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/
0756１３２人目の素数さん
2006/12/13(水) 06:11:46これだから素人君は困っちゃうね
0757おしえてください君
2006/12/13(水) 08:32:17データ個数は400以上で
ピアソンだとr=0.18
スピアマンだとrs=0.30
です。
測定限界値はどう解釈するべきでしょうか
0758１３２人目の素数さん
2006/12/13(水) 11:18:11そのピアソンはどうやって計算したの？測定限界値を何かの数字に置き換えた？
0759おしえてください君
2006/12/13(水) 11:35:140760１３２人目の素数さん
2006/12/14(木) 20:34:55>q-qプロットの説明が色々・・・・
”関数qq.plotを用いて、正規分布、ｔ分布、カイ２乗分布、
Ｆ分布などのQQプロットを作成することができる・・・”
フリーソフトによるデータ解析・マイニング 第39回
http://www1.doshisha.ac.jp/~mjin/R/200610_39.pdf
0761１３２人目の素数さん
2006/12/15(金) 14:07:13どこにデータ有りますかね？
0762１３２人目の素数さん
2006/12/15(金) 14:29:23ttp://ja.wikipedia.org/wiki/NPB%E3%83%BBBIS
0763１３２人目の素数さん
2006/12/15(金) 16:22:34大学で数理統計学取ってるんだが
教科書がなんか無駄に難しい解説でとっつきにくいので
なんかわかりやすく解説してある参考書知らない？
これはお勧めってのがあれば教えてほしい
0764１３２人目の素数さん
2006/12/15(金) 22:09:16わからないところはマンガでわかる統計学とかで軽く理解してから読めばいいのかな
0765１３２人目の素数さん
2006/12/15(金) 23:19:41「ハンバーガー統計学」でぐぐってみて！
0766１３２人目の素数さん
2006/12/15(金) 23:22:080767１３２人目の素数さん
2006/12/16(土) 07:27:49このスレの人はどうして何も反論しないんですか？
0768１３２人目の素数さん
2006/12/16(土) 19:12:33これらの独習サイトのことか。
ハンバーガー統計学にようこそ！
http://kogolab.jp/elearn/hamburger/index.html
アイスクリーム屋さんで学ぶ楽しい統計学
http://kogolab.jp/elearn/icecream/index.html
0769１３２人目の素数さん
2006/12/17(日) 10:08:24"ことごとく必然的"の意味がわからないからです
0770１３２人目の素数さん
2006/12/17(日) 21:44:43オブザベーション数を倍増させた感じで入力しなおさないと無理ですか？
個別の変数として横並びで入力したデータのままで何とかならないかしら。
0771１３２人目の素数さん
2006/12/17(日) 21:51:450772１３２人目の素数さん
2006/12/18(月) 07:47:59ただ単に横並びのベクトルだとコンピュータがどれがどれか認識できないでしょうよ。
下か上かに対応する群番号ベクトルでも振ってたら別でしょうけど。
0773１３２人目の素数さん
2006/12/18(月) 07:52:39どっちでも検定できると思うんだけど、
例えば、ID,１回目, ２回目という変数が並んだCSVがあるなら、
x <- read.csv("hoge.csv") #読み込み
t.test(x[,2],x[,3],paired=TRUE) #対応のあるt検定
あっ、Rの場合ね。
0774１３２人目の素数さん
2006/12/20(水) 11:58:30連続型確率分布では確率密度関数という名前だけど、
離散型の場合はなんて呼ぶのですか?
0775１３２人目の素数さん
2006/12/20(水) 12:34:21確率関数、と呼ぶのが普通かな。
0776１３２人目の素数さん
2006/12/20(水) 21:58:14分かる人、（名前だけでも）教えてシルブプレ
0777１３２人目の素数さん
2006/12/20(水) 22:38:29その理論は知らんが、「全体の～％」のような表現をする理論（というか経験則というか）にはパレートの法則とか働き蜂の原理とかがある。
0778１３２人目の素数さん
2006/12/21(木) 00:29:49764と同じく東大出版をおすすめ。
統計学入門
人文・社会科学の統計学
自然科学の統計学
の３冊から自分にあったのを選べば無難だと思う。
>>776
それは単なる経験則ではないのでしょうか？
厳密に、数理統計学として証明できるものではないとおもわれ。
0779１３２人目の素数さん
2006/12/23(土) 05:34:230780１３２人目の素数さん
2006/12/23(土) 16:08:08答えに右か左かみたいな質的変数を予測できるようなのってありませんか？
0781１３２人目の素数さん
2006/12/23(土) 22:50:00主に判別分析でデータの半分で残りの半分を判別することをデータを入れ替えて2回行い、
より正確と思われる判別率を求める方法。交叉確認法。（で分かるかなあ…）
0782１３２人目の素数さん
2006/12/23(土) 22:52:39状況がよく分からないけど、判別分析かロジスティック回帰かな。
0783780
2006/12/24(日) 12:33:31不動産屋なんですが、
何人家族のお客さんがどんな間取りを選ぶかを
統計的なデータで示したいんですよ。
そのキーワードで書店で探してみますね。
0784１３２人目の素数さん
2006/12/24(日) 14:52:32そうなら説明変数も分類が混じってくるかもな。
さらに目的変数の分類が複数となると数量化II類かな。
0785１３２人目の素数さん
2006/12/25(月) 21:15:23母平均の推定でt分布を利用するのは
１．正規母集団
２．σが未知
３．n<30
を満たすときとあるのですが、
１．正規母集団
２．σが既知
３．n<30
のときはどうやればいいですか？
0786１３２人目の素数さん
2006/12/25(月) 21:52:48σが既知なら正規分布をそのまま使えばいいじゃん。
0787785
2006/12/25(月) 22:15:360788１３２人目の素数さん
2006/12/26(火) 00:00:45一人暮らしの人53人、同居してる人62人など母集団の数が違う2群で、
同じ一つの質問に「はい」と答えた人の割合を検定したいんですが、
ｶｲ二乗とｔ検定、どちらを使えばよろしいのでしょうか。
0789１３２人目の素数さん
2006/12/26(火) 00:51:05Fisherの正確確率検定っていうのもあるよ。
0790１３２人目の素数さん
2006/12/26(火) 01:39:58ありがとうございます。
でも、ｶｲ二乗とｔ検定のどちらかを使わなきゃいけないんです。
どちらが良いんでしょうか･･
0791１３２人目の素数さん
2006/12/26(火) 20:04:170792統計素てきな人
2006/12/27(水) 01:04:42ていうかRとSAS以外にいいのありますか？
0793統計素てきな人
2006/12/27(水) 01:07:52解説ではないけれど
http://www.lightstone.co.jp/products/origin/nlfunc/flist4.htm
0794779
2006/12/27(水) 04:39:26データの半分で残りの半分を判別することの意味は何ですか？
0795１３２人目の素数さん
2006/12/27(水) 10:11:42判別分析って分かってますか？知らないなら教科書を読みましょう。
0796sage
2006/12/27(水) 17:44:44もっと適切なスレがあればお教えいただければ幸いです
---問題ここから
計測したい物理量：ある長方形の面積A
実測される物理量：その長方形の縦の長さh、横の長さw
繰り返し測定を行ないその結果として
hi(i=1,2,...,N)、wi(i=1,2,...,N)
が得られる。これらの実測値には誤差としてランダム誤差のみ
が含まれているものとする
(計算方法1) A1 = [Σ(hi x wi)] / N
(計算方法2) A2 = (Σhi)/N x (Σwi)/N
A1とA2ではどちらが誤差（残差）の標準偏差が小さくなるといえるのか？
それとも比較自体がナンセンス？
---問題ここまで
要するに
掛け算をした後に平均を求めるのか
平均を求めた後で掛け算をするのか
という違いです
質問にあたって
http://amazon.co.jp/o/ASIN/480790521X/
をすべて読んでおりますので誤差の伝播については少しは
理解しており、自力で解析を試みましたが解決できず
途方にくれています
どなたかお力を・・・
0797796
2006/12/27(水) 18:59:48> A1とA2ではどちらが誤差（残差）の標準偏差が小さくなるといえるのか？
これはN回の測定を1セットとしてこれをM回繰り返して
A1j(j=1,2,...,M)、A2j(j=1,2,...,M)
という結果を得たときのA1の標準偏差、A2の標準偏差のことです
(計算方法1)を使った場合、N回の測定から得られるA1の標準偏差がσ1なら
A1のM個の集合A1Mの標準偏差σ1Mは
σ1M = σ1/√M
になることはわかります
(計算方法2)を使った場合、http://amazon.co.jp/o/ASIN/480790521X/
の「誤差の伝播に関する規則」の「積」の場合を利用すると
N回の測定から得られるh、wの標準偏差がσh、σwなら
A2のM個の集合A2Mの標準偏差σ2Mは
σ2M/|A| = √[(σ2/h)^2 x (σ2/w)^2]
になることはわかります
しかし(計算方法2)の方には最良推定値（N回の測定の平均値）A、h、wが含まれて
しまうため，(計算方法1)と(計算方法2)の良し悪しの比較が簡単ではありません
そういうものなのかなぁとも思うのですが
そんなに難しい話なのか？ という疑問がぬぐえません
何か深みにはまっている気がします・・・
---
話がややこしくなってきましたが
要するに計測を行なうときに(計算方法1)と(計算方法2)はどちらが良い精度になるのか？
という質問です
0798１３２人目の素数さん
2006/12/28(木) 01:15:23> x1 <- vector(); for (i in 1:1000) x1 <<- c(x1,a1())
> sd(x1)
[1] 0.06115756
> a2 <- function() (sum(runif(100)+1)/100)*(sum(runif(100)+1)/100)
> x2 <- vector(); for (i in 1:1000) x2 <<- c(x2,a2())
> sd(x2)
[1] 0.06233367
A1の方がよさげだな
0799１３２人目の素数さん
2006/12/28(木) 01:21:28H=h+e, W=w+f, e~N(0,σ^2), f~N(0,σ^2), eとfは独立
なら計算方法１の分散は(σ^2(h^2+w^2)+σ^4)/N、
計算方法2の分散は(σ^2(h^2+w^2)+σ^4/N)/Nになると思うんだけど
それなら常に計算方法2の方が誤差は小さいね。
と言ってもσが小さいとその差はごくわずかだね。
0800１３２人目の素数さん
2006/12/28(木) 01:31:00一様分布でも分散の計算は同じだから理論値は
> sqrt(((1/12)*1.5^2*2+(1/12)^2)/100)
[1] 0.06180165
> sqrt(((1/12)*1.5^2*2+(1/12)^2/100)/100)
[1] 0.06124291
となるね。
0801796
2006/12/28(木) 10:31:17まだ皆様の返答のすべてを理解できていないのでとりあえずのお返事をします
長い目でお付き合いいただければ幸いです
訂正事項
>>797
> σ2M/|A| = √[(σ2/h)^2 x (σ2/w)^2]
正しくは
σ2M/|A| = √[(σh/h)^2 + (σw/w)^2]
お返事
>>798
これRのコードですよね（恥ずかしながらRにはウトいです）
素人目に見たところ1を真の値に見立てて
それに乱数（一様分布）を加えてこれを誤差（残差）としているようですね
この場合にはA1の方がよいと考えられると...
この計算例が「例の精度」についての適切な指標になるのか今自分なり
に検討中です
0802796
2006/12/28(木) 10:32:01これはhとwを真の値と見立てて
正規分布の誤差が加わった場合ですよね
シンプルな考え方でひょっとしたらこの考え方は問題の解に近づけそう
な気がします（解かもしれませんが．．．）
まだ理解できないので今統計学の本と格闘中です
0804１３２人目の素数さん
2006/12/28(木) 14:04:04>一人暮らしの人53人、同居してる人62人など母集団の数が違う2群で、
>同じ一つの質問に「はい」と答えた人の割合を検定したいんですが、
>ｶｲ二乗とｔ検定、どちらを使えばよろしいのでしょうか。
カイ２乗検定使えぱよい
t検定は、２群から得られた平均値の差の検定に使う。
ところが、「はい」「いいえ」に平均値なんかないから
t検定は使えない。
「はい」に１を割り振って、「いいえ」に２を割り振って、
平均値なんか求めてはいけない。「はい」と「いいえ」
は質的な違いであって、量的な違いではないから。
てな具合で、分かってもらえるかな??
0805１３２人目の素数さん
2006/12/28(木) 14:12:17>>804です。>>789さんのおっしゃる「Fisherの正確確率検定」は
データ数が多いときに手計算すると大変な目に遭うから、使う場
合を学んでおきましょう。階乗の計算をいくつもしなくてはならな
いから…。泣くよ。
詳しくは統計学の教科書の「独立性の検定」の部分を読んで下さ
い。「Fisherの正確確率検定」（あるいは「Fisherの直接確率法」）
を使う場合についても解説されているはずです。
0806１３２人目の素数さん
2006/12/28(木) 19:02:051.5は一様分布に１を加えた場合の平均、1/12は一様分布の分散です。
シミュレーションはシミュレーションの誤差がありますから目安にはなりますが、
必ず正しいとは限りません。今回は結果が非常に近かったためまだ誤差の範疇で
結果が逆転したと思っています。
0807１３２人目の素数さん
2006/12/28(木) 19:03:55さすがに手計算するものとは思ってませんでした。
手計算するなら確かにやめておいた方が無難でしょう。
例に挙げられた例数ならRで計算することが可能だと思います。
0808１３２人目の素数さん
2006/12/28(木) 22:31:47>>805@homeです。「人を見て法を説け」だっけか??質問の仕方から想像するに
手計算しそうな雰囲気を感じた。式を見たとたんに絶望感に襲われそうな雰囲気。
例数から考えて、Fisherを使わなくても済みそうだなという悪寒…
違ったらごめん。
0809１３２人目の素数さん
2006/12/29(金) 01:37:55ここは推測統計なる問題の質問をしても良い場でしょうか？
0810１３２人目の素数さん
2006/12/29(金) 02:01:47「統計学なんでもスレッド」だから、何でもいいんじゃない??
0811１３２人目の素数さん
2006/12/29(金) 02:31:30性悪な教授に課題を出されて参っております。良ければ知恵を貸して下さい。
・問題
A社の工場で実験を12回行った。この時原料100kg当りの収率は以下の通りであった。
38.0 37.5 35.1 38.3 36.3 37.8
36.8 35.9 37.7 38.2 35.7 38.6
この反応の収率に関して母分数の信頼区間を求めよ。但し信頼度は98％とする。
注）必要なら次の数値を用いなさい
xx（11、０．９９）＝3.053 ｘｘ（11、０．０１）＝24.725
（ｘの二乗の右肩につく2が書けないのでxxとしました）
答えは少数第三位まで求めよ
計算プロセス必須
という問題です。
恥ずかしながら、基礎を学ぶ筈であったこの講義で、
「これ解けたらSやるよ。無理だとわかってるから言うんだけどね」と侮蔑たっぷりに言われ、
しかしランクも高くない大学ゆえに私も友人知人もみな全滅です。
このままでは悔しく、そもそもこんな不条理で単位も危うい状況です。
恐れ入りますが、この問題を解けるという方がおられれば、お力添えをお願い致します。
0812１３２人目の素数さん
2006/12/29(金) 09:08:55>性悪な教授に課題を出されて参っております。良ければ知恵を貸して下さい。
χをxという学生に性悪と言われては困るね。
来年があるよ。まぁ、がんばりたまえ。
0813１３２人目の素数さん
2006/12/29(金) 09:21:31ｔじゃないの？
0814１３２人目の素数さん
2006/12/29(金) 09:33:57> 11*var(c(38.0,37.5,35.1,38.3,36.3,37.8,36.8,35.9,37.7,38.2,35.7,38.6))/c(qchisq(0.99,11),qchisq(0.01,11))
[1] 0.5989559 4.8499243
これ出せばおｋ
0815１３２人目の素数さん
2006/12/29(金) 17:20:11それを計算プロセスとして認めないだろうなあ。ｗ
どこまでを基礎って言うかは立場によるけど理系なんだったらこのぐらい基礎だよな。
0817１３２人目の素数さん
2006/12/29(金) 23:36:45書体っていうか、違う文字だけど・・・？
まあ、テキストの「母分散の区間推定(母平均が未知の場合)」
みたいなところに載ってるよ。
0818１３２人目の素数さん
2006/12/30(土) 00:20:50経済なら基礎ではないな。少しの応用だけど。
817のいうような節が教科書にあるならそれだけだ。
見返す気なら自分で勉強してくれ。
ないならそれをカバーしていない教科書を使っているわけで
確かに嫌がらせ以外の何者でもないな。
0820１３２人目の素数さん
2006/12/30(土) 03:32:24つまり、 S^2=(1/n)倍X_i - E}^2 （Eは標本平均）で、
Xが分散σの任意の分布に従うとき、n*S^2/σ^2 は χ^2_(n-1) に従う？
0821１３２人目の素数さん
2006/12/30(土) 09:14:21そんなことあない。
教科書では正規分布に従うことが暗黙の了解で問題文から欠落してるだけでしょ。
それにしてもテキストがないとは古風この上ないな。
配布プリントに「分散の信頼区間」という文字は出てこないんだろうな…。
「平均の信頼区間」を習ったのなら応用ではあるが、自分で本を探して
解いてくる学生は文系ではおらんやろ。そもそもχ^2（カイ2乗）分布は
習ったんかね？
0822811
2006/12/30(土) 13:56:41いえ、そういう数式っぽい事は一切。。。
最初の講義からいきなり専門用語っぽいのを連発して訳分からないという状況でしたし、
終始「俺はすごいんだ」的な話ばかりでまともに授業が進まない時もありました。
0823１３２人目の素数さん
2006/12/30(土) 16:42:28授業評価とかないんか。あったら最悪やろうに。
0824１３２人目の素数さん
2006/12/30(土) 16:44:06>>810です。なんか大変な先生に捕まったね。オレは文系、心理学専攻だったけど、数学の先生が
講義していた。自慢話は一切なかったね。淡々と講義していたよ。こちらは淡々とチンプンカンプン
になりそうだったけど、学生寮に住んでいたので、理系の連中に馬鹿にされながら質問責め…、
そして実践的に学んだ。
で、心理学専攻のバイブル的なものになったのは
岩原信九郎 著 『教育と心理のための推計学』 日本文化科学社
1964年の発行で、こちらの年齢がわかるけど、やはり便利。ある生
物学系の人に教えたら「黙って開けばピタリと当たる」と喜ばれまし
た。古本で入手できると思います。アマゾンなんかで検索してください。
0825１３２人目の素数さん
2006/12/30(土) 18:30:240826１３２人目の素数さん
2006/12/30(土) 19:25:140827１３２人目の素数さん
2006/12/30(土) 19:35:430828１３２人目の素数さん
2006/12/31(日) 03:54:340829１３２人目の素数さん
2006/12/31(日) 12:50:59理系でも順列組み合わせ止まりで、統計なんて勉強しないも同然だけどな
0830１３２人目の素数さん
2006/12/31(日) 19:51:41扱ってたんだが・・・
いつの間になくなったんだ？
0831１３２人目の素数さん
2006/12/31(日) 20:08:23↓このスレを見ている人はこんなスレも見ています。(ver 0.20)
0832１３２人目の素数さん
2007/01/01(月) 00:07:43それマジ? 面白いのに勿体ないね。
実用との結びつきといい確率的なものの考え方といい、
早いうちに触れておいた方がいいのにね。
俺は確率・統計世代で区間推定や検定までやった。
0833829
2007/01/01(月) 00:33:37数学Ｂ （「統計とコンピュータ」と「数値計算とコンピュータ」を除く）
とか
数学C （「確率分布」と「統計処理」を除く）
ってしている大学が多いから。
0834１３２人目の素数さん
2007/01/02(火) 15:56:54実験から、A 315 B 101 C 108 D 32 計 556 の結果が得られた。
A,B,C,Dは9：3：3：1の割合になることが理論的に知られている。
この場合、この比率から、理論値を求めるにはどうすればいいんですか？
Dの32を1として、Aならば32*9の288と求めればいいのですか？
どなたか教えてください。
0835１３２人目の素数さん
2007/01/02(火) 21:07:470836１３２人目の素数さん
2007/01/03(水) 00:23:49556*9/16、556*3/16、556*3/16、556*1/16
が理論値じゃないのか？
>実験から、A 315 B 101 C 108 D 32 計 556 の結果が得られた。
というのは？赤い赤いニシン？ということでいいのか？
0837１３２人目の素数さん
2007/01/03(水) 01:01:19この問題には続きがあるでしょ??
「では、この実験で得られたA, B, C, Dの比率は理論的な比率と異なると言えるか??」
とかなんとか??
>>8.36さんのおっしゃるとおり!!>>834さん、理由はわかるよね。
0838１３２人目の素数さん
2007/01/03(水) 01:02:49「>>8.36」さんではなくて、「>>836」さんの間違いでした。ごめんなさい。
0839アイザック・ニュートン ファンs.s. ◆4H8ru750VY
2007/01/03(水) 19:58:250840１３２人目の素数さん
2007/01/04(木) 18:52:29①部分調整モデルを用いて分析することが望ましい現象をその理由とともに述べよ。
②社会現象の中で操作変数を用いてその因果関係が推定できるものを挙げよ。
なおその操作変数を選んだ理由を記せ。
0841１３２人目の素数さん
2007/01/04(木) 20:38:070842１３２人目の素数さん
2007/01/04(木) 21:02:110843１３２人目の素数さん
2007/01/04(木) 23:20:24統計学を学んだ経験はないので、もし
ここで質問すべき内容でなければスルーしてください。
例えば、
A町とB町、それぞれ人口1000人ずつであったとします。
その内、
A町には10人、サッカー部に所属している中学生がいます。
B町には60人、サッカー部に所属している中学生がいます。
このことだけを見て
「B町の方がA町に比べて、『中学生のサッカー』は盛んなのだ！」
などと言ってる人がいたら当然、
「そもそもA町とB町にはそれぞれ何人の中学生が住んでるの？」
というツッコミを受けますよね？
（A町に10人しかいない中学生が全員サッカーをしてるかも知れないし、
B町には300人の中学生がいるのかも知れないので）
この場合、
・ 各町の全住民の中での中学生の人数
もしくは
・ 各町の全人口に対する中学生の人数の割合
を何と呼べばいいのか教えていただけないでしょうか。
どうかよろしくお願いします。
0844１３２人目の素数さん
2007/01/05(金) 03:41:04その例だったら断然B町の方が盛んだと言って間違いないと思う。
なぜならサッカーは1チームに11人必要……。
0845１３２人目の素数さん
2007/01/06(土) 02:32:42x 161 163 161 164 160 162 163
i. 平均と分散について、点推定を行いなさい
まったくわかりません・・・だれか助けてください。
0846１３２人目の素数さん
2007/01/06(土) 04:28:20>>845
> sd(c(161,163,161,164,160,162,163))
[1] 1.414214
> mean(161,163,161,164,160,162,163)
[1] 161
但しこれは不偏分散な。
求める分散が母分散なのか標本分散なのかわからんが。
0847１３２人目の素数さん
2007/01/06(土) 04:57:58あと
>>843は少なくとも「盛ん」の定義をしないと誰にもどうしようもないと思うが。
「盛ん」の定義を統計学に求めているのであれば、それは筋違い。
0848235
2007/01/06(土) 11:21:21どうすればいいんですか？
0849１３２人目の素数さん
2007/01/06(土) 11:25:42<1/(x+1)>です
0850１３２人目の素数さん
2007/01/06(土) 12:39:55母分散を点推定するのだから標本分散でいいんじゃね？
0851１３２人目の素数さん
2007/01/06(土) 12:56:01自分なりにやってみて平均は161 163 161 164 160 162 163
を全部たして7で割って162になったんですけどこれってだめなんですか？
あと分散は N－1 で割ればいいのか N でわればいいのかよくわからないんですが
母分散のときだとどっちなんですか？
0852１３２人目の素数さん
2007/01/06(土) 15:41:17ごめんごめん。平均の推定はそのやり方でおｋ。162であってるよ。
標本から母分散を推定するならN-1で割る。
>>850
なんでやねん
0853１３２人目の素数さん
2007/01/06(土) 16:09:42ごめん、ごめん。標本不偏分散ね。母分散っていうと真値みたいだから。
0854１３２人目の素数さん
2007/01/06(土) 16:38:45標本から求まる標本分散は推定値ではなく真値である。
よって点推定しろといってるその問題は母分散の推定であり不偏分散を求めろってことだ。
って、明らかにそんな小難しく考えさせる問題じゃないだろ。
0855１３２人目の素数さん
2007/01/06(土) 16:54:30> var(c(161,163,161,164,160,162,163))
[1] 2
だけどな。
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