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統計学なんでもスレッド5

レス数が950を超えています。1000を超えると書き込みができなくなります。
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/
0894１３２人目の素数さん2007/01/10(水) 10:23:23
>>892 さん
>>890 は行の自由度が１ということを問題にしていると思われます
つまり >>887 さんの例は事実上
A B
5 0
というデータ
一方カイ２乗分析（分散分析）をやるには「ランダムにばらついている
と考えられる数字」が必要（ノイズに比べて 5 vs 0 がシグナルと
思えるかどうかを問題にするために統計学を持ち込むから）
>>887 さんの例だと比較すべき「ノイズ」がありません
08957962007/01/10(水) 11:11:20
>>886
問題の整理が解への近道かもしれません。
ということで問題を整理してみます。

---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
h_k、w_k（k = 1, 2, ..., N・M）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。

(1) A_1_k = h_k・w_k
(2) A_2_j = (Σh_i)/N・(Σw_i)/N

ここで、i、j、kは以下のとおり。
i = 1, 2, ..., N
j = 1, 2, ..., M
k = 1, 2, ..., N・M

A_1_kとA_2_jではどちらが標準偏差が小さくなるといえるのか？
---問題ここまで

ということで問題を整理してみたら、
答えは当然A_2_jであり（ですよね？）、
比較自体がナンセンスであることがわかりました。。。orz
お付き合いいただいた798様、799様、800様
本当にありがとうございました！
そしてつまらないことにつき合わせてしまって
申し訳ありませんでした。深く深くお詫びいたします。<(_ _)>
08967962007/01/10(水) 11:13:01
>>895
しかし計測技術については、ひとつの疑問が残りました。

適当なNと、式(2)の計算方法を使えば、
測定値Aの標準偏差（≒1/精度）を小さくすることができるので、
ある意味「みせかけの精度」を良くすることができてしまいます。
まあこれについてはこのスレとは関係ないので、
興味なければスルーしてください。
0897助けて下さい2007/01/10(水) 11:54:16
どうしても解けない問題があるんですが誰か教えて下さい。
問題は↓
V（X−Y）＝V（X）ーV（Y）これを証明しろというものです。V（X）はXの分散です。
0898１３２人目の素数さん2007/01/10(水) 12:38:13
>>897
分散の定義式にＸとＹをあてはめればすぐですよ。
0899助けてください2007/01/10(水) 16:15:19
897ですが計算過程とかもできれば書いて欲しいのですが…
0900教えて下さい2007/01/10(水) 18:59:36
確率変数Xが標準正規分布N（０,１）に従う時、以下の確率変数Yが従う確率密度関数を求めよ。
（１）Y＝aX+b(a、bは定数)
（２）Y＝X＾２　
0901１３２人目の素数さん2007/01/11(木) 00:01:17
>>894
何か話がかみ合ってないな。
カイ二乗検定というのは分割表の独立性の検定のではないの？
それならそれ自体が自由度１なんだけど。

>>893
2つのデータの有意確率は異なると思いますが…。
0902１３２人目の素数さん2007/01/11(木) 00:07:48
>>897
V(X)+V(Y)-COV(XY)だろ
それじゃあ場合によっては分散が負になっちゃうじゃん

>>900
(1)N(b,a)
(2)未定義
じゃね？
0903１３２人目の素数さん2007/01/11(木) 16:53:28
多変量で、多元グラフ（3次元以上）をかけるやつない？
0904１３２人目の素数さん2007/01/11(木) 18:34:21
Interobserver and intraobserver variability (検者間と検者内のバラツキ)
を導く統計解析は何ですか？
Linear regression ではダメですか？
Bland & Altman 以外で何か教えてください。
0905１３２人目の素数さん2007/01/12(金) 11:19:34
>>900
(2) カイ二乗分布
0906１３２人目の素数さん2007/01/12(金) 14:55:35
あるn次元の特徴量をもつデータから、一番データに影響を与えていない
特徴量を抽出する手法を探しています。

自分が考えたのは主成分分析を利用して、第一主成分だけを見て寄与率が
閾値以下の特徴量を抽出したらいいのではないかと考えています。

自分の知識ですとこれが限界なので、もっといい方法があればご教授願います。
0907１３２人目の素数さん2007/01/12(金) 17:19:27
2項分布と正規分布とポアッソン分布でもとめた確率がなぜ厳密には異なるのかわかりひといないっすか？
教えてください。
0908１３２人目の素数さん2007/01/12(金) 17:49:19
世の中にそのような分布をするものは存在しないから
0909１３２人目の素数さん2007/01/12(金) 18:05:31
>>907
異なるものだから、異なる。

定義域、離散分布・連続分布の性質からも異なることが分かる。
0910１３２人目の素数さん2007/01/12(金) 21:58:29
>>906
データに影響を与えるとは何かというのがなければそれでいいんじゃね。
（具体的にデータに変化があるとか外れ値が出るとか）
09119062007/01/13(土) 09:38:01
>>910
回答ありがとうございます。
しかし、先ほど確認したところ
「主成分分析は主成分として新たな基底を作成する際に全ての特徴量を用いていて、
寄与率が一定値以下だからといって、そのはじかれた特徴量f'nがデータに影響を
与えていないとは言えないし、そもそもはじかれた特徴量f'nは最初の特徴量fnとは別物」
とつっこまれました。

どうも主成分分析以外を使わなければなさそうなんですが、
こういったあるデータ群の特徴量を与えている順位付け？みたいなことを
行う手法はありますか？

何度もすいませんが、よろしくお願いいたします。
0912１３２人目の素数さん2007/01/13(土) 09:58:39
>>908, >>911
>「主成分分析は主成分として新たな基底を作成する際に全ての特徴量を用いていて、
>寄与率が一定値以下だからといって、そのはじかれた特徴量f'nがデータに影響を
>与えていないとは言えないし、そもそもはじかれた特徴量f'nは最初の特徴量fnとは別物」
>とつっこまれました。

主成分分析が多数の説明変数を単純化するために、ある種の合成変量を作り出す
手法だと言うことを指摘された訳ですね。合成変量で、その変量に研究者自身が命
名します。その命名次第で受ける印象や考察にバイアスがかかりますから注意する
必要がありますね。

すると、従属変数が計量データ（量的データ）すなおに多重回帰分析をして、偏回帰係
数が有意にならないものを除外するという手ではいかがでしょうか？

従属変数が質的データ（計数データ）の場合には、判別分析（多重判別分析）という手
ではどうでしょうか？

「ハヤシもあるでよ!!」（古っ）という声も聞こえてきそうですが…wwww
0913１３２人目の素数さん2007/01/13(土) 10:02:44
>>912です。

「>>908, >>911 」のところは、アンカーつけ間違えました。>>908ではなくて、>>906でした。

>すると、従属変数が計量データ（量的データ）すなおに多重回帰分析をして、偏回帰係
>数が有意にならないものを除外するという手ではいかがでしょうか？

は意味不明ですね。以下のように訂正します。

>すると、従属変数が計量データ（量的データ）なら、すなおに多重回帰分析をして、偏回帰係
>数が有意にならないものを除外するという手ではいかがでしょうか？
0914１３２人目の素数さん2007/01/13(土) 10:15:45
>>913
従属変数があるならそうでしょうね。主成分分析をしているのでそんなものはないと
思ったんですけどね。
0915１３２人目の素数さん2007/01/13(土) 10:21:30
>>911
そもそもこの返事は>>906のアイデアの回答としては変ですね。
アイデアを「主成分そのものを特徴量とする。小さい主成分は切り捨て」
というように誤解されたようですね。そうでなければ特徴量は別物などという
言われ方はしないはず。寄与率という言葉を使ったのがまずかったのでしょう。
主成分の係数ですね。（寄与率というと主成分そのものの影響を図るものと
取られるのが普通でしょう。）
0916１３２人目の素数さん2007/01/13(土) 11:34:12
>>912-915
回答ありがとうございます。非常に参考になりました。

自分がやりたかったことは、「主成分分析のように全ての特徴量を利用した主成分
にどれだけ寄与しているか」ではなくて、
「f次元の特徴ベクトルそのものを利用する場合にどれを選択すべきか、
すなわち、どの特徴変数ならば削減しても影響が少ないか」
を選択する問題でした。

自分は、主成分分析の寄与率は、特徴変数そのものに対して順位付けを行う手法であると考えていたため
>>911のような指摘されたと思います。
主成分分析は、特徴ベクトルの全ての変数と相関係数行列を用いて
変量の個数を削減する手法という理解でよろしいでしょうか。

再度調べたところ、偏F値ならびにP値というものの存在を知ったのですが、
これをつかってできないかと思いますが、いかがでしょうか？（変数の増減に使うとあったので…）

偏F値やP値についてもう少し調べてみますが、この手法の可否につて回答をお願いいたします。
09179162007/01/13(土) 11:47:44
追加です。
変数減少法という手法があるということを知りました。まさに自分のやりたいことに一番近いのでは
ないかと思いましたが、いかがでしょうか？
（参考：ttp://akimichi.homeunix.net/~emile/aki/html/medical/biostatistics/node58.htmlなど）
0918１３２人目の素数さん2007/01/13(土) 12:09:01
>>916-917
回答から察すると従属変数があるということでいいのですね？
それならば>>913さんのいうように回帰分析が普通でしょう。
（それならどうやって主成分分析をしたのだろう？説明変数のみで？
それともすべての変数を一緒にして？）

重回帰なら変数の選択は教科書にもある基本的なことですが、
その方法（変数減少法もその一つ）と選択規準が複数あり
指摘されたWebでは選択規準としてCpとAICと自由度調整済重相関係数の3つが
あがってますね。どれにしても何かのソフト（たとえばR）を使わないと
できません。
0919１３２人目の素数さん2007/01/13(土) 15:50:50
コイン投げのようなゲームを10人（番号1〜10が振り分けられている）で行う。

各自、それぞれ1枚ずつのチップを持っている。最初に1番と2番の人がゲームをして
負けた方がチップを【1枚】勝った方に渡す、勝った人【チップが2枚になっている】は
3番の人とゲームを行う。

【チップが無くなった人が負けとなる】最後に勝ち抜いてきた人は10番の人とゲームを
行い勝てば優勝である。このゲームでゲームをする順番によって優劣があるかどうかを
その理由とともに述べなさい



この問題は確立を計算していくことで解けると思うんですが、それ以外の解答方法(つまりその理由)はあるでしょうか？
0920１３２人目の素数さん2007/01/13(土) 16:15:38
>919
確立か。
0921１３２人目の素数さん2007/01/13(土) 20:51:20
>>914
ご指摘感謝。当方の不注意でしたね。>>906の
>あるn次元の特徴量をもつデータから、一番データに影響を与えていない
>特徴量を抽出する手法を探しています。
という文で、従属変数があるものとばかり思ってしまいました。主成分分析では従属変数を
必要としませんね。


0922１３２人目の素数さん2007/01/14(日) 00:19:48
大数の法則と中心極限定理の関係が良くわかりません。

中心極限定理があるのなら大数の法則の存在する理由がないと思うのですが。
0923１３２人目の素数さん2007/01/14(日) 05:21:52
えええ。どうしてそう思うのか、きちんと説明してみ。
0924１３２人目の素数さん2007/01/14(日) 07:30:23
大数の法則には、弱と強があります。
確率論の本を見た方がいい。
収束の違いが理解できていないと難しいかもね。
0925１３２人目の素数さん2007/01/14(日) 14:04:45
質問ですが、　日本銀行は「公開市場操作」、「公定歩合操作」、「法定準備率操作」により、
物価水準（P）の安定を目指している。
公開市場操作、公定歩合操作、法定準備率操作ハイパワードマネー（H）、貨幣乗数（ｍ）
貨幣供給量（M）、貨幣市場の均衡式、等を用いて、日銀の物価コントロールの仕組みを説明しなさい。
という問題わかりますか？
0926１３２人目の素数さん2007/01/14(日) 14:15:57
はい、わかります。
0927１３２人目の素数さん2007/01/14(日) 14:23:08
>>920
確率の間違いでした・・・アドバイスくれると助かります
0928１３２人目の素数さん2007/01/15(月) 12:37:24
>923
>924
反応どうもです。確かに質問の仕方が悪かったようです。

俺の頭の中で
中心極限定理は
標本平均と真の平均の誤差が正規分布に従う
↓
正規分布の形は(μ,σ~2/√n)
↓
つまりはｎを大きくすれば真の平均に近づく可能性が高いといえる
（コレは大数の法則そのものではないですか？）

中心極限定理のなかに大数の法則が含まれている。つまりは
中心極限定理∋大数の法則
なのでは？
という理解になってしまっているのですが。
0929１３２人目の素数さん2007/01/15(月) 14:50:57
>>928
概収束、確率収束、分布収束と順に弱くなっていきます。
確率収束も定数に収束と、確率変数に収束があります。

中心極限定理が成り立たなくても、大数の法則は成立します。

強・弱とかの大数の法則の定義もあるので、例えば
伊藤 清 「確率論の基礎」(岩波)
でも見てください。

「中心極限定理のなかに大数の法則が含まれている」は
独別の場合に成立します。
0930１３２人目の素数さん2007/01/15(月) 15:53:16
アクチュアリー知ってます？
09319162007/01/15(月) 18:27:23
>>912-915, 918. 921
皆様、回答本当にありがとうございます。

>>921さんのおっしゃるとおり、今回扱っているデータには従属変数はありません。
というのも、独立変数X1,X2…に対する従属変数Yが1変数ではなく、複数だからです。

この従属変数群を表すためにはどの独立変数が削減できるか、を実現する手法を調べていました。

言葉の定義などが曖昧で回答してくださった皆様に混乱を招いてしまったことをお詫び申し上げます。

あらためておたずねしますが、このような問題を解く手法はどういったものがあるでしょうか？
それとも、従属変数Yを1つに絞らなければそもそも解けないのでしょうか？

何度も申し訳ありませんが、回答をよろしくお願いいたします。
0932１３２人目の素数さん2007/01/15(月) 20:07:15
誰か>>920お願いします
0933１３２人目の素数さん2007/01/15(月) 23:15:22
>929
どうもありがとうございます。
どうやら確率論の本が初心者向けには詳しく書いていないようなので
指摘された本を読んでみます。
0934１３２人目の素数さん2007/01/16(火) 23:10:13
次のような１０個の騒音値(dB)を得た。
６６　６５　６２　６２　６０　５８　６４　５７　５６　６０
そして、これらデータ(標本)の母集団を無限母集団だと考え、調査に堪えられる標本数を決めたい。
まずこのデータの平均値＝61dBと標準誤差＝1.08dBより、本地点での簿平均の信頼区間は、信頼水準95%(k=1.96)で61±2.12dBとなる。
また精度を１dB以下にしたい場合
標本数は(　　517　　)以上必要となる。
　　　　　　　　　↑
どなたかこの標本数の出し方教えてください。
0935１３２人目の素数さん2007/01/17(水) 00:24:36
>>931
質問はちゃんとしようね、だいぶ状況が変わっちゃったよ…。

ということで(X1,...,Xn) => (Y1,...,Ym)という状況でOK？
そういうことなら普通の分析は正準相関分析。
ただし、正準相関分析での変数選択というのは聞いたことがない。

簡単にできそうな別の方法としては主成分重回帰分析。
(Y1,...,Ym)の方で主成分分析して第1主成分を求めておき、
その標本スコアに対して(X1,...,Xn)から重回帰分析を行う。
これだと普通の変数選択の方法が使える。
0936助けてください2007/01/17(水) 00:45:53
ある大都会の警察が、夜に交通事故で死亡した歩行者の服装を調べたところ、
犠牲者のうち、およそ4/5は黒っぽい服を着ており、1/5が明るい色の服装だった

この調査から、日が暮れたら歩行者は白っぽい服装をするか手に何か白っぽい
物を持って、ドライバーが簡単に見分けられるようにすれば交通事故にあう確率も
少なくなる、と云うことができる

さてこの記事が述べている結論は正しいでしょうか？統計的観点から考えを述べよ 。

どうしても解けないので誰か教えてください。
0937１３２人目の素数さん2007/01/17(水) 04:57:33
>>936
普通に「夜の歩行者全体に占める黒っぽい服装の割合が分からないとなんともいえない」だな。
その上で、サンプル数の問題だな。

0938１３２人目の素数さん2007/01/17(水) 06:59:31
>>877, 936
同一人物なのかお友達なのか
0939１３２人目の素数さん2007/01/17(水) 07:40:19
同一人物だったら二度も書き込まないと思うぞ

>>936
上の方見ろ
0940１３２人目の素数さん2007/01/17(水) 08:13:08
>>877みたいにアドバイスを欲するか
>>936みたいにただ答えを求めるだけか

統計云々に関係ありませんが、すごい落差ですね
0941１３２人目の素数さん2007/01/17(水) 15:15:43
卒論で困っています。教えて頂けないでしょうか？

雑談で１恋愛について　２仕事について　３趣味について　４好きな食べ物について
の話題が出たときにＡ同調する　Ｂ批判する　Ｃさらに情報を求める　Ｄ違う話をする
というどれかの反応があったとします。（たとえ話です）

このようなデータを３００件くらいとって「恋愛の話は同調しやすいが、仕事の話に
なると話題がかわりやすい」というような１〜４とＡ〜Ｄの関連を見たいのですが
どのような手法を使えばいいのでしょうか？
0942１３２人目の素数さん2007/01/17(水) 15:29:35
それを調べるのも卒論のうち…なーんて。
0943１３２人目の素数さん2007/01/17(水) 18:41:32
いや、卒論のうちだろ。聞くにしてもなんで指導教官に聞かないのか謎。
俺は理系だったから文系の卒論はよくわからんが、毎週打ち合わせしたりしないのか?

しかし今頃そんなこと言ってるようじゃダメなんじゃないのかw
研究で必要ならとっくに統計の勉強くらい終わってなきゃ。
09449312007/01/18(木) 23:05:38
>>935
回答ありがとうございます。
主成分分析の結果を従属変数にする、と言う方法が今自分が扱おうとしている
データの解析にうまくあいそうですので、早速この手法を試したいと思います。

本当にありがとうございました。
0945１３２人目の素数さん2007/01/18(木) 23:36:37
SASをやりたいのですが質問です

いくらで変えますか?
どこで変えますか?

ぐぐっても、わけわからんページばかり表示され探せませんでした。
0946１３２人目の素数さん2007/01/19(金) 07:46:45
>>945
SAS Institute Japan に電話して聞け。
http://www.sas.com/offices/asiapacific/japan/corporate/contact.html
0947１３２人目の素数さん2007/01/19(金) 21:16:31
質問です。
『漸近分散』と『分散の極限』とはどう違うのでしょうか？
同じものと思ったのですが、別物のようですね。
誰かよろしくおねがいします。
0948１３２人目の素数さん2007/01/20(土) 11:57:40
漸近分散は、統計量の収束速度（例えば、正規分布の場合なら、標本数の
平方根の逆数）で標準化されてる。収束のオーダーが同じ統計量の有効性
を比べたりするときに使う量。
0949１３２人目の素数さん2007/01/20(土) 12:59:15
質問です。
アンケートを実施したのですが、
少数のサンプルの統計の結果の傾向と、
多数のサンプルの統計の結果の傾向が、
ほぼ同じであると考えられる場合、
「その少数のサンプルは、母集団の縮図である」
「従って、小数のサンプルで取れたデータは信頼性が高い」
というような妥当性を証明する方法ってあるのでしょうか？
0950１３２人目の素数さん2007/01/20(土) 15:34:36
保守。
0951１３２人目の素数さん2007/01/20(土) 20:47:00
>>949
状況がよくわからんな。
多数のサンプルがあるんならそちらの方が信頼できるやろ？
なんで少数の方を使うんや？
0952１３２人目の素数さん2007/01/20(土) 22:34:20
>>951
少数で取った情報を、多数で取っていない場合なんです。
つまり、

・少数と多数の傾向が似通っているので、少数の信頼度が高い(母集団の縮図と言える)。
・よって多数では取っていないデータも、信頼できる

、と言うことが言えるのかどうか、
という感じです。
0953１３２人目の素数さん2007/01/20(土) 23:29:52
>>952
基本的にサンプリング方法が妥当かどうか自体を検討すべきやろう。
その比較によって逆にサンプリング方法がおかしいことは分かっても
正当だと言うことを保証するのは無理ちゃうか。
0954１３２人目の素数さん2007/01/21(日) 02:54:17
>>952、953
サンプリング方法が妥当かどうか自体を検討すべき、というのは正しい。
そして、統計量を不偏性（バイアス）と分散の両面からチェックする。

母集団の属性情報の統計と、少数サンプルの属性情報があれば、ある程度、
誤差を小さくすることはできる。例えば、母集団がA,B,Cの３つのグループ
に３等分されていて、各グループ毎に調べたい項目の値が大きく異なる場合、
A,B,Cから１つづつサンプリングすれば、母集団からランダムに３つサンプリ
ングするよりは分散が小さくなる。

参考：割り当て抽出、層別抽出
0955１３２人目の素数さん2007/01/21(日) 11:35:42
国別の人口密度と人口増加率のデータを使って散布図を書かねばならないのですが
この場合人口密度は対数を使ったデータを使ってやらねばならないのでしょうか
0956１３２人目の素数さん2007/01/21(日) 17:29:02
>>955
時と場合による。
散布図だけなら趣味の問題。
回帰分析とかがしたいなら、誤差項の仮定を満たすように変換することを勧めるが。
0957１３２人目の素数さん2007/01/21(日) 18:13:35
>>956
人口増加率と、対数をとった人口密度で作った場合と、
人口増加率と人口密度で作った場合にかわってくるので、どちらを使えば良いのか分からないんです・・・
0958１３２人目の素数さん2007/01/21(日) 20:55:43
次のデータはあるホテルで５種類の洗剤ＡＢＣＤＥを用いてシーツを７枚ずつ洗濯した結果、汚れが落ちた割合である。
１、各洗剤の効果に差があるか分散分析で検討しなさい
２、優位な場合には書く水準の信頼区間を求めなさい
３、最適な洗剤に対する母平均とその信頼区間を求めなさい。ただし、数値の大きいほうが望ましい。

因子Ａ 　　　　　　データＸij　　　　　　　　合計Ti
Ａ　96.2　96.4　95.9　96.2　95.4　96.1　95.3　671.5
Ｂ　96.8　96.1　97.3　96.3　97.4　97.7　97.3　678.9
Ｃ　97.4　98.5　98.8　98.7　97.4　97.8　98.2　686.8
Ｄ　94.2　95.2　96.4　94.7　96.5　95.5　96.6　669.1
Ｅ　95.1　95.5　96　　97.6　95.7　96.3　95.9　672.1
総計　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　3378.41

どなたかお願いします・・・
0959１３２人目の素数さん2007/01/22(月) 20:37:06
とあるサイトAでアンケートを取って100の回答を得ました。
その後、他のサイトBで同じアンケートを実施して300の回答を得ました。

Aの結果とBの結果を比較する事によって、
特定のサイトのバイアス(ユーザーの属性によるバイアス)を軽減できる、
と言えるのでしょうか？

特にAの結果とBの結果の傾向が同じ場合は、
インターネットユーザーの平均的回答に近くなる、と言えるのでしょうか？
0960１３２人目の素数さん2007/01/22(月) 22:59:04
捕手。
0961１３２人目の素数さん2007/01/23(火) 00:14:28
さいころを6000回振って、1100回1がでた。そのサイコロの1の出る確率をPとする。
(1）Pの不偏推定値と信頼係数0.95における区間推定値を求めよ

教えてください
0962１３２人目の素数さん2007/01/23(火) 04:36:18
ネットで統計的にまともなアンケート取るなんて不可能に近くないか?
0963１３２人目の素数さん2007/01/23(火) 15:09:37
>>962
>>959はネットに限定して調査を行っているんだからそれはそれで妥当じゃない？
ネット上の調査の母集団代表性についても様々に議論がされてて、
実のところ、従来の電話調査や訪問調査が個人情保護や固定電話の減少などで
その代表性が薄れて来ていて、実はより一般的なインフラであるネットが
如実に現実を示している、という説もある。
0964１３２人目の素数さん2007/01/23(火) 23:18:19
>>963
インターネットのリーチャビリティだけならたしかにインフラかつ普遍的だが、
残念ながらそれだけじゃアンケートはとれないからな。

そこにwebを持ってくると途端に話が怪しくなる。

SPAM業者が持ってるメールアドレスリストを使ってアンケートをとれれば
webサイトでアンケートなんてのよりかなりマシになると思うけど、
さすがにそういうわけにはいかんしね。
0965１３２人目の素数さん2007/01/24(水) 15:28:25
αの推定値からt値を計算するのに実際のαの値がなくても出来るの？
0966１３２人目の素数さん2007/01/24(水) 20:13:46
ある地域で世論調査を行い、区十引きで抜いた１００人にA政党の支持を問うた
ところ、４５人が支持すると回答した。
開票の結果、A政党の支持率は５０％であった。以上のような結果はよく生じる
と考えてよいか？

解き方教えてください。
0967１３２人目の素数さん2007/01/24(水) 20:31:58

ある物の長さを測るのに１センチ単位の物差(１ミリ単位の目盛は付いていない）
で１センチまで測定する方法を考案せよ。
(ヒント）測定値は確率変数で大数の法則を使う。
本当に困ってます.........
できるかたいますか？教えてください。


0968１３２人目の素数さん2007/01/24(水) 21:08:50
ホッホッホ。季節の風物詩じゃのう。
みんな苦労するものじゃ。
0969１３２人目の素数さん2007/01/24(水) 21:16:32
１センチを測るときは１ｍｍの物差しが必要だと技術家庭でおそわるぞ。
0970１３２人目の素数さん2007/01/24(水) 23:40:43
定規が2本あれば(片方が三角定規だとなおいい)1cm刻みしかない定規を使って
1mm刻みの定規が自作できますがな。
0971１３２人目の素数さん2007/01/25(木) 03:25:41
中央値を0.5でとる理由を教えて
0972１３２人目の素数さん2007/01/25(木) 04:30:23
見ていて思ったんですが、>>900の(1)はN(b,a^2)ではないのでしょうか？
0973１３２人目の素数さん2007/01/25(木) 23:48:49
相関の検定について、２点教えてください。
無相関の検定を、相関係数ｒを求めてｒ表からおこなう場合と、ｔ0を計算してt表から行う場合とでは、どのような違いで方法を分けるのでしょうか。
また、ρ≠0の検定の時に、母相関係数ρ0とは、何を見て「いくつ」とするのでしょうか。
素人な質問で、すみません。どうか、わかりやすくお願いします。
0974１３２人目の素数さん2007/01/25(木) 23:59:51
すみません
>973の２番目の質問、意味不明な感じですね。書き直します。
ある製品からサンプリングしたｎ１００のデータを計算し、相関検定で相関がないとはいえないことが判明したので、ρはいくつなのかを検定する事にした。
この場合、ρ≠0の検定でキム仮説にあてはめる母相関係数ρ0とは、「いくつ」とするのでしょうか。
質問として成り立っているか、少々不安ですが、どうかお願いします。
0975１３２人目の素数さん2007/01/26(金) 00:39:41
推定量の満たすべき性質には不偏性、一致性、漸近正規性、有効性がありますが
有効性と一致性が同じように思えるのですが違いはなんでしょうか。

(このスレ解答者が少なすぎ、神降臨しないかな…)
0976１３２人目の素数さん2007/01/26(金) 01:25:36
>>973
r表って教科書に載ってるの見たことないけど正確な分布に基づくものなの？
それならt0の計算は近似だと思うのでr表の方がいいよね。

>>974
検定ってデータを得る前に仮説を立てるんだよね。前提が間違ってるよ。ｗ
0977１３２人目の素数さん2007/01/26(金) 01:26:59
>>975
明らかに宿題、レポートと思われるものは暇人しか答えんわな。ｗ
それに君のように教科書の定義を見るだけのものもね。
09789752007/01/26(金) 14:36:08
>977
流石に教科書を見ないで質問することなんてしません…
見ても分からないから質問したのですが。

有効性…推定量の分散が小さい
一致性…n→大のとき、推定量が、真の母数θに近づく。

母数θに収束するなら分散が小さくなって当たり前だと思うんです。
0979１３２人目の素数さん2007/01/26(金) 17:58:11
>>967
適当に計ったときに、ものの両端内にある定規のメモリの数は、
ものの長さによって確率的に異なる。

たとえば、1mmの長さのものより、9mmの長さのもののほうが、両端の間にメモリが存在しやすい。
これは明らかだろ？

後は、数式書いて考えれ。
0980１３２人目の素数さん2007/01/26(金) 18:07:52
>>966
この時代、ひとつの政党が支持率５０％なんてほぼ有り得ない。
だから「よくは生じない」かな。
統計というより、常識だろ。

>>978
君のその「当たり前」を直観に頼ってではなく数学的に説明してごらんなさい。
0981１３２人目の素数さん2007/01/26(金) 20:07:19
すいません。初心者の質問です。
モノはこちら（http://amazon.co.jp/o/ASIN/4274065707/）からです。

　　　　電話　メール　直接　計
女性　 400　1600　2000　4000
男性　 600　2400　3000　6000
計　　1000　4000　5000　10000
（p153　表7.2　「性別」と「されたい告白方法」のクロス集計表)

なるものがあり、そこから300人の標本を抽出して
カイ二乗統計量を求めるという作業を20000回行うと、
以下の実験結果が得られた。

　　　　　ピアソンのカイ二乗統計量
1回目　0.8598
2回目　0.7557
・
・
20000回目　2.7953
（p154　表7.3　実験結果）
0982１３２人目の素数さん2007/01/26(金) 20:09:15
>>978
単に分散が小さいと書いてある教科書はないと思うがな。
勝手に自分で解釈しないようにな。
0983続き2007/01/26(金) 20:09:18
この表7.3に基づくヒストグラムが以下の図である。

0.5

0.4
　　■
0.3■
　　■
0.2■■
　　■■■
0.1■■■■
　　■■■■■■――＿＿＿＿
0　0.5　　　　　　5.5　　　　　　10.5　　　　　　15.5

（p154　図7.1　表7.3に基づくヒストグラム（階級の幅が1））

結論：自由度2のカイ二乗分布にしたがうのは間違いないようである。

ということが書かれているのですが、
何度前後読み合わせても、
この表7.3がこの図7.1になるということが理解できません。
この表の縦軸と横軸は一体何を意味しているのでしょうか？

どなたか、よろしくお願いします。
0984１３２人目の素数さん2007/01/26(金) 20:09:53
すいません、sage忘れました。
0985１３２人目の素数さん2007/01/26(金) 20:20:38
>>983
横軸　χ2乗統計量
縦軸　確率密度

でよろしいか？
0986１３２人目の素数さん2007/01/26(金) 20:20:45
ちょっとキミ達の力を貸してくれ。
２つのクラスターの特徴を多面的に捉えるのに、統計学を使おうとおもったんだが
いかんせんアホなんで難渋してるんだ。

あなたは、あるサッカーチーム（別に野球でもかまわんが）の監督である。
自チームの選手たちは、「体力」や「シュート力」など数10項目から成る能力値を持っている。
監督のあなたは、彼らの能力値を手がかりに自分のチーム（そして敵のチーム）の
総合的な長所や短所を探りたいはずだ。

あなたは、どんな手法を使ってそれを探りますか？
0987１３２人目の素数さん2007/01/26(金) 20:29:47
>>985
ありがとうございます。

クレクレですいませんがもう少し教えてください。

１．何の確率密度のことでしょうか？
たとえば、全員のうちの直接告白されたい人の確率、
などになるのでしょうか？

２．たとえばその確率を、300人に対する試行の中で
カイ二乗統計量とは別に求めておくということでしょうか？
0988１３２人目の素数さん2007/01/26(金) 20:57:33
>>986
１．χ2乗統計量の確率密度
２．標本数２万ならχ2乗統計量は２万個ゲトできるでしょ？その確率密度関数ってこと。
0989１３２人目の素数さん2007/01/26(金) 22:58:43
統計には素人ですが、質問させてください。よろしくお願いします。

１０種類の化合物群について、構造の特徴を示す数値と生理活性の
相関を調べたところ、９種について良い直線性があり、
ピアソンの検定で有意な相関を得ました。

ところが一種のみこの直線から逸脱しており、このサンプルを加えて
総計１０種について解析すると、相関の有意性は失われます。

この一種類の化合物を他の化合物と区別するために用いるべき
統計的手法を教えてください。

要するに、この点を棄却でいるか否かを知りたいのですが・・・
0990１３２人目の素数さん2007/01/26(金) 23:41:05
>>988
結局全然分かりませんでしたが、
とりあえず重ねてありがとうございました。
0991１３２人目の素数さん2007/01/26(金) 23:48:09
統計学わからないので、代わりに論破してやってくださいm(__)m
http://school6.2ch.net/test/read.cgi/part/1160908138/
0992１３２人目の素数さん2007/01/27(土) 03:27:05
>>978
すいません。学部２年アンド文系の自分には無理そうです。教科書にもクラーメルラオの下限とかありますが、導出過程とかさっぱりなんで…
というかクラーメルラオの下限分からないと有効性って理解出来そうにないっすね。
はぁ、どうしよ…
>>982
そうですね。"不偏推定量の中で"分散が最小なものが有効推定量です（よね？）
すいませんこれ見落としてました。つまり有効推定量はいつでも不偏と。

数学のレベルが足りてないこともあって、有効性と一致性の違いはまだよく分からないです
一致なら有効なんじゃない？とも思ってしまいます。
ただ有効推定量はいつでも不偏なのに対し、一致推定量は不偏性は前提にしてない
ということは分かりました。
09939922007/01/27(土) 03:34:00
あと。お詫びに次スレ建てておきました
http://science5.2ch.net/test/read.cgi/math/1169836298/
レス数が950を超えています。1000を超えると書き込みができなくなります。