統計学なんでもスレッド10

統計学なんでもスレッ ..

2:１３２人目の素数さん
09/06/15 14:26:49
統計学なんて数学じゃないだろ
ｽﾚﾘﾝｸ(math板)
＝　統計解析フリーソフト　Ｒ　【第３章】　＝
ｽﾚﾘﾝｸ(math板)l50
=統計解析= SASプログラミング
ｽﾚﾘﾝｸ(math板)
統計学
ｽﾚﾘﾝｸ(sociology板)
経済学で使う統計学スレッド
ｽﾚﾘﾝｸ(economics板)
生物学での統計学スレ
ｽﾚﾘﾝｸ(life板)
◆統計学について語るスレ
ｽﾚﾘﾝｸ(sim板)
統計・解析ソフトについて
ｽﾚﾘﾝｸ(bsoft板)

3:１３２人目の素数さん
09/06/15 15:22:10
テンプレ

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。

4:にょにょ ◆yxpks8XH5Y
09/06/16 00:28:10
ヨンさま

5:１３２人目の素数さん
09/06/17 04:06:27
>>1乙
URLﾘﾝｸ(lh5.ggpht.com)

6:１３２人目の素数さん
09/06/18 06:51:20
サンプル数を決定するのに使い易いソフトには何がありますか？

Windowsで、お願いします。

7:１３２人目の素数さん
09/06/18 07:46:46
>>6
R

8:１３２人目の素数さん
09/06/18 10:00:19
>>7

汎用ソフトでありませんか？

9:１３２人目の素数さん
09/06/18 10:18:08
>>8
Rより汎用性の高いソフトなんてないと思うぞ。

10:１３２人目の素数さん
09/06/18 10:44:57
汎なんていうOSがあるの？

11:猫は屑 ◆ghclfYsc82
09/06/18 11:36:26
そう言えば「汎用機」なんていう傲慢な名前もあるよねぇ

12:１３２人目の素数さん
09/06/18 12:04:44
ふーん、汎用機っていうコンピュータもあるんだ・・・
汎専用のコンピュータってことかな？

13:猫は屑 ◆ghclfYsc82
09/06/18 13:06:10
そういうのを作って売ったら儲かるんじゃないでしょうかね
IBM辺りにこっそりと教えてあげたら！

14:１３２人目の素数さん
09/06/19 00:19:50
初期のコンピューターは、暗号を解読したり、弾道の計算だけしかできなかった。
ストァドプログラム式（だっけ）になって、コンピューターは汎用性を獲得したのよね。

>サンプル数を決定
っても、検定のやり方とかでずいぶん違う。
ポチッと押したらこんなん出ました。
では済まない。

一回書いておしまいなら、電卓。
なにかのコードが書けるなら、得意な言語で書く。
一生やるなら、Rの練習。（無料で手に入るし、その他の理由で勧めやすいから）

15:１３２人目の素数さん
09/06/19 13:31:21
>>7

R以外でないですか？

16:１３２人目の素数さん
09/06/19 17:26:54
>>15
S-plus

17:猫にゃんにゃん ◆ghclfYsc82
09/06/19 17:35:26
T-minus
なんて無いよね、きっと

18:１３２人目の素数さん
09/06/19 18:03:23
URLﾘﾝｸ(www.t-minus.org)

19:猫にゃんにゃん ◆ghclfYsc82
09/06/19 18:37:11
ふ～ん、なるほどねぇ
確かにこの辺って何となく胡散臭いんだけれど、でもレンタル・ギャラリー
みたいなのはあるんでしょうな。猫は橋は渡りましたが下には降りなかった
ですね、あんまり行きたい地域じゃなかったしね。でもギャラリーがあるん
だったら行っても良かったなぁ

見つけてくれて、とても感謝でつ

20:１３２人目の素数さん
09/06/19 23:15:09
>>10-13
これは酷いネタｗ

21:１３２人目の素数さん
09/06/20 02:09:40
じゃぁ、次の方どうぞ

22:１３２人目の素数さん
09/06/23 18:38:41
独立な正規乱数
X(N(m1,s1) )
Y(N(m2,s2) )
の掛け算
X *Y
の分布には何か名前がついているのでしょうか？Kai２乗分布にも形は似ているのですが

23:１３２人目の素数さん
09/06/23 18:42:16
区間[a, b]上で定義された密度関数f(x)があったとします。

このとき、\int_{a}^{b} \frac{1}{f(x)} dxの下限は、ヘルダーの不等式より、
(b-a)^{2}であってますか。

24:１３２人目の素数さん
09/06/24 17:33:54
確率・統計学でわかりやすい参考書ないですか？

25:１３２人目の素数さん
09/06/24 18:36:21
アプリオリな不等式とはどういう意味ですか？
もしこれ以上下限(上限)を与えない不等式が存在しないという意味なのならば、
ヘルダーの不等式はアプリオリな不等式なのでしょうか。

26:２５
09/06/24 18:52:32
文章訂正です。

アプリオリな不等式とはどういう意味ですか？
もしこれ以上下限(上限)を与える不等式が存在しないという意味なのならば、
ヘルダーの不等式はアプリオリな不等式なのでしょうか。

27:タロ
09/06/24 23:03:32

助けてください(><)
発表課題でサッカーの勝敗分析をするんですけど、ボール支配率と勝敗の関係をJMPで
調べたいと思うんですがどのような分析をすればいいですか？おしえてください！

28:１３２人目の素数さん
09/06/25 02:47:42
統計量と推定量の違いがわかりません。
どちらも標本変量の関数であり、かつ、母集団の母数を推測するために使われるんですよね？
何が違うんでしょうか？教えてください。

29:28
09/06/25 02:52:09
自己レスですが、統計量は標本変量の関数であり、推定量は標本変量の関数であり、
かつ、母集団の母数を推測するために使われるもの、ということでしょうか。
そうならば、ノン・パラメトリックのときには母集団分布がわからないので、統計量は定義
できるが推定量は定義できないことになり、両者を区別する意味が見いだせる気がします。
よろしくお願いします。

30:１３２人目の素数さん
09/06/25 08:15:06
なんかよーわからんが

統計量は標本についての量で、
推定量は母集団についての量だから、そもそも同列には並ばんだろ。

母集団1245人から選んだ100人の標本を考え、「含まれる女性の人数」を考えると、
標本中女性が40人だったら統計量は40で、推定量は498。

考える量が「含まれる女性の割合」だったら、同じ土俵で比較できそうだが、
例えば100人の標本中の女性の割合が3/10だったとして、
母集団中の女性の割合の推定量が3/10かというと、そうじゃないだろ。
373/1245か、374/1245のどっちが尤もらしいかを考えなきゃいかん。

31:１３２人目の素数さん
09/06/25 14:31:40
>>28
＞自己レスですが、統計量は標本変量の関数であり、推定量は標本変量の関数であり、
かつ、母集団の母数を推測するために使われるもの、ということでしょうか。

その解釈で正しいと思います。

＞そうならば、ノン・パラメトリックのときには母集団分布がわからないので。。。

ノン・パラメトリックのときでも真の母集団分布を推定するために使う推定量はありますよ。

32:28
09/06/25 19:52:01
>>30, 31
ありがとうございました。

33:１３２人目の素数さん
09/06/26 15:23:15
レベルの低い質問ですみません
母集団と子集団の値しか手元にない状態からメディアンとモードを割り出すことはできるでしょうか？

34:１３２人目の素数さん
09/06/26 16:08:39
ちょっと待ちきれなくて別スレで質問してきますので一旦取り下げます
向こうで回答もらえなかったら改めてこちらに伺います

35:１３２人目の素数さん
09/06/26 17:35:40
マルチするなよ。あとテンプレ>>3も読め。

36:１３２人目の素数さん
09/06/27 00:05:07
>母集団と子集団の値しか
あと百年くらい別スレで面倒みてもらったらいいな

37:１３２人目の素数さん
09/06/27 00:15:34
子集団ワロタw

38:１３２人目の素数さん
09/06/27 00:30:52
>27
勝敗で判別分析するとか
得点で回帰分析するとか
悪いがJMPは知らない

39:１３２人目の素数さん
09/06/27 01:44:41
>>15
Rがイヤなのはよくわかった。
（英語読めないか）
（実を言うとおいらもきらいだ）

テレビの視聴率について（の例）
URLﾘﾝｸ(www.videor.co.jp)
ちょっと前は、サンプルがこのくらいなので、視聴率XXパーセントだと、
信頼区間はこのくらい、とかあったけど今は無いのかな。

ではこちらの式で電卓で計算
URLﾘﾝｸ(aoki2.si.gunma-u.ac.jp)

で、あなたのやりたいことが、何もわからない件について。

40:１３２人目の素数さん
09/06/27 08:37:09
>>35
取り下げてから他にあげるものを
マルチポストとはいわない。

41:１３２人目の素数さん
09/06/27 08:44:02
標本だろ、入門テキスト半年ＲＯＭってろ！

42:１３２人目の素数さん
09/06/29 10:44:27
サイコロを20個振り、その出目の平均値をXとする。
(1)Xの期待値は？
(2)Xの分散は？
(3)Xが3.7以上になる確率は？
(4)出目の平均値が3.7以上となる確率が0.1以下になるためには、サイコロをいくつ投げればよいか。その最少値は？
誰か教えてください。

43:１３２人目の素数さん
09/06/29 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
09/06/29 18:43:05
典型的な丸投げﾜﾛﾀ

45:１３２人目の素数さん
09/06/29 22:32:40
工程能力を出したいのですが、上限値だけの企画の場合は下記のとおりで
あってますでしょうか？標準偏差、工程能力ＣＰＫ

上限規格：Cpｋ=(USL- μ)/３ σ→あってる？
規格値 200以下
実測値　Ｎ＝５ 50　60　40　55　60
ＡＶＥ 53
標準偏差 8.4 →あってる？

ｃｐｋ＝（200-53）/（3*8.4）
Ｃｐｋ＝ 5.83 →あってる？ｃｐｕとあらわしても良い？

わかる方お願いします。

46:１３２人目の素数さん
09/06/29 22:38:18
質問させていただきます。
カイ自乗分布の分布関数が与えられていて、自由度１の場合の密度関数を求める、という問題なのですが、
微分すれば良いだろうと解きました。
確認のために別に密度関数の公式を調べ、自由度n=1を代入しても答えが合いません。
ただ微分するだけではダメなのでしょうか？

47:１３２人目の素数さん
09/06/30 13:28:15
>>46
煩雑な式なので計算ﾐｽだと思う。

48:１３２人目の素数さん
09/06/30 21:09:51
>>45
仕事で必要ならここで聞いても信憑性ないと思うぞ。
JISに載ってないの？

49:１３２人目の素数さん
09/07/01 21:52:59
操作変数ってのを端的に言うと、誤差が生じる統計で、その誤差をどの程度認めるか調整する変数という理解で大丈夫でしょうか？

50:１３２人目の素数さん
09/07/02 12:03:08
>>49

全然違います。

51:１３２人目の素数さん
09/07/03 00:28:48

URLﾘﾝｸ(www.tac-school.co.jp)

こういうのもあるんだお。
統計って広いお。

52:１３２人目の素数さん
09/07/03 14:12:24
ここで宣伝はするな。

53:１３２人目の素数さん
09/07/04 22:44:19
多分会計板では以後もレスつかないだろうからここで質問したいです
当方文系なんで、もしこれが見当違いの馬鹿な質問だったとしても
おおめにみてやってね

471: 2009/06/30 21:58:09 ??? [sage]
>>468
丁度良かった
独学で統計学をかじってるんだけど､基礎の基礎でしっくりこないことがあるから質問させて

条件付確率は
P(A|B):=P(A∩B)/P(B)
だけど､なんで?

=P{(A∩B)/B}
ならわかるんだけど…

P(A+B)とか
P(AB)
は独立とか従属とか関係なくそれぞれ
P(A)+P(B)
P(A)P(B)
ってしていいの?

教科書にちゃんと書いてないからわかんない

54:１３２人目の素数さん
09/07/04 22:59:52
文系ってなに？

55:１３２人目の素数さん
09/07/04 23:30:28
>>54
商学部です

56:１３２人目の素数さん
09/07/04 23:37:38
文系用と理系用で統計学って違うの？

57:１３２人目の素数さん
09/07/04 23:46:59
多少はお手柔らかにせんと、単位取れんだろ。

58:１３２人目の素数さん
09/07/04 23:59:53
（数学とかＯＲ系の) 数理統計学 >> （手段としての）理系の統計 >> 文型の統計

って感じかと

59:１３２人目の素数さん
09/07/05 00:12:31
文系でひとくくりにすると心理系の人が怒るかもｗ

60:１３２人目の素数さん
09/07/05 00:41:58
>59

>55
商学部に心理学系は無いだろ。
あっても、良いけど。

61:53
09/07/05 01:01:52
レスの付き方からみて
しょうもない質問だったみたいだね…

次の論点の勉強に移ろう

62:１３２人目の素数さん
09/07/05 01:36:04
>>61
統計スレだからっていうのもあるし、あまりにもおかしな質問だからというのもあるだろう。

AとかBとかは事象だけど事象って集合だから割り算や足し算やかけ算を
数のようには定義しないので質問自体が意味がない。

63:１３２人目の素数さん
09/07/05 05:11:43
よく選挙の出口調査ってやつやってるけど
あれって１選挙区あたり何人ぐらいきいてるんすかね
１００人ぐらい？

64:53
09/07/05 08:43:45
>>62
四則演算の出来る「集合」のことを「体」って呼ぶんじゃないの?

あと、定義されてないからこそP(AB)=P(A)P(B)ってしちゃ駄目なんじゃないかな

ってとこが気になったんだけど気にせず次へ進んだほうが良さそう…？

65:53
09/07/05 08:45:45
「事象って集合」か
読み間違えました

66:≠62
09/07/05 10:48:59
>>64
例えばサイコロで言うと、集合Ａを「偶数が出る」、集合Ｂを「４以上が出る」とすると、
P(A)は，“「偶数が出る」が起こる確率”，P(B)は“「４以上がでる」が起こる確率”を表す。

“「偶数が出る」かける「４以上が出る」”って意味がわからないでしょ。
だから"AB"と表される事象というのは無い。だからP(AB)なんてものも無い。

67:１３２人目の素数さん
09/07/05 16:37:48
ABっていうのは、Ａ ∩ Ｂの省略形でしょ

「かける」って・・・

逆に、 A + B っていうのはあまり見ないけど、あえて言うなら
A ∪ B の意味じゃないの？

単に記号（と省略形）の定義の問題

68:１３２人目の素数さん
09/07/05 16:40:35
>>64
あと、演算のできる集合っていうのは、
集合の要素間でのある種の演算が定義されている
（そして、その集合の中で閉じている）
場合に群とか環とか体とか呼ばれる。

集合同士の演算というわけではない。

集合同士の演算と、集合の中での要素間での演算は全く別の次元の話

69:１３２人目の素数さん
09/07/05 17:24:02
>>67
ちがいます

70:53
09/07/05 19:35:51
なんか浅はかな知識しかないのに書き込みした自分が恥ずかしい…

教えてくれたひとありがとう！
もちょっとちゃんと勉強します

71:１３２人目の素数さん
09/07/05 22:36:28
>>69
否定するだけじゃ説得力無いよ

72:１３２人目の素数さん
09/07/06 01:08:12
面倒な野郎だな

73:１３２人目の素数さん
09/07/06 02:23:28
集合って何かすら分かってないんじゃない。
相手にしない方がいいよ。

74:１３２人目の素数さん
09/07/06 03:21:25
ワイブル回帰って要するに、データからワイブル分布を推定して、
その累積関数F(x)を元に、1-F(x)で生存関数を作成するだけですか？

75:１３２人目の素数さん
09/07/06 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？

76:１３２人目の素数さん
09/07/06 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。

77:１３２人目の素数さん
09/07/06 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。

78:１３２人目の素数さん
09/07/06 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？

79:１３２人目の素数さん
09/07/06 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

80:１３２人目の素数さん
09/07/06 20:16:11
読むから、
まず高校教科書うｐれや

81:１３２人目の素数さん
09/07/06 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

82:１３２人目の素数さん
09/07/07 00:22:34
>>74
URLﾘﾝｸ(k-dai.hp.infoseek.co.jp)

83:１３２人目の素数さん
09/07/07 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？

84:１３２人目の素数さん
09/07/07 04:01:17
ハイ、います。

85:１３２人目の素数さん
09/07/07 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？？

86:１３２人目の素数さん
09/07/07 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…

87:１３２人目の素数さん
09/07/07 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

88:１３２人目の素数さん
09/07/07 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＾＾

89:１３２人目の素数さん
09/07/07 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

90:１３２人目の素数さん
09/07/07 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！

91:１３２人目の素数さん
09/07/07 05:33:34
>>89
ちょｗアカンやろ！

92:１３２人目の素数さん
09/07/07 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；；

93:１３２人目の素数さん
09/07/07 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

94:１３２人目の素数さん
09/07/07 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？

95:１３２人目の素数さん
09/07/07 06:41:51
t値って>>86のGの部分？

>>93のはt分布表を参照

96:１３２人目の素数さん
09/07/07 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？

97:１３２人目の素数さん
09/07/07 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

98:１３２人目の素数さん
09/07/07 07:06:23
わかりました！
ありがとうございます！！

99:１３２人目の素数さん
09/07/07 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＾＾

100:１３２人目の素数さん
09/07/07 14:20:28
深夜から未明にかけてこんなに伸びてるのかよ…

101:１３２人目の素数さん
09/07/07 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

102:１３２人目の素数さん
09/07/07 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。

103:１３２人目の素数さん
09/07/07 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！！

104:１３２人目の素数さん
09/07/07 23:30:57
>>103
だからageんなって…（笑

105:１３２人目の素数さん
09/07/08 04:41:21
今時age・sage気にしてる人ってなんなの？ｗｗｗ

106:１３２人目の素数さん
09/07/08 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。

107:１３２人目の素数さん
09/07/08 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。

108:１３２人目の素数さん
09/07/08 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。

109:１３２人目の素数さん
09/07/08 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

110:１３２人目の素数さん
09/07/08 18:52:11
またお前か…

111:あげ
09/07/08 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

112:１３２人目の素数さん
09/07/08 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

113:１３２人目の素数さん
09/07/08 19:07:14
質問も回答も禁止です

114:１３２人目の素数さん
09/07/08 19:15:37
何か質問ある？答えちゃうよ！

115:１３２人目の素数さん
09/07/08 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

116:１３２人目の素数さん
09/07/08 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？

117:１３２人目の素数さん
09/07/08 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

118:１３２人目の素数さん
09/07/08 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

119:１３２人目の素数さん
09/07/08 19:50:25
質問も回答も禁止です

120:１３２人目の素数さん
09/07/08 19:55:07
教えて君の質問って何だったのか分かる人いる？

121:１３２人目の素数さん
09/07/08 20:11:16
質問も回答も禁止なら後は何の話が？

122:１３２人目の素数さん
09/07/08 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

123:１３２人目の素数さん
09/07/08 20:57:03
伸びてると思ったらなんじゃこりゃ

124:１３２人目の素数さん
09/07/09 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:ぼう
09/07/10 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。

126:１３２人目の素数さん
09/07/11 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。

127:125
09/07/11 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。

128:１３２人目の素数さん
09/07/11 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:大学生
09/07/11 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？

130:１３２人目の素数さん
09/07/11 11:45:02
↑
表情正規分布→標準正規分布

131:１３２人目の素数さん
09/07/11 12:00:53
　　　　　　　　　　評定正規分布
　　　　　　　　　　↓
←氷上正規分布

132:１３２人目の素数さん
09/07/11 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…

133:１３２人目の素数さん
09/07/12 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。

134:１３２人目の素数さん
09/07/12 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？

135:１３２人目の素数さん
09/07/12 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．

136:１３２人目の素数さん
09/07/12 21:29:27
邪道

137:１３２人目の素数さん
09/07/12 22:20:11
オナヌーイ思考でもやっか

138:１３２人目の素数さん
09/07/14 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。

139:１３２人目の素数さん
09/07/14 09:17:19
べき乗則かな
Wikipedia項目ﾘﾝｸ

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

140:１３２人目の素数さん
09/07/14 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。

141:１３２人目の素数さん
09/07/14 17:13:43
はい

142:１３２人目の素数さん
09/07/15 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。

143:１３２人目の素数さん
09/07/16 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…？？

144:１３２人目の素数さん
09/07/16 14:58:22
わかります

145:「猫」∈社会の屑 ◆ghclfYsc82
09/07/16 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。

146:１３２人目の素数さん
09/07/16 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:「猫」∈社会の屑 ◆ghclfYsc82
09/07/16 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

148:１３２人目の素数さん
09/07/17 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。

149:１３２人目の素数さん
09/07/17 08:14:40
件数が多いんだろ

150:１３２人目の素数さん
09/07/17 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

151:１３２人目の素数さん
09/07/17 08:38:55
分散既知だから

152:148
09/07/17 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？

153:１３２人目の素数さん
09/07/17 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

154:１３２人目の素数さん
09/07/19 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。

155:１３２人目の素数さん
09/07/19 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？

156:１３２人目の素数さん
09/07/19 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＞＜；

157:１３２人目の素数さん
09/07/20 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。

158:１３２人目の素数さん
09/07/20 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。

159:１３２人目の素数さん
09/07/20 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

160:１３２人目の素数さん
09/07/21 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

161:１３２人目の素数さん
09/07/21 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

162:１３２人目の素数さん
09/07/22 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。

163:１３２人目の素数さん
09/07/22 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…

164:１３２人目の素数さん
09/07/22 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。

165:１３２人目の素数さん
09/07/22 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。

166:１３２人目の素数さん
09/07/22 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

167:１３２人目の素数さん
09/07/22 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。

168:１３２人目の素数さん
09/07/23 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

169:１３２人目の素数さん
09/07/24 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？

170:１３２人目の素数さん
09/07/24 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...

171:１３２人目の素数さん
09/07/25 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

172:１３２人目の素数さん
09/07/25 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

173:１３２人目の素数さん
09/07/27 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

174:１３２人目の素数さん
09/07/28 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。

175:１３２人目の素数さん
09/07/28 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？

176:１３２人目の素数さん
09/07/29 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:男松山
09/08/02 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？

178:１３２人目の素数さん
09/08/03 15:24:42
何が言いたいのか、さっぱりわからん。

179:１３２人目の素数さん
09/08/04 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。

180:１３２人目の素数さん
09/08/04 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。」

181:１３２人目の素数さん
09/08/04 07:55:23
無理やりエスパーするなら B(n,p) ってことか？

182:１３２人目の素数さん
09/08/04 08:11:27
>>181
賛成に１票

183:１３２人目の素数さん
09/08/04 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

184:１３２人目の素数さん
09/08/04 08:29:01

問題が完結する前に正解 >>181

185:１３２人目の素数さん
09/08/04 08:51:36
幾何分布だろ

186:１３２人目の素数さん
09/08/05 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？

187:１３２人目の素数さん
09/08/05 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、、、

188:１３２人目の素数さん
09/08/05 08:08:06
夏休みか

189:１３２人目の素数さん
09/08/05 08:46:04
一万回試行させればいいじゃん

190:１３２人目の素数さん
09/08/05 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。

191:１３２人目の素数さん
09/08/05 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。

192:１３２人目の素数さん
09/08/05 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…。

193:１３２人目の素数さん
09/08/05 22:21:23
186は確率収束を知らないＤＱＮでＯＫ？

194:１３２人目の素数さん
09/08/06 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。

195:１３２人目の素数さん
09/08/06 20:58:04
赤池氏が亡くなりました。
お悔やみ申し上げます

196:１３２人目の素数さん
09/08/06 21:05:43
AICの赤池氏が？もうそんな年だったんか…。

197:１３２人目の素数さん
09/08/06 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？

198:１３２人目の素数さん
09/08/06 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。

199:１３２人目の素数さん
09/08/06 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。

200:１３２人目の素数さん
09/08/06 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？

201:１３２人目の素数さん
09/08/06 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。

202:１３２人目の素数さん
09/08/06 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･･･。

203:１３２人目の素数さん
09/08/06 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。

204:１３２人目の素数さん
09/08/07 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？

205:１３２人目の素数さん
09/08/07 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。

206:１３２人目の素数さん
09/08/07 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。

207:１３２人目の素数さん
09/08/07 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。

208:１３２人目の素数さん
09/08/07 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？

209:１３２人目の素数さん
09/08/07 21:40:00
ん？因果関係だったのか。すまん。

210:１３２人目の素数さん
09/08/07 23:57:28
因果関係はわからんだろ

211:１３２人目の素数さん
09/08/17 09:11:45
URLﾘﾝｸ(home.hiroshima-u.ac.jp)

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。

212:１３２人目の素数さん
09/08/17 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。

213:１３２人目の素数さん
09/08/18 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。

214:１３２人目の素数さん
09/08/18 17:07:45
質問です。問題集で、
来客人数をﾗﾝﾀﾞﾑに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。

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