統計学なんでもスレッド6
■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています
0001１３２人目の素数さん
2007/01/27(土) 03:31:38統計学なんでもスレッド5
http://science5.2ch.net/test/read.cgi/math/1145362721/
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/
0153152
2007/04/01(日) 03:07:40このところは「偶然ではない何か」に訂正しといてちょ
0154１３２人目の素数さん
2007/04/01(日) 06:29:28いや、全ての検定は、対象となる確率変数がとりうる確率測度の族Ｐを
帰無仮説Ｐ_0と対立仮説Ｐ_1に分割した上で定義されるべきだろ。
その際、Ｐが(有限次元)パラメータで記述されるかどうかは関係がない。
確かに、対立仮説が明示されていない検定もあるが、
それは理論的基礎が不完全なだけでは。
0155146
2007/04/01(日) 10:04:200156１３２人目の素数さん
2007/04/02(月) 02:54:02>>154によると、被告が無罪になった時には、同時に真犯人がわかっていてそれが
有罪に決まらないような裁判は、理論的基礎が不完全らしいなｗ
0157１３２人目の素数さん
2007/04/02(月) 07:09:21>被告が無罪になった時には、同時に真犯人がわかっていてそれが
>有罪に決まらないような裁判は、理論的基礎が不完全らしいなｗ
1. 被告人が無罪になのにそれより怪しい人は見つかっていない、
っていう状況は論理的に完全だと思う？
2. 「真犯人がわかって」いる必要はないだろ。被告人より怪しい
人が存在する必要はあるだろうけど、特定される必要はない。
っていうか、仮説検定をちゃんと理解してないだろ？
0158１３２人目の素数さん
2007/04/06(金) 10:48:07フツーのSEMとどこが違うんでしょか？
0159１３２人目の素数さん
2007/04/06(金) 23:22:01～0.1 平準化が仕組まれる人為的な背景がある
0.1～0.2 相当平等だが向上への努力を阻害する懸念がある
0.2～0.3 社会で一般にある通常の配分型
0.3～0.4 少し格差があるが、競争の中での向上には好ましい面もある
0.4～0.5 格差がきつい
0.5～ 特段の事情がない限り是正を要する
と区分されていますが、これと似た区分を書いてある英文の論文知りませんか？
卒論で必要なもので。
お願いします。
0160１３２人目の素数さん
2007/04/06(金) 23:43:530161１３２人目の素数さん
2007/04/07(土) 09:22:01こんなのを見つけた。
http://www1.doshisha.ac.jp/~sshinoha/report/2006_china/NigeriaPaperLatest.pdf
英語ではあるが。
0162１３２人目の素数さん
2007/04/07(土) 13:56:54本人だったりして。
0163１３２人目の素数さん
2007/04/07(土) 16:29:29欧米のジャーナルにはありませんか？ぐぐってもなかなかでてきません。
0164１３２人目の素数さん
2007/04/07(土) 16:39:36それは曹達
0165１３２人目の素数さん
2007/04/07(土) 21:33:41今時そんな能天気で紋切り型の区分を使ったら笑われるぞ。
まず↓Wikipediaを読め。
http://en.wikipedia.org/wiki/Gini_coefficient
次に世界銀行の↓でどんな問題が専門的に扱われてるか調べてみれ。
http://www.worldbank.org/research/inequality/index.htm
0166１３２人目の素数さん
2007/04/07(土) 22:42:550167１３２人目の素数さん
2007/04/08(日) 15:00:410168１３２人目の素数さん
2007/04/08(日) 18:33:39というのは嘘。なんとかではわからない。
あなたの専攻なんかにもよると思う。
統計の先生ではなく、その専門の先生に相談する方が早いだろうね。
それはともかく、そんなに色々あるのか。うらやましい。
0169１３２人目の素数さん
2007/04/08(日) 20:27:35ちなみに専門はまだ決まってないです
0170１３２人目の素数さん
2007/04/08(日) 23:00:49まずSNなんとかは勘違いじゃないのかな？
大学でやりそうなのはSPSSとかだと思うけど。
もしそうではないマイナーなソフトだとしたら余り意味がないかもな。
広く対応の意味が分からないな。大学においてというなら
>>168の言うように専門の先生に寄るだろう。
社会に出てからというのならSNなんとかがSPSSなら
一番使う可能性が高いだろう。最近はJMPも広がってるけどね。
広くが自由にという意味ならRはフリーソフトであり、
自宅のPCでも使えるので便利。ただし、コマンド入力による
操作が面倒なら困るかも。
0171１３２人目の素数さん
2007/04/11(水) 02:38:190172１３２人目の素数さん
2007/04/11(水) 20:13:15ＪＭＰとＲで迷ってましたがＪＭＰのほうが講義がわかりやすいらしいのでそれにしようかと思っています
0173１３２人目の素数さん
2007/04/12(木) 01:00:05ほうほう一番高価なSASまで準備しているとはすごいところだな。
SASは製薬会社御用達なのでそれに興味があるなら必須だけど
そうでないならJMPは無難なところ。
0174１３２人目の素数さん
2007/04/12(木) 12:53:36文理混合大なのでわかりにくいorz
0175１３２人目の素数さん
2007/04/12(木) 20:23:23将来、「広く対応」できるかなあ。
最初からJMPなら慣れるもんかなあ。
0176１３２人目の素数さん
2007/04/12(木) 21:30:02２×３表でχ2乗検定し、有意となりました。
さて、その次に、どの群間に差があるのかを検定したいのですが、
ＳＰＳＳで検定できるのでしょうか？
数値データなら、多重比較を使うと良いのでしょうが、
カテゴリカルデータ、しかも、順序ではないデータの場合、
どうすればよいのでしょうか？
数値データ同様、分散分析→その後の検定でtukey、dunnetｔ、あたりを
選択してよいのでしょうか？
ノンパラいろいろSPSS本を調べたのですが、載っていませんでした。
ご存知の方がおられましたら、なにとぞご教示のほどお願いいたします。
0177１３２人目の素数さん
2007/04/12(木) 22:43:46希に見る、親切かつ適切な書き込みだなー。
0178１３２人目の素数さん
2007/04/13(金) 00:24:29その分散分析は二元配置に対するものですから分割表には使えません。
（データの形が同じなために形式的には使えますが、誤用です。）
そもそも分割表に対する多重比較は書籍ではないでしょう。
ぐぐって探してみた？
0179１３２人目の素数さん
2007/04/14(土) 23:57:240180１３２人目の素数さん
2007/04/15(日) 00:15:20ここなんかはすでに見たわけ？
http://www.e.u-tokyo.ac.jp/~omori/MCMC/index.htm
0181１３２人目の素数さん
2007/04/15(日) 10:04:57素晴らしいサイトを紹介していただきありがとうございます。
もう一つ質問させて下さい。マルコフ連鎖モンテカルロシミュレーションとは、どのような場合に使う手法なのでしょうか？
0182１３２人目の素数さん
2007/04/15(日) 13:50:42激しくたくさんのパラメータを同時推定したいけど、
joint distribution が分かってないときとか。
0183１３２人目の素数さん
2007/04/16(月) 18:54:49素人解釈で、間違っていたら申し訳ありません。
仮にjoint distributionが分かれば（仮定できれば）、分散分析のようなモデル
（一般化線形混合モデル？）でパラメータが推定できますよね？
マルコフ連鎖モンテカルロシュミレーションでは、例えば個体の生存率
など、多数の要因が複雑に関わっている現象（そのためにjoint
distributionが仮定できない）について、それぞれの要因の効果（パラメータ）
を推測できるという理解でよいのでしょうか？
0184１３２人目の素数さん
2007/04/17(火) 05:05:56大体そんな感じ。
あと、joint distribution が分かってても、
複雑すぎて計算が困難な場合にも使われる希ガス。
0185１３２人目の素数さん
2007/04/17(火) 23:34:490186１３２人目の素数さん
2007/04/20(金) 01:22:36重回帰分析を行うのにExcelでLINEST関数というのがあります。
これの機能に切片を0にして偏回帰係数を求めるという機能がついていますがこれがどのような計算をしているか分かりません。
例えば
z=a+bx+cy (a切片,b,c:偏回帰係数)
という式の切片aを０にしたい場合z,x,yが全て０のサンプルを沢山加えて偏回帰係数求めると
b,cは確かにExcelが求めた切片0の偏回帰係数に一致します。
しかしながら、
Excelで切片を0にしないときのF検定でF分布の自由度をn-2としたとき
Excelで切片を0にしたときのF分布の自由度がn-1になっている所を見ると
０をサンプルにたくさん用いずに偏回帰係数を算出していると思われるのですが
これは一体どのようにして切片０の偏回帰係数を計算しているのでしょうか？
0187１３２人目の素数さん
2007/04/20(金) 12:17:09z=a+bx+cy の代わりに、z=bx+cy が使われいるだけです。
先見的に、定数項=0が分かっている場合に使うモデルです。
またF値は、
z=a の残差をRSS0
z=bx+cy の残差をRRS1
としたとき、
F = ((RSS0-RSS1)/2) / (RSS1/(n-2)) 注) 2 は変数の数(x,yの2個)
として計算されているようですが、
そもそも、z=bx+cy は残差の平均がゼロになりませんし、
モデル；z=bx+cyはz=aを含んだモデルではないので、
このF値はF分布に従わず何の意味もないと思います。
0188１３２人目の素数さん
2007/04/21(土) 15:06:39ようやくExcelの分散が負にならなくなったのも、２年前くらいだっけ。
ましてや回帰なんつー高度な計算を期待しても、まず永久にムリ。
0189１３２人目の素数さん
2007/04/21(土) 15:15:22沖縄県での選挙ですが、どうか民主党だけは避けてください。県民の生命に関わる可能性があります。
民主党の最大の公約は一国二制度（※）ですが、一度「一国二制度 沖縄 三千万」等で検索をお願いします。
この際、民主党のＨＰで調べても良いです。以下の注釈↓と矛盾することは書いてないはずですから…
※一国二制度
簡単に言えば沖縄を中国と日本の共有物にし、そこに3000万人の中国人を入植させます。
（つまり沖縄人口の 96% を中国人にして、実質、沖縄を中国人の居住地とします。）
さらに「自主」の名の下、沖縄で有事が起きても自衛隊は干渉できません。
3000万人の中国人が、少数派となった130万人の日本人に何をしても、です。
そして反日教育を受けた中国人の反日感情の強さは、ほとんどの日本人の理解を超えるものです。
今回の選挙で民主党が勝った場合、「自主」「発展」を連呼しつつ段階的に進めていくことになります。
自主と言っても、自主を認めるのが「住人の96%が中国人となった」後だということに気をつけてください。
発展と言っても、新沖縄の少数派となった「少数民族日本人」の発展ではないことに気をつけてください。
0190なんき
2007/04/21(土) 22:39:31どなたかご存知でしたら教えてもらえますか。株価をジャンプ過程で
表したモデルのパラメータの時系列推定をこれでやっているようなのですが、
もともと専攻は制御工学系で統計ソフトとか苦手なもので、
お力をお借りしたい次第です。よろしくお願いします。
0191１３２人目の素数さん
2007/04/21(土) 23:57:13見た目はプログラミング言語に似ていますが、
たくさんの統計関数が組み込まれている統計ソフトです。
行列計算は比較的高速ですが、繰り返し文などは
遅いです。
確か、個人でも購入できますが、値段は高いです。
似た言語：Matlab, R, S-plus, Ox
0192なんき
2007/04/22(日) 00:12:06レスありがとうございます。GAUSS、さっきぐぐったら10万円もするらしく、
使いこなせるのならば会社に買ってもらおうと思うんですが、日本語マニュアル
ないらしく、かなり不安です。他のソフトとの比較感とか、業界での普及状況とか
お教えいただけるとうれしいです。
0193１３２人目の素数さん
2007/04/22(日) 10:25:44「株価のジャンプ過程のパラメーター推定」というやつのコードが
Gauss のパッケージに入っているとか、誰かがコードを公開している
ということなのかと思いました。
そうではなくて、一般的に統計ソフトを導入したいということであれば、
無料であるRから始めてみるのがお勧めですが。
0194１３２人目の素数さん
2007/04/22(日) 10:28:27非線形の最小二乗法について詳しく書いてある本紹介してください。
修正Marquardt法とか、アルゴリズム関係も含めて、お願いします。
0195１３２人目の素数さん
2007/04/22(日) 17:52:32http://dl.cybernet.co.jp/matlab/support/manual/r14/toolbox/optim/tutorial.shtml
わからないところがあれば基礎ができてないので、非線形最適化の入門書嫁
0196１９５
2007/04/22(日) 17:57:28http://dl.cybernet.co.jp/matlab/support/manual/r14/toolbox/optim/tutoriab.shtml
0197１３２人目の素数さん
2007/04/22(日) 18:51:05収束は、無限の世界における数の安定的な性質と理解してよいですか？
0198１３２人目の素数さん
2007/04/22(日) 21:47:460200１３２人目の素数さん
2007/04/23(月) 01:01:55統計学にはいろんな収束があるから、もうちょっと詳しく書かないと。
0201１３２人目の素数さん
2007/04/23(月) 01:53:36尺度の構成は統計分析に大きな影響を与えるので気になるところ。
探してみると
http://www.oak.dti.ne.jp/~xkana/psycho/stat/stat_02/index.html
といった説明が見つかった。一つ勉強になったな。
0202１３２人目の素数さん
2007/04/23(月) 02:46:230203１３２人目の素数さん
2007/04/23(月) 23:59:59レスサンクス
非線形最適化の入門書とやらを紹介してくださらんか・・・
0204１３２人目の素数さん
2007/04/24(火) 12:58:29あるデータ（間隔尺度が3つ）について繰り返しのある二元配置の
分散分析をやろうとしているのですが，これを共分散構造分析でも
やることは可能でしょうか?
また可能であれば注意点とかありますか？
よろしくお願いします．
0205１３２人目の素数さん
2007/04/24(火) 23:07:10共分散構造分析は統計的方法を広く含んでいてその中には回帰分析もありますから
回帰分析の一種である分散分析はもちろん範疇に含まれます。
ところでデータは間隔尺度が3つとありますが、それをx,y,zとするとx,yで二元表を作り
ｚを分析するといった感じですか？x,yが元々ごく少数の値しかとらないというならともかく
そうでないなら無理矢理度数分布にせずそのまま解析した方がいいように思います。
0206204
2007/04/25(水) 01:14:01そのとおりです．
x,yがそれぞれ5水準でzを分析するんですが，
5水準だと多すぎるでしょうか？
共分散構造分析の練習にでもと思ったのですが...
0207１３２人目の素数さん
2007/04/25(水) 01:24:345水準なら細かさの点ではいいですが、分散分析だとせっかくの間隔尺度が消えてしまいます。
（順序尺度の間違いではないですよね？）
また、共分散構造分析にかける場合、そのx,yをそのまま変数として間隔尺度を生かした
解析をするなら分散分析とは対応しません。分散分析ではそれぞれの変数を名義尺度
として扱いますから。（回帰分析の一種といったのはあくまでもダミー変数を使うと
した場合。）
0208204
2007/04/25(水) 01:48:02厳密には x,y は順序尺度です．
ただし質問紙調査で5段階評価を聞いているものなので，
まあ間隔尺度として扱ってもいいんじゃないかなと思ってます．
z はちゃんとした間隔尺度です．
それで x,y の幅がそれぞれ -2 から 2 の5段階だとして，
x,y がどちらも小さいほど z（0 から 100）はちいさくて，
x,y がどちらも大きいと z は大きくなる，というような
ストーリーにしたいのですが．
0209１３２人目の素数さん
2007/04/25(水) 10:08:47順序尺度を量的に扱うのは文系ではよく見られます。
因子分析にかけているのも見たこともあります。
共分散構造分析をかける人もいるでしょう。
間隔尺度とみなしても妥当かどうかは判断が分かれるところですが、
数量化法などの利用を勧めても統計に詳しい人が回りにいなくて使えないようです。
今回の目的から考えると共分散構造分析という大層なものでなくても
普通に線形回帰で様子を見ればいいのではないでしょうか。
量的に扱う問題点は結局それを報告する相手が納得するかどうかです。
0210１３２人目の素数さん
2007/05/01(火) 15:46:10計量経済学の手法がたくさん実装されてるらしいんですが。
0211１３２人目の素数さん
2007/05/01(火) 21:35:58（大型機上のFORTRANなんかは知らないけど。）
0212１３２人目の素数さん
2007/05/01(火) 22:55:27(例えば、0<x<150°)三角関数に近いと思うのだが、最適な式を得る分析方法
は、ありますか？
直線だったら、最小自乗法で、回帰直線を得るようなものの、2次式版です。
0213１３２人目の素数さん
2007/05/01(火) 23:48:01y = a0 + a1*x + a2*x^2 を当てはめるということ？
それも線形重回帰分析ですがな。
（x^2を新たな変数として準備しておくだけ。）
0214１３２人目の素数さん
2007/05/02(水) 12:58:49最小二乗法自体は直線回帰以外にも使える。
f(x;a,b,c) = a + b x + c x^2 として、これを点列 (x[k], y[k]) に
当てはめたときの二乗誤差 E = Σ(y[k] - f(x[k];a,b,c) )^2 を
パラメタ a, b, c で最小化、つまり偏微分して 0 と置いて解く。
0215１３２人目の素数さん
2007/05/04(金) 23:41:090216１３２人目の素数さん
2007/05/06(日) 23:28:05とりあえず、ぐぐれ。
そうすれば自分がいかに漠然とした質問をしているかが分かるだろう。
0217１３２人目の素数さん
2007/05/08(火) 08:09:35この事実は新発見なのか？またはよく言われていることなのか？
教えてください。
0218１３２人目の素数さん
2007/05/09(水) 05:15:15たとえば、
http://sociology.jugem.jp/?eid=167
ただ、ここまでで、これ以上の発展はないと思います。
貴方の発見がこれ以上なら非常に面白いので教えてください。
0219１３２人目の素数さん
2007/05/10(木) 17:54:20数学＠2ch掲示板用 掲示板での数学記号の書き方例と一般的な記号の使用例 http://members.at.infoseek.co.jp/mathmathmath/
0220１３２人目の素数さん
2007/05/15(火) 10:23:02平均の長さがa1,a2,a3,a4,a5 の５つの部品を継ぎ合わせて
組み付ける工程がある。この工程の仕上がり寸法の規格は，
2.020±0.030mmである。各部品寸法の精度（標準偏差）は
同程度で製作できる。仕上がり寸法が正規分布するものとして，
規格を満足しないものが0.3%程度あってもよいとするならば，
各部品精度をどの程度にすればよいか検討しなさい。
という問題です。統計を始めたばかりで全然分からないのですが、
完成品が正規分布N(2.020,x^2)に従うとして、±0.030mmを超えるもの
が0.003程度となるxを調べたところおよそx=8になりました。
この考え方があっているのかもわからない初心者です。
（これだと平均の長さとか、5つに分かれていることなどがまったく
無意味になっているのでおそらく違うのでしょう･･･）
ご教授お願いします。
0221１３２人目の素数さん
2007/05/15(火) 14:19:59おしえてください。
これから統計など学ばなければならなくなってしまい、
猿でもわかるような、だれでもわかるような、絵が沢山かいてあって
わかりやすい、統計学の本さがしています。
みなさん教えてください。
主観、客観は問いません
みなさんに教えて貰った本を買いに行こうと思います。
宜しくお願いします。
※ ここのスレは 英語が沢山でてきていて、ともてレベルが高いので
超初心者のスレとかあるんですかね？
0222１３２人目の素数さん
2007/05/15(火) 15:11:34絵やグラフにかいたほうが分かりやすいという物事はあるが、そういうのがあればあるほど分かりやすいってものでもない
0223１３２人目の素数さん
2007/05/16(水) 00:14:59>猿でもわかるような(中略)絵が沢山かいてあって(中略)統計学の本
マンガでわかる統計学
http://www.amazon.co.jp/dp/4274065707
条件に当てはまり評判が良い本ならこれですね。
この本だけで済むはずないとは思いますが最初の一歩にどうぞ。
0224１３２人目の素数さん
2007/05/22(火) 02:35:12統計に関することなのでこちらに書きます。
標準正規分布の尖度がなぜ3になるのか分かりません。
そもそも標準化した3次、4次のモーメントがなぜ歪度、尖度を表すのか
という点も完全には理解できていません。
ウィキ等で調べたのですが、いまいちよく分かりませんでした。
厳密には難しい概念なのでしょうか。
0225１３２人目の素数さん
2007/05/22(火) 13:29:02㌧クス。いきなり買ってしまった。
1 点 マンガでわかる統計学
販売： Amazon.co.jp
1 点 マンガでわかる統計学 因子分析編
販売： Amazon.co.jp
1 点 マンガでわかる統計学 回帰分析編
販売： Amazon.co.jp
全部買ってしまった。
で、読んでみると、とても分かり易かった。
なんか、『萌え単』みたいだね。
マンガでわかる統計学の最後は『陰からマモル』みたいだったしwwww
初心者には向いている本ですね。
0226１３２人目の素数さん
2007/05/22(火) 16:48:37ある二次元分布の線形性（直線性）を示す、最適なパラメーターはないでしょうか？
0227１３２人目の素数さん
2007/05/23(水) 13:55:03統計学の「と」の字も分からない私が、大学で統計学の課題を出されてしまいました。
自力でやろうとはしたのですが、やはりわかりません。よければ教えて下さい。
標本Ａ 標本Ｂ
16 8
9 2
12 10
12 1
10 4
6 5
という二つの標本のグループがあり、問題は
１）標本Ａ，Ｂの母平均に差があるかどうかを有意水準５％で検定しなさい。
２） １）の検定の自由度はいくらか？
です。どうかよろしくお願いします。
0228１３２人目の素数さん
2007/05/23(水) 15:54:210229１３２人目の素数さん
2007/05/23(水) 20:50:260230１３２人目の素数さん
2007/05/23(水) 22:35:480231１３２人目の素数さん
2007/05/23(水) 22:42:07使ってる教科書の題名と目次を挙げてみなよ。誰かが答えてくれるかもよ。
0232１３２人目の素数さん
2007/05/24(木) 08:36:070233１３２人目の素数さん
2007/05/24(木) 08:47:06√がわからんとか、二乗の和がわからんとか、どないせえっちゅうねん、と思うことがある。
0234１３２人目の素数さん
2007/05/24(木) 10:39:11誰か教えてください。
お願いします。
0235234
2007/05/24(木) 10:40:250236234
2007/05/24(木) 11:12:27貯蓄残高 相対頻度
200万未満 9.99
400 12.85
600 13.54
800 10.54
1000 9.97
1200 7.63
1400 6.18
1600 4.6
1800 4.31
2000 3.02
2200 2.21
2400 1.89
2400以上 13.26
模範解答には「便宜上200万未満は、100万以上200万未満。
2400万以上は未満として扱うと書いてある2400万以上5000万未満」
と書いてあります。
問題は貯蓄残高の対数をとったものでヒストグラムを書き、平均を求めよ
といった感じです。
0237１３２人目の素数さん
2007/05/24(木) 11:14:17意味不明
0238234
2007/05/24(木) 11:17:25236の問題でも意味不明ですか？
0239１３２人目の素数さん
2007/05/24(木) 16:15:44問い
「所得分布や資産分布が対数正規分布に従うとする根拠を以下の2つの
命題をヒントとして述べよ。」
ヒント1：ランダムな要因をいろいろ足したものは、中心極限定理より正規分布に従う。
ヒント2：変数の積の対数を取ると、個別の変数の対数の和となる。
0240１３２人目の素数さん
2007/05/24(木) 19:56:28ランダムサンプリングしれべよかね？
0241１３２人目の素数さん
2007/05/25(金) 00:38:38別に根拠とかないと思うんだよね。
出題者に、お前何が言いたいんだよ、と小一時間問い詰めたい。
まあ、「ヒント１」のステートメントの馬鹿さ加減からして、
賢ぶってる経済系の教官かなｗ
0242１３２人目の素数さん
2007/05/25(金) 12:01:260243１３２人目の素数さん
2007/05/25(金) 13:27:34ひどいね
誰かかきなおせ
同種の検定を繰り返して全体での有意性の有無を判断する場合（多重比較）には、1回の検定に対する有意水準をαとすれば全K回の検定で第1種の過誤の可能性がKαとなる。
具体的にはα=0.05、K=20とするとKα=1となってしまい、これでは検定の意味がない（必ず有意の結論が出る）。そこで簡単な方法として、1回の検定における有意水準をαで
なくα/Kとする方法も採られる（ボンフェローニ補正）。
0244math太郎
2007/05/25(金) 13:45:51統計学というより、簡単な算数の問題ですね。
対数取ったあとの平均値は1191万円。
対数とらないときには、1229万円。
平均所得高いねー・・・。
おれも平均ぐらい所得欲しいぞ。。。
多分、高校生ですよね？？？
0245１３２人目の素数さん
2007/05/25(金) 16:27:18所得じゃなくて、貯蓄だからこんなもんじゃない？
0246math太郎
2007/05/26(土) 01:56:24ううう、貯蓄ですね・・・
２４００万以上が１３．２６％というのは、
所得にしては高すぎると思いました・・・。
0247１３２人目の素数さん
2007/05/26(土) 05:25:470248１３２人目の素数さん
2007/05/26(土) 16:10:44書き直しておいてあげたよ。これでＯＫ？
0249１３２人目の素数さん
2007/05/26(土) 19:53:29ＧＪ。重箱隅だけど、
「k回の試行の従属性に依存する」
↓
「k回の試行の独立性に依存する」
統計的（または確率的）独立性の場合、否定形は「独立ではない（not independent）」。
「従属（dependent)」という表現は使わないよ（理解可能ではあるが）。
0250１３２人目の素数さん
2007/05/26(土) 23:53:41dependentは、普通に使うと思うけど。。。
でも、日本語で書くときは独立性とした方が自然かな。
実は、書くときにもそう思ったので、直しておくか。
0251１３２人目の素数さん
2007/05/27(日) 18:41:57「独立 independence(t)」
名 Results 1 - 10 of about 238,000 for "statistical independence".
形 Results 1 - 10 of about 728,000 for "statistically independent".
否 Results 1 - 10 of about 42,700 for "not statistically independent".
「従属 dependence(t)」
名 Results 1 - 10 of about 94,800 for "statistical dependence".
形 Results 1 - 10 of about 44,500 for "statistically dependent".
否 Results 1 - 10 of about 399 for "not statistically dependent".
よって、
名詞形 Pr{ "独立性" } ＞ Pr{ "従属性" }
否定形１ Pr{ "非独立" } ≒ Pr{ "従属" }
否定形２ Pr{ "独立" } ＞＞＞ Pr{ "非従属" }
0252１３２人目の素数さん
2007/05/27(日) 20:19:27■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています