統計学なんでもスレッド5
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0001１３２人目の素数さん
2006/04/18(火) 21:18:41統計学なんでもスレッド4
http://science4.2ch.net/test/read.cgi/math/1123896809/
統計学なんでもスレッド3
http://science3.2ch.net/test/read.cgi/math/1097491056/
統計学なんでもスレッド2
http://science3.2ch.net/test/read.cgi/math/1068288283/
統計学なんでもスレッド
http://science.2ch.net/test/read.cgi/math/1012782106/
関連スレ
＝ 統計解析フリーソフト Ｒ ＝
http://science3.2ch.net/test/read.cgi/math/1062650510/
0558550
2006/10/08(日) 20:37:48完全否定ですね。
違う確率だったら足し合わせても∞にならないんすか？
>>552
もうちょっと詳しくおねがいしまっ！！＞＜
社会学系の大学院です◎
0559１３２人目の素数さん
2006/10/08(日) 20:51:30解釈すると簡単に反例作れると思うが？例えば値1、2、3・・・を取る変数に対して
その確率が1/2、1/8、1/8、1/16、1/16、・・・であるとして
何の問題も起きないのでは？
0560１３２人目の素数さん
2006/10/08(日) 20:55:39each two valueだったらそう解釈するのが自然なんだろうかな
probabilitlyはprobabilityのtypoだろうね
0561１３２人目の素数さん
2006/10/08(日) 20:57:37>例としては、２変数の変数変換でついてくるヤコビ行列式を
>面積の伸縮率なんかで説明しようとする（とある本）
>かつ、それが主なやりかたで説明が続いていくとか・・・
「とある本」のタイトル教えてｗ
0563546
2006/10/08(日) 22:39:090564１３２人目の素数さん
2006/10/08(日) 23:30:07まず完全な訳を考えると
「確率変数が離散的であり可算無限の異なった値を取り得るなら、
全ての値が同じ確率を持つことはできないことを示しなさい。」
ということでOK？そうなら>>551などが答だね。
0565１３２人目の素数さん
2006/10/09(月) 00:28:42この２つの和の分布p(X+Y)がどうなるかを調べる方法を
教えて欲しいのですが。
0566551
2006/10/09(月) 00:42:23混同してたけど、完全否定じゃなくて部分否定だよね？
部分否定「全ての確率が同じ、というわけではない」なら>>551で良いはず。
完全否定「全ての確率はどれも異なる」だと>>559が反例になってしまう。
0567１３２人目の素数さん
2006/10/09(月) 01:38:50>>564でFA
0568１３２人目の素数さん
2006/10/09(月) 11:44:19いらない、って言ってるので皆どうしたもんか、と悩んでいるんじゃない？
しかも要求からすると、やさしい統計学、みたいな感じのものじゃ駄目みたいだし。
0569１３２人目の素数さん
2006/10/09(月) 19:54:38ある場所からある場所までの徒歩での所要時間を６回計測したものがある。次の信頼区間を推定しなさい。
ただし、 μは母平均、 σ二乗（←変換できませんでした）は母分散をあらわすものとする。（小数点第４位で四捨五入）
データ 14.5 15 13.5 14.5 15.5 17
①危険率５％での母平均の信頼区間を推定しなさい。
②危険率１％での母平均の信頼区間を推定しなさい。
③危険率５％での母分散の信頼区間を推定しなさい。
④危険率1％での母分散の信頼区間を推定しなさい。
さっぱり分かりません。
詳しく教えてください。
0570１３２人目の素数さん
2006/10/13(金) 17:00:15Fisher情報行列の対角部分って必ず正になりますか？
よろしくお願いします
0571１３２人目の素数さん
2006/10/14(土) 02:02:09母平均の信頼区間を推定する時はその時の帰無仮説を
同様に母分散の信頼区間を推定する時にも帰無仮説を示してくれないと…
0572１３２人目の素数さん
2006/10/14(土) 18:55:2364面あるサイコロがあるとします。64回振れば理論上1～64までの数字が出そろう
わけですが、実際は同じ数が何回もでたりある数は全くでなかったりします。
64回のうち、同じ数が何回まで出るのが誤差の範囲と言えますか？
0573１３２人目の素数さん
2006/10/14(土) 19:00:21？
0575572
2006/10/14(土) 19:19:3664面あるサイコロがあるとします。それぞれの数が出る確率は1/64で、
64回振れば理論上1～64までの数字が出そろうわけですが、
実際にふると同じ数が何回もでたりある数は全くでなかったりします。
64回のうち、同じ数が何回まで出るのが誤差の範囲と言えますか？
0576１３２人目の素数さん
2006/10/14(土) 19:21:17あと誤差という言葉もちょっと誤用してるような。
表現は正確に。
計算で求めることが出来るのは、
2回同じ数が出る確率がいくら、5回以上同じ数が出る確率がいくら。
とかそういう確率だけ。
それで、これは起きる確率が1%以下だから、確率の低い事象が偶然起きたと考えるよりは
元のサイコロがおかしいと考えるべきなんじゃないか、とか考えたりするんだけど
そのとき何%を取ればよい、というのは、統計的に何%が妥当、とかそういうことは言えない。
0579１３２人目の素数さん
2006/10/14(土) 21:26:30する
そのとき
y1=a11x1+.....+a1nxn
.....
yn=an1x1+......+annxn
とし
cov(yi, yj)=0
となるとき
yiはそれぞれ独立なのか
証明はどうできるのか
0580１３２人目の素数さん
2006/10/15(日) 02:07:55日経平均やTOPIX、個別銘柄に関しては入手できたのですが、
コア30や、TOPIXの大型株などの日次データは入手できますかね？
0581１３２人目の素数さん
2006/10/15(日) 02:44:12意味判らん
yahooとかtechnobahnじゃあかんの？？
http://www.technobahn.com/cgi-bin/fn/plot?sid=&q=t&c=1013&lang=
0582１３２人目の素数さん
2006/10/15(日) 02:45:49i≠j
cov(yi,yj)
=cov(Σ[k=1,n]aik*xk,Σ[l=1,n]ajl*xl)
=Σ[k=1,n]Σ[l=1,n]aik*ajl*cov(xk,xl)
=Σ[k=1,n]aik*ajk*cov(xk,xk)
=Σ[k=1,n]aik*ajk*σ^2
0583１３２人目の素数さん
2006/10/15(日) 03:17:10ありがとうございます。
yahooやtechnobahnでは業種別株価指数だとかTOPIXcore30といった
インデックスの過去のデータはなくて・・・
0584１３２人目の素数さん
2006/10/15(日) 04:14:100585１３２人目の素数さん
2006/10/15(日) 07:58:03ある？
0586１３２人目の素数さん
2006/10/15(日) 09:53:100587579
2006/10/15(日) 10:19:57？？？
なにを言おうとしているの？？？
それで独立だとなぜいえるの？？？
0588１３２人目の素数さん
2006/10/15(日) 20:03:53勘違いしたんだろう。
(X,Y)が2次元正規分布に従う場合、
「X,Yの相関係数が０である」
と
「X,Yが独立である」
は同値だから、が答だろうね。
0589１３２人目の素数さん
2006/10/16(月) 03:01:20良いバイブルを教えてください
統計学入門（東京大学出版会）は読みました。
0590１３２人目の素数さん
2006/10/16(月) 17:00:57大きくなるという傾向はあるんでしょうか
包含するパラメータ数の違うモデルに基づく推定量の
漸近相対効率はあまり意味が無いといったことはありますか？
よろしくお願いいたします
0591１３２人目の素数さん
2006/10/18(水) 21:04:45ある時系列データが平均回帰過程であるか否かを
示すにはどういう指標を計算したらいいでしょうか？
または、何か検定のようなものが可能でしょうか。
0592１３２人目の素数さん
2006/10/18(水) 22:26:43後者はnではなくn-1で割ってますが、これはデータが大きくなるにつれてnでわる最尤分散では
誤差が大きくなる。そのため、n-1で割るということでしょうか？
0593589
2006/10/19(木) 00:15:32統計学はあまりよくしらない超初心者だが
こたえてやろう
一般に最尤分散は不偏分散ではない
しかしｎが大きくなるにつれて
最尤分散は不偏分散へとなっていく
これはｎ-1とｎが大きいところでは同じものだと
みなせることからわかるはず。
しかし良い点が最尤分散にはある
それは最尤分散の分散が最小となることなんだよ！！！
これは普通の不偏分散にはない点！
わかったか？
0594１３２人目の素数さん
2006/10/19(木) 21:05:24東京都港区 男性配偶関係
年齢 未婚率 不詳率
25 94.3% 0.0%
26 89.9% 0.0%
27 88.3% 0.0%
28 83.9% 0.0%
29 76.6% 0.1%
30 72.0% 0.2%
31 70.2% 0.1%
32 63.5% 0.3%
33 60.9% 0.2%
34 58.4% 0.4% ← 注目
35 21.4% 33.0% ← 注目
36 22.2% 30.3%
37 18.3% 31.1%
38 20.1% 30.2%
39 18.2% 27.3%
40 17.1% 27.2%
0595１３２人目の素数さん
2006/10/19(木) 22:19:53Σ^(-1)の成分σijとσjiは同じ変数として扱うべきか、違う変数として扱うべきか悩んでいます。
これはどのように扱えばいいのでしょうか？
0596１３２人目の素数さん
2006/10/20(金) 11:27:43多数のグラフから関連性を調べるにはどうしたらよいでしょうか？
0597１３２人目の素数さん
2006/10/20(金) 12:19:060598中川泰秀 ◆tyvkWCNtzY
2006/10/20(金) 12:45:37で ならえばいい。
0599１３２人目の素数さん
2006/10/20(金) 21:28:43要素ごとにとり扱うんじゃなくて
行列微分すりゃ一発でしょ
逆行列の微分なんてMatrix differentiation関連の本見りゃ
載ってるよ
0600１３２人目の素数さん
2006/10/20(金) 21:47:310601１３２人目の素数さん
2006/10/24(火) 21:00:39他の情報量と比べて何が違って
何が優れているのですか。
0602１３２人目の素数さん
2006/10/24(火) 22:54:21何が違ってって・・・目的が違うんじゃないの？
0603１３２人目の素数さん
2006/10/24(火) 22:56:40どういう目的ですか？
0604１３２人目の素数さん
2006/10/24(火) 23:05:57分散を推定しなきゃいけない状況では、
分散の計算に用いる平均も、（母平均は判っておらず）データからの平均を用いる場合がほとんどだろう。
標本平均を固定すると、実質的に自由に動けるデータはn-1個になってしまう。
だからn-1で割る。
0605中川泰秀 ◆tyvkWCNtzY
2006/10/25(水) 12:11:470606１３２人目の素数さん
2006/10/26(木) 13:25:28具体的には以下の例です。 単位は日です
平均（SD） 範囲 中央値（SD)
21.4(11.0) 10 - 100 7.0(1.0)
上の例では中央値が７なので、範囲には収まりませんが、これは範囲を 0 -90
に置き換えて、中央値を求めているということでしょうか？重ねて質問させていただきました。
よろしお願いします。
0607１３２人目の素数さん
2006/10/30(月) 07:54:33Indicatorは人口(pop), 学校数(sch)で各県ごとに分かっています。国の全人口に対する人口の割合をpop_f,学校の割合をsch_fとして、
sch_f/pop_fの小さい順にそれぞれの総計をだしてLourenz Curveはかきました。
９５％CIを出すためにどうしてもSTATAが必要です。
コマンドの打ち込み方ご指導ください。お願い申し上げます。
0608秘密
2006/11/05(日) 20:20:47> えっと、このレスを、違う掲示板３つに貼り付けてください！
> そうすると下記のよぅなことが起きますヨ♪
> ◆好きな人に告られる!!
> ◆告ったらOKもらえる!!
> ◆彼カノがいるコゎめっちゃLOVE②になれる!!
> ◆勉強、学年トップ!!
> ◆男女にモテる!!
> ◆５キロ痩せる!!
> ◆お小遣いが上がる!!
> 上記のことが起きます。
> あたしの友達Ｍが、これをやったら、上記全て起きて、今は彼氏とめっちゃラブ×２です
> 先生からも好かれ、男子に8人から告られました。
> 女子も友達がたっくさんいます!!
> この魔法のようなパヮーを信じて、貼り付けてください!!
> コレを信じなくて、貼り付けなかったＫは、3日後に彼氏にフられて、5日後に告ったらフられて、一週間後に家族が死にました。
> そして一ヵ月後にはＫが死んで、クラス全員でお葬式に出ています。
> さぁ、あなたはＭかＫかどちらになりたいですか？
> 信じるか、信じないかは、あなた次第です。
>
> あなたが回してくれるのを信じています。。。
0609１３２人目の素数さん
2006/11/07(火) 05:22:1747都道府県における人口密度と不登校生徒出現率の相関について、
1990年度における相関係数は0.244であり、「有意な差はみられない」という記述がありました。
はたしてこの記述は正しいのでしょうか？
そもそも、47都道府県のデータに対して、有意性の検定をおこなうことはできるのでしょうか？
（全都道府県のデータは、標本ではなく母集団ではないのかと思うのです）
0610１３２人目の素数さん
2006/11/08(水) 07:19:33全都道府県の全生徒から不登校生徒を調べたのか？
0611１３２人目の素数さん
2006/11/09(木) 05:56:23返信ありがとうございます。
すみません、最初に補足しておかなければならないのですが、
この論文は、中学生の不登校に限定して書かれたものです。
「不登校生徒出現率＝県内の中学不登校生徒数／県内の全中学校生徒数」です。
この不登校生徒出現率と人口密度との相関をスピアマン順位相関を用いて算出しています。
ですので、質問の答えはyesということになるのではないでしょうか。
0612１３２人目の素数さん
2006/11/09(木) 21:07:48ググってみると、ヒントがあるのではないかと。
検定とか推定に関するポリシーの問題なのでしょうかね。
私も勉強中の身ですので、どの意見が正しいのかわかりませんが。
0613１３２人目の素数さん
2006/11/09(木) 23:38:55612さんの言うように何を母集団と考えるかはポリシーの問題と言えるでしょう。
ただ、この手の問題に検定を使ってよいかということは別に考えるべきでしょう。
もし47都道府県で得られたデータの相関係数が0.3なら有意という結論になりますが、
相関係数0.3が特別主張するほど強い関係でしょうか？
もちろん相関が高くてもデータ数が少なくては意味がありませんから
その点は考慮すべきです。
20個以上のデータがあれば0.5以上の相関は有意となるので
あとは検定などせず相関の大きさのみで話をするのがよいと思います。
0614１３２人目の素数さん
2006/11/10(金) 00:05:04どなたか教えていただけたら幸いです。
問題
ある商品一個の重さ（単位g）は、平均10.5、分散0.8の正規分布に従う。
これを30個ずつ容器に入れて販売する。容器の重さは、平均24.0、分散3.0で正規分布する。
このパックの一箱の重さが350gを超える確立はどの程度か？
よろしくお願いします。
0615１３２人目の素数さん
2006/11/10(金) 01:29:40ありがとうございます。
青木先生のところの過去ログが未読だったので勉強になりました。
>>613
ありがとうございます。
＞20個以上のデータがあれば0.5以上の相関は有意となるので
＞あとは検定などせず相関の大きさのみで話をするのがよいと思います。
まったくそのとおりだとおもいました。
不登校に関する論文では、「とりあえずアスタリスクつけとけ」的な、
なんというか、「アスタリスクが多いほど良い」的な用法が慣習化しているようです。
全体的に論文が古いからなのでしょうか、
どうも相関係数を羅列しているだけの論文ばかりに思えるのです。
もし相関係数の用例について手本となるような論文をご存知でしたら、
何の分野でもかまいませんのでお教えいただきたいです。
0616１３２人目の素数さん
2006/11/10(金) 21:35:40理系だと相関係数が0.5未満で有意だとして議論するのは少ないので
違和感を感じたことないなあ。大体普通は重回帰とかになるので相関係数
だけで議論するのは珍しいし。手本示せずスマソ。
0617１３２人目の素数さん
2006/11/10(金) 22:10:47お礼も何かしらします。
ある工場で生産する製品はその２％が不良品である。確立９５パーセント以上で
１００個以上の良品を製造するには何個製造すればよいか？
0618１３２人目の素数さん
2006/11/10(金) 23:16:05お礼の中身を先に行ってくれ。
いくらか振り込んでくれるのか？
0619１３２人目の素数さん
2006/11/10(金) 23:45:570620１３２人目の素数さん
2006/11/11(土) 09:42:35,.∩ ｀ヽ
〃∪'´￣｀二二人＼ ヽ
| ツ´￣￣￣￣´ ヾ ヽ. ',
|ハ ,ニ、 ,. - 、 | | | ｌ |
| ハ ィハ ,二ヽ. | | | | |
| | | じ' |トJ〉 /)} ｌ |
| ハ 、'＿, ￣,, 厶イ川|
l l /＼ .. イV＼川 | 確立の意味が分かりません。
,' l l ,イ ｀ｌ￣´ ／ /ヽl l
ｌ | ｌ ハ `メ、 〃 ヽヽ、__ノ
l ∨ └‐イ「ト--ァ'´ ハヽ__ノ
ヽ/ } l」」 / / }`ー
〈_ｎ| 八 / / /ノ
〈二二人 ｃ /＼/ / , イ
/ /厂 ／＼__>＜ ｛＿
/ / ／ ／ハ ＼＼ ト--- 、
_/ /／ ／ ハ ＼＼ ＼
, -‐ ''"´ / ／ ／￣＼ ｀丶、 ＼ ＼ ヽ
/ '´￣￣ / ／ ／ ＼ ＼ ＼ ヽ ＼ ハ
| , -,--' ／ ＼ ヽ ＼ ヽ ∨
ヽ、 // ／ ヽ ＿＿__..--- 、 ハ
` ー─── ''"´ ｀ヽ、 | /
` ┴′
0621１３２人目の素数さん
2006/11/11(土) 12:59:510622１３２人目の素数さん
2006/11/11(土) 18:15:19レスありがとうございます。
>理系だと相関係数が0.5未満で有意だとして議論するのは少ないので
>違和感を感じたことないなあ。大体普通は重回帰とかになるので相関係数
>だけで議論するのは珍しいし
そうですね、たしかに相関係数だけで議論すること自体が謎です。
どうしてなんだろう・・・。
0623１３２人目の素数さん
2006/11/11(土) 23:58:43そもそも今回のケースはなぜ両方とも量的なデータなのに
順位相関係数なのかな？プロットを見てみないと分からんが、
下の方のごちゃごちゃしたところが順位にすることで無理矢理
分けられるので相関が低くなるように思う。
0624１３２人目の素数さん
2006/11/12(日) 03:04:42気になったので、2000年度のデータで散布図を描いてみたのですが、
どうも東京都（中央値300に対して5600）を筆頭に、
大阪府・神奈川県など、人口密度が外れ値的に高い県があって、
それにひっぱられるのを嫌ったようです。
2000年度ではピアソン0.299、スピアマン0.314ですので、
あまり変わらないようにも思えますが、、、
このあたりの係数の採用には、なにかしらの基準はあるのでしょうか？
0625１３２人目の素数さん
2006/11/12(日) 13:55:50外れ値的なものもあるのにピアソンの方が低いんですねえ。
ごちゃごちゃしたところもそれなりに分離しているからか。
量的データなのに順位相関を使うのは関係が曲がっているときでしょう。
外れているというのは関係を見るには大きな役割を果たすはずで
外れているから単純に順位相関というのはおかしいですね。
もしその2000年のデータが曲がった感じがするならスピアマンの方が
高かった原因かもしれません。
0626１３２人目の素数さん
2006/11/13(月) 01:21:23統計学は数学なのか？
色々解釈ってなんだよ・・・
社会科学じゃないのか？？？
0627１３２人目の素数さん
2006/11/13(月) 01:26:56どなたか教えてください。
Xの分布関数をF(x)=∫f(t)dt (f(t)≧0)とする。
X＾-1、cosX、|X|、を確立変数として、それぞれの分布関数をFまたはfで表せ。
お願いします。
0628１３２人目の素数さん
2006/11/13(月) 02:44:23細かいこと言えば統計は数学の一分野じゃなく
確率論を基盤とする応用分野だから応用数学であるし
いっそ工学と言ってしまってもいいだろう。
ただ社会科学は全然違う。
0629１３２人目の素数さん
2006/11/13(月) 03:36:36日本では統計学教室って大抵文系の社会科学系の学部にあるような
0630１３２人目の素数さん
2006/11/13(月) 04:29:330631１３２人目の素数さん
2006/11/13(月) 04:39:01ですが、導出がわかりません。積分でつまってしまいます。
とりあえず標準正規分布で考えて
Mx(t) = ∫[-∞,∞]e^(tx-x^2/2)dx
だと思うのですが、このあとどうすればいいのでしょう。
0632１３２人目の素数さん
2006/11/13(月) 04:49:090633１３２人目の素数さん
2006/11/13(月) 04:52:58= {1/√(2π)}*exp(t^2/2)*∫[-∞,∞]exp{-(1/2)(x-t)^2}dx
= {1/√(2π)}*exp(t^2/2)*∫[-∞,∞]exp{-(1/2)x^2}dx
= {1/√(2π)}*exp(t^2/2)*√(2π)
= exp(t^2/2)
0634１３２人目の素数さん
2006/11/13(月) 05:54:10∫[-∞,∞]exp{-(1/2)x^2}dx = √(2π)
になるのはどうしてでしょうか。
0635１３２人目の素数さん
2006/11/14(火) 01:53:56ｔ検定で右片側検定したとき５％で有意となった場合でも
９５％信頼区間に上の検定で有意となった値が含まれる場合はあり得ますか？
片側検定で有意でも、両側検定をすると有意でなくなる場合にありうると思うのですが
この場合、両側検定でやり直して、有意でない・・・と結論したくなるのですが
そうすると片側検定の存在意義ってなんなんだ？・・・と理解に苦しんでいます。
どなたか解説をおながいします。
0636634
2006/11/14(火) 06:34:19こういう読み替え手法は少なくとも類例を知らないと思い付けないなあ。
0637１３２人目の素数さん
2006/11/14(火) 23:06:38授業の勉強なのか実践なのかで回答は違ってくるでしょう。
授業だとそんなものだと思うしかないでしょうが、実践だと
信頼率を90％にすると少し幸せになれます。さらに、
片側のときは2.5%を使う習慣をつけると整合性の面で
もっと幸せになれます。
0638１３２人目の素数さん
2006/11/14(火) 23:46:08ありがとうございます。
危険率５％でこんなものだと思う事にしました。
そう・・・授業のレベルの話だったのですが、
実践にも使いますのでアドバイスの意をくませてもらって
幸せになりたいと思います。
0639１３２人目の素数さん
2006/11/15(水) 01:03:29なるほど、そういう読み方をするのですね。
>外れているというのは関係を見るには大きな役割を果たすはずで
・・・とのことですが、具体的には、どのようなことを読み取ることができるのでしょうか？
散布図は「ごちゃごちゃ」＋「外れ値」というかんじで、
曲がっているかどうかは判断できなさそうです。
0640１３２人目の素数さん
2006/11/15(水) 04:48:18基準の値が０の場合、増加率を出す式はどうなりますか？
統計ソフトで一斉に計算して、０で除算することになると
そこはデータが得られなくなってしまいます。
増加率なので、全部に定数を加減して０を出現させなければ
良いのですが、そのようなことをしなくても良い式など
ありそうなので、お聞きしようと思いました。
よろしくお願いします。
0641１３２人目の素数さん
2006/11/15(水) 07:52:47外れているのが異常値でないならどの方向かを的確に示している
ということです。外れている3点ほどがどれも正の相関を示す方に
きれいに並んでいるなら意味のない小さなデータが大量にあるから
相関が見えないだけで計算では出てこない相関があるのかも
しれません。（ただそれに適した統計的方法というか手順というかは
確立していないと思います。）
0642１３２人目の素数さん
2006/11/15(水) 14:56:34複数回連続測定後中央値を取って突発的雑音を回避しているデータがあるんですが、
こういう場合はノンパラしなきゃだめですか?
具体的には
エアー噴射30秒
直前 直後 1分後 5分後
ほにゃ らら ほげ はげ
霧吹きで5秒湿り気
直前 直後 1分後 5分後
はう すて らた とや
霧吹きで10秒湿り気
直前 直後 1分後 5分後
これ また しつ れい
みたいな
0643１３２人目の素数さん
2006/11/15(水) 18:39:40直前 直後 1分後 5分後
いく いく いっちゃ うー
0644１３２人目の素数さん
2006/11/16(木) 09:37:42繰り返し回数が多いなら標本中央値の分布は正規分布で近似できるので
普通の分散分析でいいと思います。
ところで具体例のような時系列の混じった形式でそもそもノンパラは
どのように行うつもりなのでしょうか？
0645１３２人目の素数さん
2006/11/16(木) 11:20:480646１３２人目の素数さん
2006/11/16(木) 15:25:17平均値A（標準偏差a，個数n）を平均値B（標準偏差b，個数m）で割った場合，
A/Bの標準誤差って，どうやって出すんでしたっけ？
0647１３２人目の素数さん
2006/11/16(木) 23:48:190648１３２人目の素数さん
2006/11/17(金) 09:50:12時系列は全く無視ってことですね。
それぐらいなら普通の分散分析と大差ないのでは？
さらにパラメトリックなら対応のある場合の分散分析もできますし。
0649１３２人目の素数さん
2006/11/17(金) 10:20:530650１３２人目の素数さん
2006/11/17(金) 19:53:35繰り返し数は一体どのぐらい？10ぐらいはあるの？
まさか2とか言わないよね？
繰り返し数が少ないなら中央値など取らずに全データで
ノンパラとかもあり得る。
0651１３２人目の素数さん
2006/11/18(土) 07:51:490652１３２人目の素数さん
2006/11/18(土) 08:24:10その複数のデータを割り当てることでしょ。
>>650は繰り返し数っていってるけどある時点で同一対象を連続測定した
データ数と混同してるんじゃないか。
0653１３２人目の素数さん
2006/11/18(土) 17:57:00正規母集団N（μ、ρ＾２）において
帰無仮説μ＝０、対立仮説μ＞０
この母集団からｎ個の独立な標本｛ｘ１、・・、ｘｎ｝を抽出して
有意水準α%の仮説検定するとき、棄却域を求めよ
0654１３２人目の素数さん
2006/11/19(日) 00:21:40よく分かってそうだねえ。>>642のようなデータだと何が最適だと思う？
2way repeated measures ANOVAでFA？
0655１３２人目の素数さん
2006/11/19(日) 01:07:36ぜひ初心者向けの統計学の本を一冊買いましょう
大抵の場合は載っていますし、統計関連の他の勉強にも役立ちます
0656１３２人目の素数さん
2006/11/19(日) 08:00:06中央値を取るのかどうかとは別に、まず、Bartlett検定で等分散か
どうかを検定して、等分散とみなせるのだったら迷わず2way repeated
measures ANOVA。みなせないのだったら二元配置Friedmanもやってみて
都合のよい結果がでるほうを採択(うは
0657１３２人目の素数さん
2006/11/19(日) 10:21:51顕著に外れ値が出るってことだったから生データで等分散性は
ないでしょうね。（データが少ないと棄却はされないという可能性はあるが…）
ネットで見ても不等分散ならノンパラって見かけるけどノンパラの
前提は未知だけど同じ分布なんだけどね。まあパラよりロバストだとは
思うけど。中央値を使うという方法はロバスト的にはよさそうだね。
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