統計学なんでもスレッド10

統計学なんでもスレッ ..

397:１３２人目の素数さん
09/09/19 10:36:11
株式に統計を応用したいのですが
時間に沿って右上にバラつきを持ちつつ移動していく線
の×％以内のバラつき具合って何を学べば計算出来ますか？
回帰直線を学べば大丈夫でしょうか？

398:１３２人目の素数さん
09/09/19 10:56:50
>>393
もう答が書かれているようですが初等的説明しておきます

データサイズ２の例
y x1 x2
10 12 1
11 15 2
で簡単のため　x1 と x2 だけで説明すると
（誤差無しで） y=x1-2x2 と回帰するので
393 の記号で C=1 D=2 となるけど
y と x2 は相関をとれば計算するまでもなく正

たとえば年功序列型の時代の既婚者を調査して
累積見合い回数＝年齢－0.01×調査時点年収－定数
という結果を得たとして
収入高い人ほど見合い回数が少なくて済むって即断できるか
単に年齢とともに収入が増えているだけで増加率の具合でって
場合もあるかもしれない
説明変数の組み合わせを吟味したほうがいいかも

399:１３２人目の素数さん
09/09/19 12:47:51
>>393
>>392の決定係数は相関係数の間違い。決定係数は相関係数の2乗取るから必ず正になる。

400:１３２人目の素数さん
09/09/19 14:53:06
>>393です
みなさんレスどうもです！
ＳＡＳを使った場合、偏相関係数はないですか？見当たらないです…
まだ少しですが、わかってきた気がします

データが良くはなかったのは確かですか？
あと、分析結果を>>398さんのように自分の見解(推測)で書いておｋですよね？
とりあえず、この結果でいくことにしたので

401:397
09/09/19 15:30:23
本を買いましたところ、なんとか大丈夫そうでした
皆さんありがとうございました

誰にも相手にされませんでしたが…

402:１３２人目の素数さん
09/09/19 15:47:18
>>401
投稿して数時間しか経っていないし、すぐ回答がもらえることはあまりない。
最近は親切な人が多く逐一レスが付くことが多いけど、これも当たり前のことではない。

403:１３２人目の素数さん
09/09/20 02:25:08
2変数x1,x2についてのYを求める回帰直線の方程式が、
Y=200＋0.4*X1＋0.2*X2…①
Y=180＋0.3*x1＋0.5*X2…②
で表されてる場合、単純にx1,x2の項の係数の比較によって、
①ではx1＞x2なので、x1はx2より関係が大きいが、
②ではx1＜x2なので、x1はx2より関係が小さい
と考えてもいいんでしょうか？

404:１３２人目の素数さん
09/09/20 10:00:52
>>403
なぜ一つの量Yに対して回帰直線が２つあるの？
親切な人が増えたと言っても
さすがにここに晒す前に教科書勉強し直したほうが

>>402
何ヶ月かに一度見に来たおりやさしい質問があると
初心者的解説を試みることがありましたが
このスレの水準を下げてしまっていたら済みません

405:１３２人目の素数さん
09/09/20 20:58:19
>>375
俺もよく判らん。誰か教えて欲しい。
CONSORT準拠のjournal増えてるよな。

406:１３２人目の素数さん
09/09/20 21:02:13
>>404
>なぜ一つの量Yに対して回帰直線が２つあるの？
２つのデータに対してそれぞれ回帰を行っているのでは？

407:１３２人目の素数さん
09/09/20 21:21:47
>>405
（その reviwer が） baseline characteristics の群間比較検定を行う意味が特に無いと考えているから、だろうね。
「××するためには検定を行う必要があるはずだ」という反論はできる？
これ、以前から議論になっている問題で、まだ決着はついていないけど、どちらかというと検定不要論の方が優勢かな？

408:１３２人目の素数さん
09/09/21 08:16:36
>>407
>（その reviwer が） baseline characteristics の群間比較検定を行う意味が特に無いと考えているから、だろうね。
>「××するためには検定を行う必要があるはずだ」という反論はできる？

なるほど、なるほど。randomに割り振っているわけだから、検定必要ないだろ、と言われれば確かにそうですよね。
理論的には有意差は出ないわけで(実際には有意差が出る可能性は0ではないが)。
まぁ、反論できないですよね。

>これ、以前から議論になっている問題で、まだ決着はついていないけど、どちらかというと検定不要論の方が優勢かな？

自分も検定不要論者になってしまいました(笑)。
レスどうも有り難うございます。

409:１３２人目の素数さん
09/09/21 20:33:34
スレ違いの質問でごめんなさいHIV板を見ていたら下のような書き込みを見つけたのですが
携帯からだとリンク先が読めなくて
ｽﾚﾘﾝｸ(hiv板:263番)
HIVの女性は40代に多くて20代は安心できるって本当なのか誰か頭のいい人に見てほしくて
わかる方お願いできませんか？どうしても不安で不安で
よろしくお願いします

410:１３２人目の素数さん
09/09/21 21:18:54
>>409
どう読んだらそう読めるのか？
10代より40代が多いと書いてある。20代は40代より多い。
その上、あくまでも感染者数の話であってどの年代がかかりやすいとか
かかりにくいとかはない。不安を解消するには検査するしかない。

411:１３２人目の素数さん
09/09/21 23:51:50
ありがとうございます
じゃあリンクはまちがっているんですね
わかりました
ありがとう

412:１３２人目の素数さん
09/09/22 17:08:29
何回かの試行の結果１回も起きなかった事象の発生確率（頻度？）を推定する方法について勉強したいのですが、
何かお薦めの本を教えて下さい。

413:１３２人目の素数さん
09/09/22 17:42:36
それを推定するには発生確率の事前分布が必要になる。
普通の本にはほとんど書いてないから、「ベイズ統計」とタイトルがついてる本探せ

414:１３２人目の素数さん
09/09/22 17:48:39
ありがと

415:１３２人目の素数さん
09/09/23 14:18:33
非常に簡単な質問かもしれないんですが、質問です。

一組の標本から、母平均を推定するときに、

「前の説明では、母標準偏差をわかっているものとしたが、
実際には、大半の場合、わからない。しかし、母標準偏差を
を標本標準偏差の値で置き換えても、大きな違いは生じない」

だから、母平均は、母標準偏差をσとすると、

[x-1.96σ/√n, x+1.96σ/√n]

で推定可能であるが、標本標準偏差をsとすると、

[x-1.96s/√n, x+1.96s/√n]

でも、推定可能である。

って本に書かれてるんだが、これなぜなんでしょうか。

416:１３２人目の素数さん
09/09/23 14:23:35
標本の数がある程度大きいと、平均の場合と違って、
母標準偏差の標本標準偏差による近似はいいからだよ

417:１３２人目の素数さん
09/09/23 14:37:12
>>416
ありがとう。
もう、それは証明するとかと違って、n がある程度大きいと、
母標準偏差の標本標準偏差で近似できるというのは、
当たり前のことなんでしょうか。
なぜ、n が大きいと近似できるのかが
本のどこにもかかれてないので。

418:１３２人目の素数さん
09/09/23 14:39:37
>>416
後、もう一つお伺いしたいのですが、
n が十分大きいって、具体的にどれぐらいのときかな。

419:１３２人目の素数さん
09/09/23 14:39:41
>>417
大数の法則から容易にわかる
（ので当たり前のように用いることが多いかも）

420:１３２人目の素数さん
09/09/23 14:44:11
>>418
ああ。そういうことですね。ありがとうございました。

421:１３２人目の素数さん
09/09/23 14:47:51
>>419
419 でした。

422:１３２人目の素数さん
09/09/23 15:06:38
415 です。もう少しだけ質問よろしいでしょうか。
解決したような気がしたんですが、よく考えてみると、
だまされたような気がしてきました。

標本の大きさ n が十分大きくなると、
大数の法則で、標本標準偏差は母標準偏差に近づくけど、
それは、母平均についても同じことで、
n が十分大きくできるなら、標本平均は母平均に近づく。

母標準偏差の標本標準偏差による近似は良いって書かれているけど、
大数の法則による真の値への近づきやすさってあるんでしょうか。

423:１３２人目の素数さん
09/09/23 15:39:43
>>422
収束速度ってことか？そりゃ母集団によって違いがあるだろう。

424:１３２人目の素数さん
09/09/23 15:45:19
>>423
ありがとうございます。

ということは、

一組の標本から、母平均を推定するときに、

母平均は、母標準偏差をσとすると、

[x-1.96σ/√n, x+1.96σ/√n]

で推定可能であるが、標本標準偏差をsとすると、

[x-1.96s/√n, x+1.96s/√n]

である、とかこういう計算をしようとするのは、

やっぱり、標本平均が大数の法則に従うのは遅いけど、
標本分散が大数の法則に従うのは早いから、

ということで良いのでしょうか。

425:１３２人目の素数さん
09/09/23 17:36:07
分析結果の考察にｔ値とｐ値の両方使うのは良くないでしょうか？
ｔ値が低く有意性が弱い→ｐ値は低いのでまだ信頼できる
みたいに使うと、
え？どっち？有意ってこと？
ってつっこまれないですかね？
結果の信頼性を強める説明をしたいので、ｔ値だけだと弱くなりそうなんですが…

426:１３２人目の素数さん
09/09/23 22:09:26
>>424
そういうことでもないよ。この式については中心極限定理と関係が深いんだが。
t分布(あるいはF分布)に従うことは簡単な式変形で示せる。
分からないならそこら辺を復習。
順番的には基本的な分布や中心極限定理などを一通りおさえてからやらないと繋がりがわからないだろう。
代用については、難しく考える必要はなく、本当は母分散が必要なんだけど、母分散が不明だから標本(不偏)分散で代用するしかないんだと割り切ったがいい。

427:１３２人目の素数さん
09/09/23 23:05:20
つーか大標本法では、n が大きくなると

(Xbar - μ) / (s /√n) ～　N(0,1)　

が成立することを使ってるわけで、これは大数法則ではなく
漸近的正規性だよね。
その特殊な場合（正規母集団）がｔ分布で、誤差を明示的に評価できる。

428:１３２人目の素数さん
09/09/23 23:10:56
>>425
＞分析結果の考察にｔ値とｐ値の両方使うのは良くないでしょうか？

ｔ値に慣れてる世代が消えるまでは、それが良いと思う。

＞ｔ値が低く有意性が弱い→ｐ値は低いのでまだ信頼できる

ん？？？

429:１３２人目の素数さん
09/09/24 05:42:35
>>427
漸近正規性です

430:１３２人目の素数さん
09/09/24 15:04:36
"漸近正規性" の検索結果約 3,160 件
"漸近的正規性" の検索結果約 221 件
"asymptotic normality" の検索結果約 132,000 件

431:１３２人目の素数さん
09/09/25 18:28:29
もしとある株価の一日ごとの変動が永遠に平均0の正規分布に従うとしたら、つまりN～（0、μ^2）、
今日と二日後の株価の差もまた正規分布に従う、と証明できるでしょうか?
凄い簡単な事のように見えてこれという上手い方法が見つからないのですが…

432:１３２人目の素数さん
09/09/25 19:25:29
>>431
単純に X2-X0 = (X2-X1) + (X1-X0) ということ？
あるいは正規分布の和が正規分布になることの証明？
それは確か畳み込みか積率母関数を使う。

433:431
09/09/25 19:40:39
>単純に X2-X0 = (X2-X1) + (X1-X0) ということ？

そうです。この場合、X1-X0～N（0, μa^2）なら必ずX2-X0～N（0, μb^2）と証明可能でしょうか？

μa=一日前の株価との差の標準偏差
μb=二日前の株価との差の標準偏差

とします。

434:１３２人目の素数さん
09/09/25 21:18:16
>>431
無理です。その命題は偽なので。
X1-X0=Y1、X2-X1=Y2 と書いて、例えば Y1～N（0, 1）とします。
|Y1|>=1 のとき Y2=Y1、|Y1|<1 のとき Y2=-Y1 とすると、Y2～N（0, 1）ですが、
Y1+Y2 の分布は正規分布ではなく、絶対値にして2以上の値かゼロしかとらない変な分布です。

435:１３２人目の素数さん
09/09/25 23:16:10
>>434
確率変数の実現値がその値しか取らないとしてもそれは正規分布に従わないと言えるの？

436:１３２人目の素数さん
09/09/25 23:17:38
スペクトルまでの道は遠いな、、、

437:１３２人目の素数さん
09/09/26 05:57:58
>>435
一点分布なら正規分布の一種（分散ゼロの正規分布）ですが、>>434 のは一点分布ではありません。
打ち切り正規分布２つと離散分布の混合分布です。

なお、Y1, Y2 が多次元正規分布に従うと仮定すれば
（これは、Y1, Y2 がそれぞれ正規分布に従う、という仮定よりも強い仮定です）、
Y1+Y2 は正規分布に従います。これの証明は、積率母関数を使えば楽かと。

438:１３２人目の素数さん
09/09/26 11:48:57
たぶん>>431にはiidが抜けてるんだろうな

439:403
09/09/27 03:24:52
質問の題意が分かりにくかったので、もう一度書き直します。

ある生物Yの2種Y1,Y2について、2条件X1,X2どちらとの関係がより深いかを調べるために、
回帰直線の方程式を求めたところ、
Y1=200＋0.4*X1＋0.2*X2…①
Y2=180＋0.3*x1＋0.5*X2…②
となった。
この場合、単純にx1,x2の項の係数の比較によって、
①については0.4＞0.2なので、x1はx2より関係が大きいが、
②については0.3＜0.5なので、x1はx2より関係が小さい
と考えてもいいのでしょうか？

てっとり早く言えば、「相関係数の大小は何を意味するか？」ということです。

統計学に詳しくない、というか数学全体に詳しくない者の愚問ですみません。

440:１３２人目の素数さん
09/09/27 03:25:55
株はこっちの領域ではなくて、行動心理学だな。
ちょっと前だが、世の中にPCが行き渡ったころに、
同じプロトコルで株を売り買いするので...

441:１３２人目の素数さん
09/09/27 03:39:30
サンプルサイズ

442:１３２人目の素数さん
09/09/27 08:30:49
>>439
>と考えてもいいのでしょうか？

事前に X1、X2 を基準化しておけば（定数倍して定数を足すことにより、平均ゼロ、分散１に）、
回帰係数の大小で Y に対する寄与の大小を比較することも可能です。
＜参考＞
URLﾘﾝｸ(www.sed.tohoku.ac.jp)

あと、相関係数と回帰係数を混同していませんか？
それに、回帰直線、という言葉も変です。回帰平面の間違いでしょう。

443:１３２人目の素数さん
09/09/29 08:21:16
Mixedモデルについて勉強したいんですが、何を勉強したら良いですか？
お勧めの教科書やWebサイトを教えて下さい。
英語か日本語でお願いします。

444:１３２人目の素数さん
09/09/29 20:51:25
>>443
Fitzmaurice、Laird、Ware の "Applied Longitudinal Analysis" の chapter 8 とか？
応用寄りの研究者が書いた本で、実際のデータ解析にも配慮しているからとっつきやすいと思う。

445:１３２人目の素数さん
09/09/29 22:11:48
ていうか>>443に限らないが、こういう場合はとりあえずググってみてから、それでも分からない時に聞いた方がいいと思う。
漠然としているよりググればある程度具体的になるでしょ。

446:１３２人目の素数さん
09/09/30 23:18:38
ｶｲ二乗分布を求めるときにRound関数とフリードマン検定は、
絶対対照相関にあるとして、ヘンリーの法則がよかですか？

447:１３２人目の素数さん
09/10/01 23:22:03
相対度数多角形とはどういったものでしょうか？

448:１３２人目の素数さん
09/10/02 01:03:32
相対度数の度数多角形

449:１３２人目の素数さん
09/10/02 01:59:27
>>448
なるほど！とてもわかりやすかったです。
ありがとうございました！

450:１３２人目の素数さん
09/10/02 11:49:33
統計の信頼区間の計算方法を教えて><

とある材料の強度試験で10個の材料の強度は269,243,246,257,269,257,264,240,249,245(N/mm^2)である

問1.母集団が正規分布に従うとして母平均95%の信頼区間を求めよ
問2.母平均95%の信頼区間を±5(N/mm^2)の限界内に抑えるために必要な標本数を求めよ

わかんねえ

451:１３２人目の素数さん
09/10/02 13:07:45
質問

培風館「統計学演習(2004/2/20)」を独習中ですが、解答の意味が判らない。

６章の問題
６．２ (C)でサイコロを７回投げて出る目の平均．．．．となっているが回答を見ると
標本を３個ずつとって計算している。

７回 -> ３回のミスプリントと言う理解でいいんでしょうか?

452:１３２人目の素数さん
09/10/02 13:39:33
いくら最近は親切な人が常駐していると言っても、
問題も晒さなかったり、丸投げにはレスはつきにくい。

453:１３２人目の素数さん
09/10/02 14:43:16
450の者だが
1は247.5から260.3になった
2は19.42だから20個になった

あってるの？

454:１３２人目の素数さん
09/10/02 21:10:59
あってないんじゃね？

455:１３２人目の素数さん
09/10/03 03:04:43
>>451
その内容から推定（妄想？）すると、ミスぷりのようだね。

でも、その培風館の、「統計学演習」って1989年のじゃないかな？
2004年のそういう本ってないんだが？

その本が1989年のものだとしたら、amazonでは
評価が高いようにみえるが、評価を書いているのは３人で、
ひとりは匿名（むかしamazonでは匿名で書評が書けた）
もうひとりは、2005年に３つ書いて消えてる。
さいごの人は、2007年に３つ書いて消えてる。

もうおわかりだね？
書評を書いたのは、著者か、著者の関係者か、出版社の人なんだ。
amazonの評価は、評価をどのような人が書いたか調べてからでないと
信じてはいけない。

つか、もしかして学校で指定されて買わされたの？

456:１３２人目の素数さん
09/10/03 08:19:03
超素人です。
お目汚しすみませんが助けていただけるとありがたいです。

それぞれ構成数が違う５つのグループ（３人，５人、１０人、１５人、２０人）
の成績をグループ単位で比べたいのですが、単に各グループの平均を出して
比べるより統計的に妥当な数字を得ることはできるでしょうか。
数が少ないので計算したところで使えないということなのかもしれませんが、
もし何かあれば教えて下さい。

457:１３２人目の素数さん
09/10/03 09:22:49
>>456
専門家が行う統計データ解析でも、たいていの場合、グループ間の比較には平均を用います。
グループに序列を与えたい、ということなら平均の順に並べれば十分。

グループ間で平均に差があるかないかを「検定」したい、とか、グループ間の平均の差を推定し、
その推定精度を見積もりたい、というのなら、「標準偏差」という概念が役に立つでしょう。

458:１３２人目の素数さん
09/10/03 10:22:32
>>457
ご親切にレスありがとうございます。
平均で比べるというのが見当違いではなかったようで一安心しました。
「標準偏差」は、大学模試のいわゆる偏差値のような数字でしょうか。
ちょっと調べてみます。
最初の質問からはずれるかもしれませんが、各グループ内で各構成
要素がそんなにお互い違わない（グループは似通ったものの集まり）という
ことを見せるにはどうしたらいいでしょうか。

459:１３２人目の素数さん
09/10/03 13:29:23
>>458
そのグループ内での類似を測る指標が（グループ内）標準偏差だから
ググるか統計学の入門書嫁

460:１３２人目の素数さん
09/10/03 14:49:36
>>458
問題を正確に設定しないといけない。統計学は魔術じゃないのでね。

何がどれほど似ていたら、似たものと判断するのか？
ということを「設定」しないといけないのですよ。
じゃないと判断できないですから。

何が、というのは、あなたの書き込みからは全くわかりません。
どれほど、というのは平均を比較したいのか、分散（ちらばりぐあい）を
比較したいのか、そのグループ毎に何かをやっていて（？）、
その何かの、何らかの違いを知りたいのか？全くわかりません。

判断基準については、何がやりたいのかさっぱりわからないから、
統計学における、あらゆる判断というものをここに書くことは不可能です。

全て書いてくれないとわからないということです。

試験問題でも、問題文を読まないで、質問文だけよんだとしたら
答えることできないでしょ？
それと同じ事です。

461:１３２人目の素数さん
09/10/03 19:51:44
>>455
回答ありがとうございます。

発行期日は2004年17刷のつもりだったのですが、書き方が拙く失礼しました。
もしかしたらその後の刷で訂正されているかご存知の方がおいでかと思いまして。

出版社ホームページで質問しようかと思ったのですが、メールでの連絡方法など
の記載がなく、こちらで質問させていただきました。

ちなみに学校で買わされたのではなく、amazonの古書価格が安かったので掴ん
でしまったかと。
ボケ防止に４０数年ぶりに統計の勉強中ですが、あまりいい演習書ではなかった
ようです。

462:１３２人目の素数さん
09/10/03 21:16:17
この本持ってるけどいい演習書だよ。悪いのは>>461の方だろうおそらく。まず
> ６．２ (C)
と書かれてもこの本のどの問題かさっぱり分からない。
問題の箇所すらまともに伝えられないようじゃ既にボケきってると思う。

463:１３２人目の素数さん
09/10/03 22:47:26
>>461
> ボケ防止に４０数年ぶりに統計の勉強中ですが、

ボケ防止に統計学は、ちょいと敷居が高いと思います。
統計学は、まあいろいろ理由はありますが、全くひとりで
学ぶことは、大変に困難な学問であると思っています。

現在、活躍中の統計学者は、それぞれ立派な先生に学んでいます。
基礎的なことだけでいいとお考えでしょうけど、統計学はその
基礎がかなり難しいんです。

高校で統計学の学習が取り入れられたので、
高校生向けの、すごくわかりやすい教科書も出てきましたから、
そういうのでもいいかもしれません。

ただ、高校で学ぶ統計学は、大変にお粗末な内容ですから、
それで満足できるかどうかですね。

464:１３２人目の素数さん
09/10/04 00:01:44
統計学というか根幹は数学的な部分だと思うけどね。
年取ってても、昔学んでいて基礎的な数学の素養、
よしんばそれを忘れていても数学的な思考(厳密な思考)さえ忘れていなければ応用数学はやれるとは思う。
もっとも大多数の人間はそんな数学の能力も思考力も元々ないから、社会人の生涯学習としては中学かせいぜい高校のいわゆる文系数学辺りが一般的だけど。
ただ高齢者のねらーってのも何か嫌だね…。2ちゃんなんか見ずに自分のﾍﾟｰｽでやったがいいよ。

465:１３２人目の素数さん
09/10/04 00:06:43
培風館は、おいらがおっぱい吸っている頃からの老舗ですな。
>>451が、も少し具体的に言ってくれたら、コメントできたかも知れんが、
バカな同居人が、全部捨てちまった。

466:１３２人目の素数さん
09/10/04 00:29:57
>>462

私がぼけきってるかどうかは別にして、６章の問題、6.2 (C)以上に問題の場所をどう書けば
いいんでしょう?
手元の本では98Pです。

他にも解答に疑問を感じるところが何箇所か有り、独習には向いていない本という印象を受
けています。

467:403
09/10/04 02:59:04
>>442
ありがとうございます。

468:１３２人目の素数さん
09/10/06 12:59:49
>>463
「ボケ防止」って単なる比喩的な自嘲だろ
何言ってんのお前・・・

469:１３２人目の素数さん
09/10/07 00:06:15
２つ質問がございます。何卒、アドバイス頂けますようお願い申し上げます。

1.セラミックスの破壊強度は”ワイブル分布”で説明されることが多いと聞きます。
　実際に破壊強度データをワイブル分布に当てはめてみたいのですが、生データ
　（強度データ）を元に最適なワイブル分布を探し出す具体的な手順をお教え願え
　ないでしょうか？

2.上の質問にやや関係するのですが、中心極限定理によると、”母集団の確率分布が
　何であってもｎが大きくなると大略正規分布に近づくと考えてよい”とあります。
　であるとすると、先のワイブル分布に従うとした強度の分布も、ｎ数が大きくなると
　正規分布に近づくのかと考えるのですが、これをエクセルでシミュレーションして
　みたいのです。ｎ数が増えたことによってワイブル分布→正規分布へと近似されて
　いく様子をエクセルで表現する方法をご教授願えませんでしょうか？

以上、どなたか宜しくお願い申し上げます。

470:１３２人目の素数さん
09/10/07 14:49:11
＞エクセルで表現する方法

こんなこと言われましても。

471:１３２人目の素数さん
09/10/07 19:52:49
>>469
１．「最尤推定」あるいは「最尤法」でしょうね。具体的に説明するのは面倒なので、調べてみてください。
あと、ワイブル分布で最尤推定値を実際に求めるには、統計解析用の言語（R とか SAS とか）を使うか、
数値計算のプログラムを書く必要があると思います。Excel で可能かどうかは知りません。

２．中心極限定理の理解がおかしいように思います。
正しくは、”母集団の確率分布が何であってもｎが大きくなると「データの平均値の分布が」大略正規分布に近づくと考えてよい”でしょう。

472:465
09/10/07 23:57:54
>>466
印刷物は、書いた人から出来上がりまで何段階かを経て仕上がります。
途中で誤字脱字が判れば、訂正されます。
逆に誤植によって、書いた人の思わぬものが出来ることもあるでしょう。

あなたにとって、一番最良の道は、出版社に問い合わせることですね。
奥付があるでしょう。
最近のものなら、Eアドレスがあるかも知れないし、
昔のものでも住所は載っています。

473:１３２人目の素数さん
09/10/08 00:32:57
>>466
いっそのこと、問題文を引用してもらえませんか？

474:１３２人目の素数さん
09/10/08 00:51:25
問題文を書いてもらえば
その本を持ってない人からも解答が得られるから、
そのほうがいいと思います。

>>468さんは、多分、統計学を学んだことないから
わからないんでしょうけど。（日本語もわからない？）

繰り返しますけど、統計学というものは
独学はかなり難しい学問です。
誰か近くに教えてくれる人はいないんですかね？

それか、社会人として、どこかの大学で学んでも
よろしいかと思いますよ。
ボケ防止に最適なのは、統計数理学研究所に大学院がありますから、
入学してみる手もありますね。
あそこの学生って、馬鹿ばっかりなんですけど、
先生は出来る人いますから。

475:１３２人目の素数さん
09/10/08 11:21:09
>>463 >>474
なんだこいつ

統計学は学校で学べ

またまた、俺様ルール強制厨か？

476:１３２人目の素数さん
09/10/08 15:07:10
いい加減にしろよ。
この荒らしのゴミは。
よほど叩かれたいドMのかまってちゃんか？>>275
ずっと張りついて定期的に荒らして。
スレが正常になりだしたらこのきちがいが書き込んで荒らす。
その繰り返し。

477:１３２人目の素数さん
09/10/08 15:13:58
もっとも俺は>>474でもないし、考え方も違うけど。
俺は基礎的な応用数学の素養ないし考え方さえ忘れていなければ、独学も充分に可能だと考えているから。
一番は本人のやる気、情熱。
場所は基本的にはあまり関係ない。
勿論実験データ等の問題はあるが。

ただ>>475はガイキチで定期的に荒らしてるからな。
こいつ用の隔離スレでも作って、まともな統計学スレと分けるというのも有りかもな。

478:１３２人目の素数さん
09/10/08 15:15:29
>>476
>>275→>>475

479:１３２人目の素数さん
09/10/08 17:21:10
>>474
＞繰り返しますけど、統計学というものは　
＞独学はかなり難しい学問です。　

他のどんな学問と比較してそう言っているんだ？

480:469
09/10/09 01:30:04
>>471

アドバイスを、ありがとうございました！

1.についてですが、（恐らくですけど、）できました！
　あとは今後得られるデータがどれだけ、この仮定した分布に当てはまるのかを実測して
　見たいと思います。不安半分、楽しみ半分です。

2.について、469内の表現は言葉足らずでした。>471さんのおっしゃる通りです。
　で、こちらについても色々試してみたところ、確かに正規分布に近づく様子を確認できました。
　いくつかの分布を元に試してみましたが、なんだか不思議な感じがします。
　（どんな分布であっても標本の平均値は計算できますし、計算すればそれは平均値である以上、
　似たような値が多く集まる訳ですから、その分布は正規分布に近くなるのも道理なのかもなとも
　思うようになりましたが・・・。とにかく、やはり目で見て実感できるのは何にも勝りますね。）

481:１３２人目の素数さん
09/10/09 11:52:38
>>472

ありがとうございます。
培風館のホームページにEメールアドレスが有ればそちらに質問しようと思ったのですが、
記載が無くこちらで質問させていただきました。

理系では有名な出版社であり、長い期間使われている参考書なので正誤表など検索しま
したが、今のところ見つかっていません。

482:１３２人目の素数さん
09/10/09 12:03:15
>>473 >>474

１の目を３つ、２の目を２つ、３の目を１つ持つサイコロを１回投げるとき、
(a)出る目Xの確率分布を示し、
(b)その平均と分散を求めよ。
(c)このサイコロを７回投げるとき、出る目の平均Xの平均と分散を求めよ。
が問題で
(c)の解答が

全ての可能な標本と、それに対するxの値と確率を与える表を示す
標本 x 確率
(1,1,1) 1 1/8
(1,1,2) 4/3 1/12
(1,2,1) 4/3 1/12
．．．．．．．．．．

となっています

サイコロを７回投げるのであれば標本は
(1,1,1,1,1,1,1) (1,1,1,1,1,1,2)．．．．．となるのではないかというのが私の疑問です。

よろしくお願いします。

483:競馬で確実に儲ける法
09/10/09 19:12:46
英国人が社長を務める東京都内のデータ分析会社が、競馬で得た配当金を申告せず、東京国税局から
約１６０億円の所得隠しを指摘されていたことが分かった。重加算税を含めた追徴税額は６０億円超と
される。国税局が法人税法違反（脱税）容疑で同社を強制調査（査察）した後、社長が海外に出国した
ため、告発を見送り、任意調査による課税処分とした模様だ。

　また、同社の資産のうち配当金など二十数億円は差し押さえたが、大半は国外に移されており、
残りの追徴税額三十数億円を徴収するのは困難な見通し。現在の国税当局の権限では、刑事告発前の
出国や海外への資金移動について完全には防ぎきれないという問題点が浮き彫りになった。

　所得隠しを指摘されたのは、香港に親会社があるデータ分析会社「ＵＰＲＯ（ユープロ）」（渋谷区）。
同社側は、「（ユープロ）社長とは別の、香港在住の英国人男性が実質的に経営していた。競馬の
配当金はこの経営者のものだが、既に死亡している」などと主張しているという。同社は課税処分に
異議を申し立てている模様だ。

　同社関係者らによると、同社は、株式市場の分析などを事業目的とするが、主な収入は競馬で得た
配当金だった。独自のコンピュータープログラムで結果を予想し、億単位の資金で馬券を購入、
巨額の利益をあげていたという。同社がこれを申告していなかったことを把握した国税局は０８年、
法人税法違反容疑で同社に査察を実施した。この際、英国人の社長のパスポートを押収したが、その後、
社長は在日英大使館に「紛失した」としてパスポートを再発行してもらい、出国したという。
(>>2以降に続く)

▽朝日新聞
URLﾘﾝｸ(www.asahi.com)

こいつら一応、普通のコンサル業務もやってたみたいだな
いずれにしても、しこしこ研究してる連中よりは勝ち組だろうよ

484:473
09/10/09 19:26:32
>>482
どう考えても、「サイコロを3回投げるとき」の誤植でしょう。数学の教科書って、誤植が多いんですよ。
内容を理解し、計算を追わないと間違いに気づかないから、出版社もろくに校正してくれないのです。