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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
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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/
0560132人目の素数さん2006/10/08(日) 20:55:39
Show that だから作れないように解釈するのが正しいんじゃないかと、、

each 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
>>549
>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
05625502006/10/08(日) 21:07:15
>>559

あ、たしかに!
分かりました!!◎◎◎

>>560

はい。probabilityです!
05635462006/10/08(日) 22:39:09
で、おしえてくれる気あるの?ないの?
0564132人目の素数さん2006/10/08(日) 23:30:07
>>550
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
2つの異なる多変量正規分布から発生する確率変数をそれぞれX,Yとして、
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。
05665512006/10/09(月) 00:42:23
>>558
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
そんなに考え込むほどの英文じゃないだろ
>>564でFA
0568132人目の素数さん2006/10/09(月) 11:44:19
>>546 ルベーグ積分を知らない、っていいながら「とある本」みたいなのは
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
統計学の宿題の問題がわかりません。誰か教えてください。

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

�@危険率5%での母平均の信頼区間を推定しなさい。
�A危険率1%での母平均の信頼区間を推定しなさい。
�B危険率5%での母分散の信頼区間を推定しなさい。
�C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) 17:00:15
質問させてください
Fisher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
>>569
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) 18:55:23
よろしくお願いします。

64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
>>64回振れば理論上1〜64までの数字が出そろう
?
05745722006/10/14(土) 19:16:07
>>573
ちがうんですか?
05755722006/10/14(土) 19:19:36
変なら訂正します。

64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
64回振れば平均的には1〜64までの数字が1回ずつ出るってことでしょうね。
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。
05775722006/10/14(土) 19:39:53
>>576
ありがとうございました。
05785722006/10/14(土) 19:41:37
>>576
ありがとうございました。
半分すっきりしました。
後半分は漏れの脳では、いくら経ってもすっきりしないと思いますのでw
0579132人目の素数さん2006/10/14(土) 21:26:30
x1,x2,...xn が独立で同じ正規分布に従うと
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
株式指数に関する時系列データを探しています。
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
>>580
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) 02:45:49
>>579
i≠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
>>581
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) 04:14:10
そういうことって株板とかで聞いたほうがいいんじゃないの?
0585132人目の素数さん2006/10/15(日) 07:58:03
Cauchy分布に従うiid列が大数の法則を満たさないことの証明って
ある?
0586132人目の素数さん2006/10/15(日) 09:53:10
分散が有界でないことから証明できるのでは?
05875792006/10/15(日) 10:19:57
>>582
???
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
>>587
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
統計学を学ぶ上での
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
モデルのパラメータ数が増えると、推定量の漸近分散が
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
時系列データを処理しています。

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
最尤分散と不偏分散の意味がわかりません。
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?
05935892006/10/19(木) 00:15:32
>>592
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
平成17年国勢調査 第6表より 
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) 22:19:53
多変量正規分布の密度関数を分散共分散行列でΣ^(-1)で偏微分するときに、
Σ^(-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
心優しいい方教えてください。
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) 12:19:06
統計学の教科書を読む。
0598中川泰秀 ◆tyvkWCNtzY 2006/10/20(金) 12:45:37
http://ccpc01.cc.kindai.ac.jp/in/INDEX.HTM

で ならえばいい。
0599132人目の素数さん2006/10/20(金) 21:28:43
>595
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) 21:47:31
mathmaticaでもできたかな
0601132人目の素数さん2006/10/24(火) 21:00:39
カルバックライブラー情報量は、
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
>601
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
>>602

どういう目的ですか?
0604132人目の素数さん2006/10/24(火) 23:05:57
>>592
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) 12:11:47
これは経済学の分野でもあるだろう。
0606132人目の素数さん2006/10/26(木) 13:25:28
教えてください。中央値の標準偏差の求め方が分かりません。平均の場合と同じでしょうか?
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) 07:54:33
Gini indexの算出をSTATA9で行っています。主に、発展途上国の県ごとの学校数を調べてその均衡について調べたいのです。どのようにコマンドを打ち込めばよいのでしょう。
Indicator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
○このレスを見た人はめっちゃ�A幸運です○
> 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LOVE�A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) 05:22:17
教育学系の論文を読んでいて分からないところがあったので質問させてください。
47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
>>609
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
>>610
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
「全数調査」「検定」で
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) 23:38:55
>>609
612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
問題が解けなくて困っています。
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
>>612
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
どの分野でも古い論文なら星印の競い合いから逃れられないでしょう。
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
大学のレポートです。単位が非常に危ない状況です。よかったら教えてください。
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
>>617
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) 23:45:57
振込みでもいいですよ。そんなに大金は出せませんが。
0620132人目の素数さん2006/11/11(土) 09:42:35
>>617
         ,.∩        `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) 12:59:51
establishment
0622132人目の素数さん2006/11/11(土) 18:15:19
>>616
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
>>622
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
>>623
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
>>624
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
ききたいが
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
問題が解けなくて困っています。
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
>>626
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
というか外国には統計学科がある大学もあるよね
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) 04:29:33
社会科学の道具として使うからやね
0631132人目の素数さん2006/11/13(月) 04:39:01
正規分布のモーメント母関数が Mx(t)=e^{μt+(σ^2t^2/2)} と本に書いてあるの
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) 04:49:09
自己解決しました。eの指数の部分を完全平方にすることを狙えばよかった。
0633132人目の素数さん2006/11/13(月) 04:52:58
Mx(t) = {1/√(2π)}∫[-∞,∞]exp(tx-x^2/2)dx
= {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
ええとすいません、
∫[-∞,∞]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) 01:53:56
素人が質問させていただきます。

t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。
06366342006/11/14(火) 06:34:19
自己解決しました。ガウス積分というのを使うんですね。
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
>>635
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
>>637
 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
>>625
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
信じられないほどレベルの低い質問で恐縮です。
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
>>639
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
二元配置の反復測定分散分析が適応となるような繰り返しのあるデータで、でも
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
潮吹きで10秒湿り気
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
>>642
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) 11:20:48
二元配置でFriedmanつかえばよいのかなと思ってたんですが
0646132人目の素数さん2006/11/16(木) 15:25:17
すいませんが,どなたか教えていただけませんか?
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) 23:48:19
ベイズ統計についての質問はここでいいんですか?
0648132人目の素数さん2006/11/17(金) 09:50:12
>>645
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) 10:20:53
そうっすか。んじゃ2way repeated measures ANOVAでやっちゃいます
0650132人目の素数さん2006/11/17(金) 19:53:35
>>649
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) 07:51:49
2で中央値もくそもねーだろヴァカ
0652132人目の素数さん2006/11/18(土) 08:24:10
二元配置で繰り返しのあるといえば、測定対象が複数あって各セルに
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
統計の問題なんですが・・、みなさんは以下の問題をどうやって解きますか?
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
>>652
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
>>653
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
>>654
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
>>656
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。
0658132人目の素数さん2006/11/19(日) 17:40:40
無知で文系の私にどなたか教えてください。
3つの尺度を使って分析を行いたいのですが、
2つの尺度の関連性を弱める媒介として残りの1つの尺度が
影響を与えているかどうかを調べたいとき、
どの分析方法を用いればいいのでしょうか?
重回帰⇒パス解析でいいのでしょうか・・?
0659132人目の素数さん2006/11/19(日) 19:08:04
>>658
たった3変数なんだよね?媒介の変数は決まっているんだよね?
単に相関と偏相関を見ればいいんじゃね?
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