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/
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。
0658１３２人目の素数さん
2006/11/19(日) 17:40:403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？
0660１３２人目の素数さん
2006/11/20(月) 07:16:40なんで2wayなんですか?3wayじゃないの？
0661１３２人目の素数さん
2006/11/20(月) 13:21:170662１３２人目の素数さん
2006/11/21(火) 18:40:452群比較の問題で、処理群，コントロール群が存在する。
処理前観測値をB、処理後観測値をFとする。
B～Poisson(μ)とし、
FにはBとの加法関係
F=B+Poisson(Q*B)
を想定する。ここに、Q～Gamma(0.5,2.0)とする。
さらに、処理群には処理効果k(0<k<1)を掛け，kFとする。
このとき、処理効果の検出力を検討する。
英文論文からの転記なんですが、上記の仮定の意味が良くわかりません。
まずPoisson分布のパラメータに確率変数をもってくることが意味不明です。
こういうモデルってあるんでしょうか。
どなたかよろしくお願いいたします。
0663１３２人目の素数さん
2006/11/21(火) 22:37:20この分布を知っている訳ではありませんが、類似のものとしては
ベータ・二項分布がありますね。二項分布のパラメータｐが
ベータ分布に従うというものです。これも同じような意味ですね。
理解は乱数で考えると分かりやすいですよ。
BとQをそれぞれポワソン乱数とガンマ乱数で作り、
その値でQ*Bをパラメータとしたポワソン乱数を作って
Fを構成するのです。ただし、Bは処理前値として対象ごとに
違うことは自明ですが、Qは対象ごとか処理ごとかが
不明ですね。
0664662
2006/11/21(火) 23:33:13早速にご丁寧な回答をありがとうございます。
成程、パラメータが確率変数とはそういう解釈をすればいいのですね。
一歩前進できました。ベータ二項分布も少し調べてみます。
因みに、処理群とコントロール群の差はkをかけるか否かであると思われますので、
Qは個体毎に与えられると思います。
しかし、BとFが加法関係構造にあるというのは未だ不明瞭です。
たしかにB＋Po(QB)で和をとっているから加法というのもわからないでもないですが・・・
もう少し調べてみます。ありがとうございました。
これだ！というのがありましたらまたご教示いただきますと幸いです。
0665１３２人目の素数さん
2006/11/22(水) 07:40:240666１３２人目の素数さん
2006/11/23(木) 08:27:560667１３２人目の素数さん
2006/11/23(木) 09:40:04ttp://www.inamori-f.or.jp/ja_kp_lau_thi.html
0668１３２人目の素数さん
2006/11/23(木) 17:00:06あ、それの公演(12日)いってきた。よかったよ。
0669１３２人目の素数さん
2006/11/24(金) 23:44:29実験を行い、その施行前と後でその変化に有意差があるかどうかを調べたいのですが、
t-検定：一対の標本による平均の検定
を使用していいのでしょうか？
これだけの情報だとわかりかねる場合はすみませんがﾚｽお願いします
よろしくお願いします
0670669
2006/11/25(土) 07:34:00何の知識もなしに質問してすみませんでした。
この件に関しては自己解決しました。
今度は解析をしてみて、結果の解釈に困っています。
ウィルコクソン符号付順位和検定でデータ数は10です。
危険率を5％としたときに、P＞0.05となるのですが、
T値は帰無仮説の棄却域に入らないとき、
有意差があると判断してよろしいのでしょうか？
何度もすみませんが、よろしくお願いします。
0671１３２人目の素数さん
2006/11/26(日) 22:13:54のですが、変量の単位が％です。各変数は独立です。素データに戻
って新変数の％を算出できない事情があり、なんとか変量同士の合
成を行いたいのですが、標準化したら、％のデータ間の加減乗除で
合成変量をつくり、合成変数間の差の検定をして大丈夫でしょうか。
例えば視覚実験でターゲットの性質により検出の違いを見たいとして、
変数ｘが、１つの記号をターゲットとした場合の検出率、
変数ｙが、２つの記号をターゲットとした場合の検出率、
変数uが、１つの漢字をターゲットとした場合の検出率、
変数vが、２つの漢字をターゲットとした場合の検出率
で、それぞれの検出率だけがデータとして手元にある場合です。
ターゲットが１つか２つか、の差を見たい。あるいは記号か
漢字か、で差を見たいので、変数同士の合成が必要なのですが、
そもそも刺激中にそれぞれのターゲットが何個あったのか、
不明なので、検出率の単純合計は危険かと思われます。
変量を標準化したら、加減乗除して新変量をつくり、比較でき
ますか？もっと、ほかの操作が必要でしょうか。
すみませんが、よろしくお願いします。
0672１３２人目の素数さん
2006/11/26(日) 22:35:25x, y, u, vを標準化（平均０分散１）にしたら変数を足したものの平均も０になるので
どの組み合わせでも検定できません。それとも分散だけ揃えるのでしょうか？
各変数の分散に差があるかどうかの検定をしてなければ単純合計でいいように
思いますが。（と言っても対応があるなら足せますが、なければ分散分析するので
しょう。）
なお、もしターゲット数が検出率の平均にも影響すると考えているならそもそも
どうやっても比較できないでしょう。（たとえば、ターゲット数が多いと検出率が下がって
くると思っているなら検定で差が出たとしてもそれは個数や種類の差なのかターゲット数
自体のせいなのか区別する方法がありません。）
0673１３２人目の素数さん
2006/11/27(月) 07:50:22ご回答ありがとうございます。勉強が足りなくてすみません。
扱っているデータは、作業時間が一定で、被験者ごとに遂行
量が異なり、遂行分で遭遇した異なる種類のターゲットを、
それぞれ正しく検出した割合が変量として自動算出された
ものです。
その変量を合成して、別の角度から検討したいと思っている
のですが、割合は割合にすぎないので、単純合計してはいけ
ないように思ったのです。
変量ｘもｙも同じ被験者から得られたもので、例えば全被験
者が１０人だったとして、１０人分のｘとｙの値を合計して
２０で割ったものを、新しい変数の平均値としたり、ｘの平
均とｙの平均を単純合計したものを新しい変数の値としては
ダメですよね。と、不安になりまして…。
0674１３２人目の素数さん
2006/11/27(月) 09:38:01前回書いたようにターゲット数によって検出率が変化すると思っているのかいないのかが
まず焦点です。思っているならお手上げです。
思っていないのなら対応がついているようなので平均を取ったり単純合計したりして
比較してもなんら問題ありません。
個数の違いならx+u-y-vの1標本の検定、種類の方はx+y-u-vの1標本の検定でしょう。
ただし、元が比率なので変化が大きい場合は線形ではないでしょう。
ロジット変換などの後に上記の計算をした方がより適切でしょう。
0675１３２人目の素数さん
2006/11/27(月) 23:59:20何度もありがとうございます。よく分かりました。
ターゲット数と検出率の関係は、遂行量データがあるので
別に考察できます。
とりあえず、無視してよし、として分析していきます。
分散分析をしてみて大体の傾向はつかめましたが、属性の
違いの作用をみたい場合は、どうしてもデータの合成に
直面しますので、単純に足してＯＫとうかがって、安心し
ました。
本当にありがとうございました。
0676sage
2006/11/28(火) 00:27:27|∂Σ/∂(Σ^-1)| ←偏微分して行列式をとる。
を解きたいんですがどうしても解けません。
余因子を使って色々やったんですが、やり方がおかしいんでしょうか？
行列の微分に詳しい方いたら、ご教示下さい。
ちなみに、Σは統計学の分散共分散行列です。
0677１３２人目の素数さん
2006/11/28(火) 09:57:22分散分析してるのに属性の違いが見られないなんて…
0678１３２人目の素数さん
2006/11/28(火) 14:25:31{192 234 12 395}
という数値群があった場合、
このときの平均はもちろん
(192+234+12+395)/4 =208.25
です。
それでは、「この数値群の分散をもとめろ」
という場合、どういう公式・数式を使いますか？
0679１３２人目の素数さん
2006/11/28(火) 14:30:13なのだから、
{(192-208.25)^2 + (234-208.25)^2 + (12-208.25)^2 + (395-208.25)}/4
=74316.75
これでいいんですか？
0680１３２人目の素数さん
2006/11/28(火) 14:34:56１個あたり物を10で仕入れ、50で販売し、余りは5で製造元に引き取っている店があるとする。
平均400分散120^2の正規分布に従っている。
いくつ仕入れると、最も利益が大きくなるか？
という問題で、正規分布から求めるらしいのですが、excelで正規分布表を作るときに
=(1/(120*SQRT(2*PI())))*(EXP(-(((B2-800)/120)^2)/2))
と入力したのですが、どこかが違っているみたいで正しい値が出ません。
この式のどこがおかしいのでしょうか？
0681１３２人目の素数さん
2006/11/28(火) 15:00:57>=(1/(120*SQRT(2*PI())))*(EXP(-(((B2-800)/120)^2)/2))
=(1/(120*SQRT(2*PI())))*(EXP(-(((B2-400)/120)^2)/2))
では？
正規分布の密度関数は normdist という関数で表せる。
0682１３２人目の素数さん
2006/11/28(火) 15:06:200683１３２人目の素数さん
2006/11/28(火) 15:06:57ない。
0684１３２人目の素数さん
2006/11/28(火) 15:11:14{(192-208.25)^2 + (234-208.25)^2 + (12-208.25)^2 + (395-208.25)^2}/4
=18579.1875
じゃないかな？
0685１３２人目の素数さん
2006/11/28(火) 15:34:55そのとおりです。
計算ミスでした。ご指摘ありがとうございます。
0686680
2006/11/28(火) 15:47:04ありがとうございます。この問題の解き方が分からないのですが、どなたか教えてくれませんか？
0687680
2006/11/28(火) 15:48:02ありがとうございます。この問題の解き方が分からないのですが、どなたか教えてくれませんか？
0688１３２人目の素数さん
2006/11/29(水) 11:55:06に含まれるかどうかの検定である」と書かれているのを見たのだけど、
1．信用区間と信頼区間は同じ？
2．95%信頼区間に0が含まれたら有意ではないとするのはよくあること？
教えてください。
0689688
2006/11/29(水) 12:03:06信頼区間(confidence interval)と信用区間(credible interval)は違うもののようです。
ベイズ統計の報告書を読んでいたので、信用区間という言葉が出てきたようです。
0690１３２人目の素数さん
2006/11/29(水) 23:52:34X～N（30,4^2）とするとき、
(1)P(X＜1)
(2)P(20＜X＜24)
(3)P(22＜X＜26)
これらの確率を求めるものです。(2)と(3)はわかったのですが(1)だけ
どうしてもわかりません。標準化すると-29/4もとい7.25になってしまい、
数表見ても載ってないんです。なんとなく0に限りなく近いかなとは思うのですが。
よろしければ教えてください。
0691１３２人目の素数さん
2006/11/30(木) 01:09:32それはいくらなんでも出題ミスじゃないの？
Rで計算したら一応2.083858e-13って答が出るけど
そんなものを求めさせて意味があるとは思えない。
（学校の宿題なら教科書の数表の範囲外を出すのは
まずいでしょう。統計ソフトを普段から使わせる授業なら
ともかく。）
0692１３２人目の素数さん
2006/12/02(土) 00:42:54現在、マウスのある細胞に薬剤をかけて、
増殖速度がどのように変わるか、
という実験をやっています。
これをマウスを変えて三回ほど行いました。
(マウスの育った環境は同じ)
この場合、有意差検定というのは、
①、一つの対照群-試験群間で行うものなのか？
②、三回の試験群、対照群のそれぞれの平均を取って、
その統計量を元に2群間比較を行うべきなのか？
どちらか分からず立ち往生しております。
①の場合だと、あるものは有意差が出て、あるものは有意差が出ず、
という感じになり･･･。
また、それをどのようにまとめれば良いのか分からず･･･。
②だと、有意差は出るのですが、
それが統計学的に妥当なことかどうかがわかりません。
少しでもいいので、どなたかアドバイスいただけると幸いです。
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