそこ使える分布ながら、手計算しやすい＝エデュケーション用途にもピッタリ てなことだと思ってましたが、やはりそういうことでしたか。 ただ、私は、この手の分析の仕事は、コンピューター使ったほうが、複雑な関数を使わなくて済むぶん、 よほどシンプルになると思いました。　ご返答ありがとうございました。 359 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2013/12/18(水) 19:25:16.03 ] 全然違うと思いますがそういう理解でいいんじゃないでしょうか。 360 名前：１３２人目の素数さん [2013/12/18(水) 19:39:32.30 ] w 361 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2013/12/18(水) 20:17:23.98 ] >>358 > >>357 大数の法則といって、 もとがどんな分布であろうとも、標本をたくさんとればとるほど、正規分布に近づく っていう数学の法則があるのです。 教育的な分かりやすさからいうと、二項分布とか分かりやすいし、身近な例への応用もやりやすい。 362 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2013/12/18(水) 20:56:01.36 ] そのコンピュータが結局ヒトにとって複雑な関数の計算を代行してくれているんじゃ荷ですかねえ 363 名前：１３２人目の素数さん [2013/12/19(木) 01:14:21.85 ] >>361 標本平均の分布が正規分布に近づくのは中心極限定理では？ 364 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2013/12/19(木) 01:40:02.50 ] その中心極限定理を保証するのが、要するに大数の法則かと 365 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2013/12/19(木) 05:15:57.17 ] 大数の法則は、弱と強があって、確率収束と概収束に関連しています。 成立条件から言っても、中心極限定理とは別物です。 366 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2013/12/19(木) 10:16:06.89 ] どんな分布の母集団だろうとサンプルとった平均は正規分布するんだから、 逆算すれば母集団の平均が推定できるってことだな。 367 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2013/12/19(木) 10:23:55.30 ] >>366 > どんな分布の母集団だろうとサンプルとった平均は正規分布するんだから、 もっと統計用語は正確に書いた方がいい。正規分布するなんて、どの教科書にも 出てこないよ。 標本平均が正規分布に従うなんてことはない。 指数分布に従う母集団からの標本平均も正規分布に従うの？ 368 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2013/12/19(木) 10:27:38.83 ] わざと一般人の理解向けに不明瞭に書いたんだよ。 369 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2013/12/19(木) 10:30:37.63 ] ここはひどいインターネッツですね。 370 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2013/12/19(木) 11:23:02.87 ] 質問者の程度に合わせた回答を施してあげるのも、知性ある人間としての能力の一つだ。 同好の士同士の問答でもあるまいし、何でもかんでも難しく答えりゃイイってモンじゃない。 371 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2013/12/19(木) 11:45:32.69 ] 正規分布は使えないという結論に至った初学者に 指数分布では〜とか言ったらやはりおれの結論は正しかったになるよ。 372 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2013/12/19(木) 11:52:54.99 ] >>357 これが大体いい解答だと思う 373 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2013/12/19(木) 11:56:05.97 ] 統計学って最初の壁が絶壁なんだよな。 374 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2013/12/19(木) 12:08:56.60 ] 『唯一、社会に出てからも役に立つ数学』をウリにしておいて、とっつきにくさという実質的な足切り関門が存在しているというのも、改善すべき要素だと思うなあ 375 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2013/12/19(木) 12:32:38.23 ] この程度で「つきはなされた」と感じて混乱するような人は統計なんて使わない方がいいよ 他の人に任せなって 376 名前：１３２人目の素数さん [2013/12/19(木) 13:22:43.16 ] >>366 正解 >>367 >指数分布に従う母集団からの標本平均も正規分布に従うの？ 従う。 中心極限定理は母集団分布は何だっていいことを保証している。 377 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2013/12/19(木) 14:35:05.48 ] サンプルサイズが十分大きい時、中心極限定理が成立する。 です。 378 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2013/12/19(木) 14:37:32.31 ] 信頼区間95%を素人に理解させるのは不可能。 379 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2013/12/19(木) 14:41:33.10 ] >>377 分散有限とかの条件があるよ 380 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2013/12/19(木) 14:46:51.47 ] >>378 視聴率のウィキペで説明したらわかってくれそうじゃない？ ttp://ja.wikipedia.org/wiki/%E8%A6%96%E8%81%B4%E7%8E%87#.E7.B5.B1.E8.A8.88.E5.AD.A6.E7.9A.84.E3.81.AA.E3.83.87.E3.83.BC.E3.82.BF.E3.81.AE.E8.B3.AA.E3.81.AB.E3.81.A4.E3.81.84.E3.81.A6.E3.81.AE.E5.95.8F.E9.A1.8C 381 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2013/12/19(木) 15:12:18.77 ] 2chではありがちなことだけど、 自分の中での結論ありきで議論を展開する奴に物事を理解させるのは不可能だから その辺に見極めが重要 382 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2013/12/19(木) 16:57:19.21 ] 何冊か読んだけどカイ二乗分布の説明がどれもこれも概念的すぎてよくわからん… 383 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2013/12/19(木) 17:40:17.13 ] カイ二乗分布は確率変数の二乗和が従う分布。 ただし、母集団の分布が正規分布で確率変数は独立である必要がある。 カイ二乗分布の存在意義は検定に使えるから。 384 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2013/12/19(木) 18:18:55.72 ] なんで正規分布じゃダメなの？って疑問。 385 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2013/12/19(木) 18:37:36.94 ] 平均の検定なら正規分布やt分布でいいが、 標本分散は正規分布には従わない。 分散の場合は、カイ二乗分布に従うから、これを使う。 386 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2013/12/19(木) 18:48:33.23 ] 本当に基本的なところで申し訳ないんだけど、分散を比較しなきゃいけないシチュエーションって どういうシチュエーション？ 387 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2013/12/19(木) 18:51:25.21 ] そういうことか。普通は平均だけで満足しちゃうから出番が少ないのか。 ありがとう。 388 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2013/12/19(木) 19:02:43.25 ] 例えば、税理士の平均年収が600万円で弁護士の平均年収が650万円だったとする。 普通の人なら、税理士も弁護士もほとんど年収変わらないなら、税理士の方が得じゃない？と考えるだろう。 しかし、もしかすると、弁護士は新卒が多くて、給料あまりもらってない人が多く、高所得者も多いのでは？とか、仮説を立てる。すると、年収の分散も比較したくなるわけ。 じゃあ、税理士の分散と弁護士の分散を検定してみると、この仮説が検証できる。 このとき、分散比の検定でF分布（カイ二乗分布の親戚）を使う。 389 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2013/12/19(木) 20:10:36.51 ] なるほど。わかりやすい 390 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2013/12/20(金) 09:32:35.08 ] >>388 素晴らしい 391 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2013/12/20(金) 09:35:37.68 ] >>388 公認会計士、弁理士、医者は？ 392 名前：１３２人目の素数さん [2013/12/20(金) 13:33:11.96 ] アスぺ乙 393 名前：１３２人目の素数さん [2013/12/20(金) 15:20:21.80 ] 検定統計量っていろいろあるけど、どうやって算出するんだ？ 394 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2013/12/20(金) 15:56:31.23 ] たいていはただの標準化だよ 教科書に導出とか載ってない？ 395 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2013/12/20(金) 19:06:48.79 ] >>392 アスペクト比が問題なわけだな、分散の偏りだな、勉強になります 396 名前：１３２人目の素数さん [2013/12/20(金) 19:55:16.86 ] >>391 3変数以上の検定には多重比較などを利用出来る。 397 名前：１３２人目の素数さん [2013/12/21(土) 11:14:19.36 ] ピペット操作を複数回行い、得られた数値の平均値、標準偏差から変動係数は3%以内になった 変動係数が3%以内であれば測定値は正確な値だと言われている なぜ3%以内なのか統計学の観点から考察せよ という課題が出されたんですが、全くわからず、結局レポートを提出できませんでした その後も答えをくれませんでしたし、参考書を見ても3%以内なら正確な値とは書かれてませんでした どのような回答が正しかったのでしょうか 398 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2013/12/21(土) 11:58:29.21 ] >>397 「考察せよ」という課題に解答なんて存在するの？ 399 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2013/12/21(土) 12:04:19.67 ] >>393 パラメトリックなときは、Neyman-Pearson fundamental lenma ノンパラのときは、対立仮説と帰無仮説の差を表現できるものから検定統計量 作ります。 400 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2013/12/21(土) 13:13:44.85 ] 「考察せよ」てのは問題自体も問題なんだよな 401 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2013/12/21(土) 13:34:30.09 ] 正解がないなんて良問だろう。暗記問題じゃないということ。 402 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2013/12/21(土) 16:35:21.13 ] >>399 なるほど！ 403 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2013/12/21(土) 17:25:22.60 ] >>397 読んでないけど、参考になるかも(wikipediaのreferenceより) "Statistical quality control and routine data processing for radioimmunoassays and immunoradiometric assays."以下リンク www.clinchem.org/content/20/10/1255.full.pdf 404 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2013/12/21(土) 22:56:36.44 ] 考察せよ 考察しました ご苦労さん 405 名前：すみません数学得意な人この問題解いて下さいm(_ _)m [2013/12/22(日) 22:18:14.10 ] A.B.C.D.E.F.G.Hの8チームがトーナメント形式で戦う 一回戦の対戦相手はくじ引きで決めPからWまでのどこかに振り分けられる Aが2回戦でBを倒し、3回戦でCを倒す確率は？ 答えは336分の１なのですが納得出来ません 優勝 | | ー ー | | | | ー ー ー ー | | | | | | | | P Q R S T U V W 406 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2013/12/23(月) 01:29:56.36 ] Aが2回戦でB、3回戦でCと当たるような配置になる確率:2/7*4/6 AとBが共に2回戦に進む確率:1/2*1/2 AがBに勝つ確率:1/2 Cが3回戦に進む確率:1/2*1/2 AがCに勝つ確率:1/2 これを全部掛け合わせる 407 名前：１３２人目の素数さん [2013/12/23(月) 09:06:16.84 ] >>406 解決しましたありがとうございますm(_ _)m 408 名前：１３２人目の素数さん [2013/12/24(火) 17:24:15.09 ] 質問です 時系列データの標準偏差というのは定性的にいうとどういう意味があるのですか？ 動きが激しいほど大きいとかですかね？？？ 409 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2013/12/24(火) 21:42:08.14 ] 逆だ。 「動きが激しい」という詩的表現が、 定性的には、時系列の分散が大きい という意味を持つのだ。 410 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2013/12/24(火) 23:18:36.00 ] もちろん動きが激しいほどボラティリティは大きくなる。 例えば、株だとリスクの大きさを表す。 411 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2013/12/26(木) 13:48:23.42 ] 最近勉強し始めて統計の入門の本いくつか読んでみたけど、 実践を説明しつつもその理論的背景に触れてる本ってほとんど無いんだね。 例えば、t分布の話では、t分布は母分散が未知で小さな標本に対して使うもので、 どうやって信頼区間を計算していくのかが説明されていくけど、 なぜそれがt分布に従うのかの説明が薄いことが多い気がする。 多分それは、実際的な仕事として統計学を必要としている人が数学に対するリテラシーを あまり持ちあわせていないことが多いからなんだろうけど、 やっぱりちょっと理論の支柱を端折られるとなんとなく気持ち悪い。 こういうところを端折らないでしっかり説明してくれてる良い参考書ってある？ 412 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2013/12/26(木) 16:23:07.25 ] おれもそう思う。 数学出身の人だと、確率論やったもんでなくとも、 大数の法則、中心極限定理など通過しているうちは納得出来るが、 いざ応用の段になって、これこれの標本には、ほにゃらら分布がよく合います、 というところでは、「ふ〜ん」というしかない。 実際の現場では、そうなってんだからつべこべ言わずにやれ！ ということなんだろうか？ 統計学は最強の武器である、というならわかるが 最強の「学問」だそうだから。 413 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2013/12/26(木) 16:43:38.14 ] 数式を使用しないことを売りにしてる統計学入門書を手に取って 数式がない、証明がないというのは筋違いではなかろうか。 数理統計学ときちんと題名がついてるなら証明まで書いてる可能性が高いんじゃないかな。 414 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2013/12/26(木) 17:02:22.18 ] >>412 統計学は数学と違って解釈が含まれるからな。 例えば、有意水準５％にする理由にしても経験的なものだし。 やっぱその辺が数学者からしたら、しっくりこないんだと思う。 415 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2013/12/26(木) 17:05:54.65 ] 自閉症の人でしょ、それ 数学者一般に話を拡げないでよ 416 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2013/12/26(木) 17:13:10.90 ] 問題から入る統計学があってもいいかもね ありそうだけど 417 名前：１３２人目の素数さん [2013/12/26(木) 17:41:06.94 ] >>413 いや、数式満載、すべての定理に証明付き、という数理統計学の で入門して１冊目はスムーズだったんですよ。 だから甲斐事情分布辺りまではスイスイだったんだが、 次の統計本になって、以上のような始末。 特に、馬に蹴られて死んだ兵士の数とかワラってしまう。 いや死者を侮辱してるのではないよ、ナポレオン時代の話しでしょ。 数学はなれるとこういう話は好きなんだが 418 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2013/12/26(木) 17:54:24.94 ] >>413 俺はあえて数式が少ない入門書を選ぶつもりはなかったんだ。 「統計学」自体が数学の一種に分類される学問を表す言葉だと思うし、 「統計学」が文系でも踏み込めるライトなジャンルで、 「数理統計学」がしっかりと数学しているヘビーなジャンルだなんていう住み分けは 初学者にはわからんよ。おかげでいきなり躓いてしまった。 それはともかく、数理統計学の本を探せばいいんだな。 教えてくれてありがとう。 419 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2013/12/27(金) 12:55:01.47 ] >>414 普通、統計学使った論文だと有意水準は複数出してる ５％、１％、０．１％など あんまり入門書だけで語るな 420 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2013/12/27(金) 12:59:09.49 ] >>411 使い方よりも分布の構成の仕方とかを数学的に説明するというタイプの 本ならそこそこある。有名どころなら Hogg, McKean and Craigの本とか。 421 名前：１３２人目の素数さん mailto:sage [2013/12/27(金) 13:03:27.18 ] 統計の入門書しか読んでない研究者が有意水準を複数論文に入れるんだろ？ 普通なら検出力を書いとけば良いと思うが。

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