07/01/27 09:23:35
今だ！2ゲットォォｫｫ！！
￣￣∨￣￣￣￣￣￣￣￣
∩ ∩
～| ∪ | (´´
ﾍﾉ ﾉ (´⌒(´
(（つ ﾉ⊃≡≡≡(´⌒;;;≡≡≡
￣￣￣(´⌒(´⌒;;
ｽﾞｽﾞｽﾞｽﾞｽﾞ
3: ◆TuTO3UJe2Y
07/01/27 14:15:57
新スレでは答えます
4:１３２人目の素数さん
07/01/27 16:28:28
くんまー拡大！
5:１３２人目の素数さん
07/01/27 21:03:43
レポートで回帰分析の結果書くんだけど回帰分析にも帰無仮説ってあるの？
あれば書いた方がいいですか？
6: ◆TuTO3UJe2Y
07/01/27 21:53:16
>>5
場合による
あれば勿論書いた方がいいっていうか書かなきゃダメ
7:１３２人目の素数さん
07/01/28 05:47:59
【統計を】理系に多い血液型は何？？【取ろう】
ｽﾚﾘﾝｸ(rikei板)
◆統計学について語るスレ
ｽﾚﾘﾝｸ(sim板)
【製薬企業】 ☆統計解析スレッド其の壱☆ 【CRO】
ｽﾚﾘﾝｸ(doctor板)
＝ 統計解析フリーソフト Ｒ 【第２章】 ＝
ｽﾚﾘﾝｸ(math板)
【●】 文部科学省 統計数理研究所 part2
ｽﾚﾘﾝｸ(math板)
統計ソフト統合スレッド－SPSS・SAS以外
ｽﾚﾘﾝｸ(psycho板)
心理統計スレッド３
ｽﾚﾘﾝｸ(psycho板)
統計学
ｽﾚﾘﾝｸ(sociology板)
8:１３２人目の素数さん
07/01/28 05:49:05
えらそうな住人～経済学的統計と解析～社会学板
ｽﾚﾘﾝｸ(sociology板)
なんで統計学者って経済学部出身者が多いの？
ｽﾚﾘﾝｸ(economics板)
統計・計量分析で一番使われてるソフトは？
ｽﾚﾘﾝｸ(economics板)
経済学で使う統計学スレッド
ｽﾚﾘﾝｸ(economics板)
統計・解析ソフトについて
ｽﾚﾘﾝｸ(bsoft板)
Data Mining (データマイニング) part 1
ｽﾚﾘﾝｸ(sim板)
【金鉱脈】データマイニングのスレ【発見】
ｽﾚﾘﾝｸ(linux板)
☆統計学が出来ないマーケティング学者☆
ｽﾚﾘﾝｸ(manage板)
9:１３２人目の素数さん
07/01/29 22:57:45
VARモデルについて、わかりやすく解説してある本などご存知でしたら教えていただけないですか？
10:１３２人目の素数さん
07/02/01 11:17:47
レポートの提出期限が過ぎたからか、静かだな…
11:１３２人目の素数さん
07/02/02 13:57:37
よく文章にでてくる
~ ind
の ind ってどんな意味?
Y(i) ~ ind Poisson(mu(i))みたいな
12:１３２人目の素数さん
07/02/02 15:25:03
independently
independently
identically
distributed
も
i.i.d.
と略して使うよ。
13:１３２人目の素数さん
07/02/02 15:56:54
independently了解です。助かります。
independent か induction かなーとか勝手におもってました。
14:１３２人目の素数さん
07/02/03 02:29:42
多変量T分布の分散と、
ウィシャート分布（多変量カイ２乗分布）の平均の求め方が載っている参考書か、
サイトしりませんか？
全くできません・・・
15:１３２人目の素数さん
07/02/03 03:19:54
統計学が科目としてある資格を教えてちょんまげ
16:１３２人目の素数さん
07/02/03 10:43:57
アクチュアリーとか統計士とか臭気判定士とかぐらいしか思いつかん。
公認会計士など選択に入っているのはまだまだあるやろな。
17:１３２人目の素数さん
07/02/04 01:11:29
離散型でも連続型でも、どんな分布だろうと、
確率分布関数は存在するけど
確率密度関数はあるとは限らない
これは正しいですか？
18:１３２人目の素数さん
07/02/04 01:31:45
正しいです。
19:１３２人目の素数さん
07/02/04 02:20:21
F分布で、F(m,n,α)=1/F(n,m,α)と本には書いてあるのに、F(m,n,α)=1/F(m,n,α)として例題は解いてます
どちらが正しいんですか？
20:１３２人目の素数さん
07/02/04 06:25:25
>>19
正しいのはF(m,n,α) = 1/F(n,m,1-α)
密度関数を適当に変数変換すれば簡単に証明できるよ
21:19
07/02/05 03:16:17
>>20
THANX
22:１３２人目の素数さん
07/02/07 15:28:51
最小二乗法の重みづけの計算方法がどうしてもわかりません
URLﾘﾝｸ(homepage3.nifty.com)
上のサイトに詳しく説明が書かれているのですが、計算部分がどうしてもうまくいきません。
ソフトを使った結果と全く違う結果になってしまいます。
問題は単純に(x，y)のデータ群があってこれに対応するｙ＝ax+bの係数を導きたいです。
23:１３２人目の素数さん
07/02/07 21:58:27
丁寧ねえ……。思うとだろうとかはずとかが目立つページですな。
> 全体を通じて乱文となってしまいましたので、不明の点、不適切な表現等
> ございましたら 掲示版又はメールにてお知らせください。
って書いてあるんだから著者に尋ねたら?
24:１３２人目の素数さん
07/02/08 11:37:28
>>22
そのサイトの公式間違ってない？
記号の定義を俺が勘違いしたのかもしれないけど
書いてある通りに計算するとxの3次の項が出てくるんだが…
回帰式を y_{i} = ax_{i}+bとして、二乗誤差
f = \sum_{i=1}^{n} (y_{i} - ax_{i}-b)^{2}
の最小化を考える
これをa,bで偏微分して0とおくと
df/da = \sum_{i=1}^{n} -x_{i} * 2(y_{i} - ax_{i}-b) = 0
df/db = \sum_{i=1}^{n} -2(y_{i} - ax_{i}-b) = 0
となるから、これをa,bについて解く
すると
a = S_{xy} / S_{x}
b = \bar{y} - a\bar{x}
となる。
ただし、\bar{x},\bar{y}はそれぞれx,yの平均
S_{x}はxの分散、S_{xy}はxとyの共分散である。
こんな感じか？TeX使えないと数式書くの面倒だな
25:１３２人目の素数さん
07/02/08 18:40:49
はじめまして。生物板から来ました。
あっちの板でちょっとお祭りになっています。
前スレｽﾚﾘﾝｸ(life板:179-番)
今スレｽﾚﾘﾝｸ(life板)
最近世間をにぎわした灯台工学研究科の捏造事件がありましたが、実は２ちゃんではあの事件と同じぐらいの有名な捏造疑惑が知られていました。
この捏造王子が当時いつお縄になるかとみなﾜｸﾃｶしてたけど、長く海外逃亡していて忘れちゃってました。
ところが最近この捏造王子がテニュアトラック教員として帰国することになり、お祭りになったという次第です。
現在、この捏造王子の過去の仕事のあやしさを住人たちが検証している最中といったところです。
そこでそのあやしいデータのひとつとして以下のページにでてくるグラフが話題になっています。
URLﾘﾝｸ(www.brain.riken.go.jp)
培養した細胞に３種類のタンパク質を組み合わせを作って導入しその効果を見たというものです。
ところがこのグラフが我々ナマモノ屋から見てきれい過ぎるのです。
特に５％程度の差が矛盾なく観察されるためには膨大な観察数が必要だと考えます。
ただ生データが示されておらず、簡単な検証方法を思いつきません。
そこでこのスレの専門家の方にひとつご助力を賜りに参りました。
どうかよろしくお願い申し上げます。mOm
参考レスｽﾚﾘﾝｸ(life板:50番)
長文陳謝 orz
26:１３２人目の素数さん
07/02/08 21:00:08
この↑問題、なにとぞ統計スレの先生方のお力をお貸しくださいOrz
このままでは日本は捏造大国になってしまいます。
27:１３２人目の素数さん
07/02/08 22:44:25
ローリング相関ってなんですか？
28:１３２人目の素数さん
07/02/08 23:06:07
データの捏造方法
１ べつのサンプルのデータにするかえる
２ 自分で数字をいじる
３ 統計資料から拝借してラベルを付け替える
29:１３２人目の素数さん
07/02/08 23:23:29
>>28
すいませんがよくわからないのでもう少し具体的に説明していただけませんか?
30:１３２人目の素数さん
07/02/08 23:27:42
>>29
いや>>28さんは質問してるんじゃない？
捏造王子は間違いなく２をやってます。
何とか検証する方法は無いでしょうか？
31:１３２人目の素数さん
07/02/08 23:45:19
出現する数字の分布が正規分布でない
32:１３２人目の素数さん
07/02/08 23:52:12
データの中に自分のサインを残している
33:１３２人目の素数さん
07/02/09 00:00:47
>>25
データ数が分からないことには何とでも言えそう。
回帰分析でそれぞれの効果を推定するときれいに出るが、
それを仮に真値としたとき偶然このデータが得られる確率は
データ数に依存します。最も無理のない結果のための
データ数は各群350ぐらいと出ました。
（そのときの確率は0.11ぐらい。当てはまり過ぎと言われない確率0.05を
超えるのは大体データ数150以上が必要です。）
細胞のデータと言うことですからこのぐらいの数は取っているのでは？
34:１３２人目の素数さん
07/02/09 00:20:21
>>33
ありがとうございます。
データ数を何に相当すると考えるかで少し違いますが、通常は培養皿ごとに計数して、
複数の培養皿からの数値で平均を取って検定します。
つまりデータ数は培養皿数に相当すると考えられます。
そして１５０も３５０もほぼ不可能な培養皿の数（通常は多くて１０）です！！
35:１３２人目の素数さん
07/02/09 00:51:57
統計量Sn、Tnは漸近的に同値であり、また、Snは分布関数Fに分布収束するとする。
このときTnもFに分布収束する。
という命題を証明したいのですが、糸口がつかめません。
どなたかヒントだけでもいいので教えていただけませんでしょうか?
36:１３２人目の素数さん
07/02/09 00:53:44
>>28,>>31-33
皆様さきほどは急いでいて御礼が不充分で申し訳ありませんでした。本当に感謝しております。m0m
現在、頂いた回答を向こうのスレに貼って、向こうで実験系に詳しい人たちとの議論待ちです。
その結果また何か分からないことや私の事実誤認があったらお手数をおかけして恐縮ですが
再度ご相談に参ります。よろしくお願いいたします。
37:１３２人目の素数さん
07/02/09 01:17:27
>>34
また見に来るだろうから書いておくが、そんなに少ないならこんな感じ。
各群10個：p=0.00005530468
各群20個：p=0.0004044062
各群30個：p=0.001247549
各群40個：p=0.002702961
各群50個：p=0.004825427
もちろん推定された効果通りにきれいな真値であるわけではない可能性も
あるので上記のp値の計算は額面通りには受け取れません。
ただし、交互作用まで分散分析をかけると各効果はp=0.05ぐらいで
効いているのに対して交互作用はどれもp=0.2ぐらいできれいに
効いていないと出るので線形性は抜群なのですけどね。
38:１３２人目の素数さん
07/02/09 01:21:58
>>37
自己レス。
培養皿の効果が0, 1ならその通りなのだが、
それをある程度の細かさで分類しているならデータ数は培養皿数とは
言えないだろう。皿が10個としてその程度が1/15区切りでつけられるのなら
ぎりぎりOKとなるかな。
39:１３２人目の素数さん
07/02/09 05:44:51
>>35
xをTnの連続点とすし、εを任意の整数とする。
Pr{Tn<=x}=Pr{Tn<=x, |Sn-Tn|<ε}+Pr{Tn<=x, |Sn-Tn|>=ε}
40:35
07/02/09 08:37:20
>>39
ありがとうございます。
それを参考にして考えてみます。
41:１３２人目の素数さん
07/02/09 21:15:02
>>33,37
自己レス。
計算を間違ってた。＿|￣|○
n=350のときのp値は0.385だった。0.5までいくにはn=400ぐらい必要。
0.05を超えるのはn=150過ぎだが、小さいときの表は次のように修正。
各群10個：p=0.000002530724
各群20個：p=0.00003769463
各群30個：p=0.0001776871
各群40個：p=0.000523022
各群50個：p=0.001189512
結局一つの皿でどのぐらいの精度の結果を得ているか次第です。
10個だとやはり5%刻みぐらいのデータが得られていないと
だめでしょう。
42:１３２人目の素数さん
07/02/09 21:36:35
SPSSやJMPを使った集統計が三度の飯の次くらいに好きなんだが、
こんなオイラを雇ってくれる奇特な研究室はないかな。
43:１３２人目の素数さん
07/02/09 22:03:29
>>42
おしい！三度のメシより、だったら家で雇ったのに。
あとRな。
44:１３２人目の素数さん
07/02/10 22:31:00
集統計屋さん、うちの研究室にはいるよ＠年収６００マン・ポスドク・野心なしの主婦。
さくさくやってくれるんで、ボス以下全員すごく助かってる。
売り込んでみたら？
45:１３２人目の素数さん
07/02/10 23:22:31
>>41
統計スレの神
本当にありがとうございます。みな深く感謝しています。
ちょっと若干１名場外乱闘で粘着があり、とばっちりで不快な思いをさ
せたかも知れず申し訳ありません。
向こうはダミーで、こちらに書き込みさせてください。
ご指摘の件はもういちど良く考えて見ます。捏造王子たちが適当に
直線を引いた可能性が高くなってきたと思っています。
もひとつ質問なのですが、捏造王子たちはこのグラフの隣り合う区画
同士の平均値の差が統計的に有為である、としているようです。これ
はt検定ですが、この隣り合う二群間での平均値の差の検定に必要な
サンプル数を彼らは満たせているでしょうか？
誤解があったら申し訳ありません。
よろしくお願いします。
46:１３２人目の素数さん
07/02/10 23:23:55
葛西そこそこでヴィドはヴィドったｗｗｗ
47:46
07/02/10 23:24:42
すいません、誤爆しました
48:１３２人目の素数さん
07/02/11 00:34:07
>>45
せっかく作ったのでこちらに載せときます。
乱数で見るデータの例です。
1500個を150個ずつ群にまとめた場合
0.427 0.387 0.367 0.433 0.420 0.380 0.380 0.393 0.360 0.313
300個を30個ずつ群にまとめた場合
0.633 0.500 0.333 0.367 0.567 0.467 0.467 0.300 0.333 0.367
もしデータが入手できて各群300個ぐらいしかないのに挙動が1500個のときと
同じ程度なら（そうでないと棄却はできないはず）
二項分布の方に疑いが行きます。
49:１３２人目の素数さん
07/02/11 05:46:32
国立医学部一年の般教で統計やってます
圧倒的に意味が不明
母比率とか意味不明
なんで偏差平方和をnで割ったら分散じゃないの？
50:１３２人目の素数さん
07/02/11 11:00:42
それじゃ一昔前の高卒にも劣るよ
51:１３２人目の素数さん
07/02/11 12:52:52
>>50
だって授業なんて聞いてないし笑
説明ヨロ☆
52:１３２人目の素数さん
07/02/11 13:35:14
>>51
聞いてなくても本読めばわかるだろ笑
53:１３２人目の素数さん
07/02/11 14:02:02
>>52
大学の過去問しかない…笑
54:１３２人目の素数さん
07/02/11 14:24:29
>>49
授業で使ってる教科書に書いてあるんじゃね？
宿題の答え聞かれてる気がするからあまり詳しく答えたくないけど…
nでなくn-1で割るのは推定値の不偏性(推定値の平均が真の値になるという性質)を満たすため
偏差平方和の平均値出してみな
55:１３２人目の素数さん
07/02/11 14:39:25
URLﾘﾝｸ(phi.ypu.jp)
56:１３２人目の素数さん
07/02/11 15:12:14
>>54
ありがとう！
教科書はないんだ。
授業中にもらうしょぼいプリントだけ。当然どっかいった笑
宿題じゃなくて後期試験の科目なんだよね
友達からプリント借りて調べてみよう。
統計を勉強する上でコツみたいなの教えてください笑
57:１３２人目の素数さん
07/02/11 20:19:44
平均と期待値の違いってなんですか？
58:１３２人目の素数さん
07/02/11 23:03:43
完備十分統計量は最小十分統計量であるということを証明したいんですが、なかなか証明ができません。
証明の道筋をどなたか教えてください。
59:質問です。
07/02/15 19:57:02
>控除率の実際
>以下に主なカジノゲーム、公営ギャンブルなどにおける控除率を挙げる。プレイの方法や技量が影響するゲームにおいては、最大の期待値を得られうるベットを行い、
>ミスのない完全なプレーを行うことを前提とする。
>スロットマシン 3%～15%
>様々。ここでは一般的と思われる値を挙げた。
（URLﾘﾝｸ(ja.wikipedia.org)）より転載。
ということは、スロットマシンの腕がどんなに良い人でも、控除率を3%～15%より下げるのは無理だということですか？
また、ヘタクソな人がやれば、控除率は3%～15%よりかなり上がるということでしょうか？
あと基本的な質問ですが、控除率が２%のギャンブルというのは、簡単に言えば
１００円を元手に無限回挑戦し続けると、元手が９８円に減るということですか？
60:１３２人目の素数さん
07/02/16 00:30:33
>>59
控除率が正のものを無限回やったら破産しますがな。ｗ
61:１３２人目の素数さん
07/02/16 00:34:01
人が無限回できることって無限小の距離を移動することとかですか
62:質問です。
07/02/16 20:45:00
>>60
どうも根本的なところを勘違いしていたようですね。
ではこういうことでしょうか？
控除率が２％のギャンブルを一回やると、当然、元手が増える人も減る人もいるが、
参加した全員の平均をとってみると、元手の９８％に減ったという結果になるということですか？
また、控除率が２％のギャンブルというのは、参加した全員の掛けた金の合計の２％が確実に親のポッポに入るということでいいの
でしょうか？
また変な勘違いをしていたら教えてください。
63:１３２人目の素数さん
07/02/16 21:18:32
>>62
手数料という表現からすると概ねそれでよいのでしょう。
ただし、なんらかの必要経費が生じるものだとそれがそのまま利益という
訳ではないのでしょうが。
64:１３２人目の素数さん
07/02/16 21:31:29
文鳥が好きで煙草を吸わない３０代独身男性は、
日本国内に何人くらいいると考えられますか？
65:質問です。
07/02/18 11:55:27
>>63
レスありがとうございます。
だいたい分かりかけてきました。最後の質問にしたいと思いますが、
>控除率の実際
>以下に主なカジノゲーム、公営ギャンブルなどにおける控除率を挙げる。プレイの方法や技量が影響するゲームにおいては、最大の期待値を得られうるベットを行い、
>ミスのない完全なプレーを行うことを前提とする。
>スロットマシン 3%～15%
>様々。ここでは一般的と思われる値を挙げた。
（URLﾘﾝｸ(ja.wikipedia.org)）より転載。
”プレイの方法や技量が影響するゲームにおいては、最大の期待値を得られうるベットを行い、
ミスのない完全なプレーを行うことを前提とする。 ”
と、いうことは、スロットの腕がどんなに良い人でも控除率を３％以下に下げるのは不可能であり、
素人がやると、もちろん控除率は腕の良い人より上がるということでしょうか？
66:１３２人目の素数さん
07/02/18 21:17:26
>>65
まだ勘違いしてますよ。
控除率はどのプレーヤーに対しても一律で貸せられる場所代や税金のようなものです。
どんなに上手にプレーをしても、控除率は変わりません。
ただ、上手にプレーすれば、下手くそにプレーするよりも、最終的に手元に残る金額は多くなりますが。しかしこれは控除率とは何ら関係のないものです。
67:１３２人目の素数さん
07/02/20 16:08:47
統計学って
ある確率が1%以下であるなら、それは絶対におかしいと決めるような学問なの？
68:１３２人目の素数さん
07/02/20 16:54:05
ベータ分布のパーセント点を求める近似式をcで作らなきゃいかんのだが
どうやるんだ？
69:１３２人目の素数さん
07/02/20 21:01:57
>>68 数値計算のアルゴリズム本(e.g. 奥村さんのアルゴリズム事典 URLﾘﾝｸ(oku.edu.mie-u.ac.jp))を探すか、 フリーの有り物(e.g. dcdflib.c)を使う。
70:１３２人目の素数さん
07/02/20 22:24:04
分らない問題スレで核心にせまるレスが付かなかったため、
統計スレの皆様、お力添えくださいm(_ _)m
■問題
A君とB君は互いに相手よりもテニスが強いと言い張ります。
そこで、10試合をして勝敗によりどちらのほうが強いか決めようということになりました。
統計学的に有意に強いと認められるには、どちらかが何勝すれば良いでしょうか。
ただし、引き分けは無いものとする。
■自分で考えた答え（合っていますか？）
A君とB君の勝敗の組み合わせ数は2^10=1024通り
10試合のうちA君が8勝する組み合わせ数は10!/(8!2!)=45通り
10試合のうちA君が9勝する組み合わせ数は10!/(9!1!)=10通り
10試合のうちA君が10勝する組み合わせ数は10!/(10!0!)=1通り
従ってA君とB君が互角と仮定すると
A君が8勝以上する確率は(45+10+1)/1024≒0.055
A君が9勝以上する確率は(10+1)/1024≒0.011
統計学的に有意に強いと認められるには、互角となりうる危険率を5%以下にする必要があるから 9勝以上しないといけない。
この解答は合っていますか？
71:１３２人目の素数さん
07/02/20 22:36:56
>>69
ありがとう。やっぱり不完全ベータ関数を計算してニュートンで求めるしかないのかな？
72:１３２人目の素数さん
07/02/20 23:08:18
>>71
Handbook of Mathematical functions には近似式載ってる。
けど、精度書いてない。
dcdflib.c の cdfbet() は、逆分布関数も計算できる。
73:１３２人目の素数さん
07/02/20 23:38:15
統計超・超初心者のとっちょです。
ある生産工程の不良率（良品率）を調査するために製品を10個抜き取り、寸法を
測定しました。結果は以下の通りです（単位：mm）。
2,2,2,2,2,3,3,3,4,5 平均：2.8 標準偏差：1.0
製品規格は下限規格のみで1mm以上です。上限規格はありません。
分布の形状は右側（値の大きい）に裾野の広い分布であり、工程の設備能力からも
合点のいくところで、偏ったサンプリングをしているとは考えにくいです。
こんな分布をしている場合の工程不良率を算出しようとした場合、どのように算出
したら良いのでしょうか？当HPのポアソン分布等を拝見したのですが、初心者の私
には、ポアソン分布を使って良いものか否か分からない状況です。
こんな私にご教授頂ければ幸いです。よろしくお願いします。
74:１３２人目の素数さん
07/02/20 23:50:26
>>72
サンクス。これはつかえそう！
75:１３２人目の素数さん
07/02/22 20:59:46
>>73
ポアソン分布はサッカーの得点みたく離散型データの場合。
その場合は、測定精度が粗くて値の種類が少ないから、
データの相対度数分布をそのまま確率分布（の推定値）として使うのが吉。
つまり理論分布なんぞイラネ。
76:１３２人目の素数さん
07/02/22 21:38:27
いきなりすいません。必死で探してるんですが正確度の計算方法が
わかりません。
今まで人の目で数えていたものを機械で数えようとしています。
人の目で数えたものと機械で数えた数字の正確さを表す数値として
正確度というのがあるのことまではこぎつけたのですが、その計算式が
わかりません。
どなたか教えていただけませんか？
77:１３２人目の素数さん
07/02/23 05:01:21
すいません。統計学初学者です。
正規分布の加法性でわからないことがございます。
１．N(u1, σ1^2) + N(u2, σ2^2) → N(u1 + u2, σ1^2+σ2^2)
２．N(u1, σ1^2) - N(u2, σ2^2) → N(u1 - u2, σ1^2+σ2^2)
正規分布を足しても引いても、
平均はそれぞれ、足されるあるいは引かれますが、
なぜ、分散だけはどちらも足されるのでしょうか？
分散は引くことは出来ないものなのでしょうか？
よろしくお願いいたします。
78:１３２人目の素数さん
07/02/23 11:42:23
>>76
統計学全体で通じる「正確度」なんてありません。応用している各分野で
系統誤差を使いやすいように数値化しています。例えば、測定値の平均を
から実際の値を引いたものなどを使います。
関係している工学の人に「正確度」「精密度」についてきいてください。
79:１３２人目の素数さん
07/02/23 11:59:52
>>77
式のイメージではなく、分散とはどういう数かをまず考えてみてください。
2つの正規分布は無相関なので、定義にしたがって分散を計算すると和に
なります。
2つの確率変数の間に相関があれば、分散は和にはなりません。例えば、
極端な場合で u2 = - u1 という関係があるとすると、分散は 0 になっ
てしまいます。この場合でも、分散を引いている訳ではありません。
教科書で「共分散」というのを調べてみてください。
80:77
07/02/24 05:20:39
>>79
ありがとうございました。
共分散勉強します。
81:１３２人目の素数さん
07/02/27 18:54:14
院に行って統計勉強する場合どこがおすすめ？学部は早慶です。
82:１３２人目の素数さん
07/02/28 18:15:46
>>81
やりたい専門決めている？
それに合った教員が居るところにすれば…
無ければ、そのまま上に行った方がいいかもね。
83:１３２人目の素数さん
07/03/04 19:27:17
お前ら、Zipの法則について語れ
84:１３２人目の素数さん
07/03/04 20:00:47
zipか、なつかしいなあ。100MBでも文書ファイルだけなら充分大容量だったのだが。
Zipf?
それは語れない。
85:83
07/03/05 13:39:43
>>84
細かいこと気にする奴だなｗまぁ、いいさ。
で、俺は勉強中なんだけど、世界の人口や日本の人口で試してみた
（計算はExcelね）。
興味深い結果が得られているけど、面倒くさいので報告しない。
まずは計算して見れ～
86:１３２人目の素数さん
07/03/05 16:07:27
>>85
あれは経験則ではないの？
ビジネス書なんかによくある80-20の法則なんかと同類の話ではないの？
87:83
07/03/05 17:04:06
>>86
よくわからん。俺は単にExcelで計算して遊んでいるだけ（笑
88:よろしく。
07/03/06 04:34:29
ベイズの定理の重要性について、
できましたら、短文にてご説明願えたらと思います。
89:１３２人目の素数さん
07/03/06 09:56:24
,,,--─＝==─ヽ/へ
／iiiiiiiiiiiiii彡≡≡≡|≡ヾ ヽ
iiiiiiiiiiiiiiiiiii彡≡≡≡≡|≡ミミヾ丶
iiiiiiiiiiiiiiiiiiii／￣￣￣￣￣￣＼ミiiiiiヽ
iiiiiiiiiiiiiiiiii／ ＼iiiiiiiゞ
iiiiiiiiiiii／ ＼iiヽ
iiiiiiiiiiiiiii《 ━━'/ ヽ━━ ヽミヽ
...iiiiiiiiii彡/ ＿＿,.:: :: ＿＿ ヽiiiii|
..iiiiiiiiiiiii》| ::: |iiiii|
iiiiiiiiiiiiiiii|, |iii|
..iiiiiiiiiiiiiiiiii, （ ● ● ） .|iiii|
iiiiiiiiiiiiiiiiiiiiiii 》━━《 |iiiii| Bayesなんて、プッ
iiiiiiiiiiiiiii《《《ヽ 》 ／￣￣＼ 《 |iiiiiiii|
iiiiiiiii《《《《《《《《 《《 ＼￣￣／ 》》 |iiiiiiiiiii|
iiiiiiiiiiii《《《《《《《《《《《 》》 ￣￣ 《《 》》》》》iiiii|
iiiiiiiiii《《《《《《《《《《《《《《《《《《《《》》》》》》》》》》》》》》iii|
iiiiiiiiiiiiiii巛巛巛巛巛巛巛巛巛》》》》》》》》》》》》》》IIII
iiiiiiiiiiiiiiiiiiiiii巛巛巛巛巛巛巛巛》》》》》》》》》》》》iiiiiii
90:１３２人目の素数さん
07/03/06 14:57:51
>>86
ランダムネットワークを仮定すると、ネットワーク上の簡単な値が
Zipf分布に従うことが理論的に証明されている。
ただ、とてもランダムネットワークとは思えないようなものや、
複雑な値についてもZipfの法則が成立するのは興味深いところ。
くりこみみたいな手法でなんか議論できないかなあとは思ってる。
91:１３２人目の素数さん
07/03/06 16:25:48
cross-validation法は、残差を用いた推定より、
どういった点で優れているのでしょうか？
92:１３２人目の素数さん
07/03/07 15:10:54
お願いします！
1、800人の学生のうち、622人がカメラ付き携帯電話を所持していました。
この結果から実際に全学生中75%以上の学生がカメラ付き携帯を所持しているという仮説を
有意水準0.05で検定せよ。
2、次の値は、48年と88年における小1身長のデータから計算されたものである。等分散が仮定できるものとして、
２群の母平均に差があるかいなかを有意水準0.05で検定せよ。
48年→ データ数30、標本平均108、標本分散15
88年→ データ数30、標本平均117、標本分散21
計算途中の結果付きで回答してもらえると嬉しいです。
93:１３２人目の素数さん
07/03/07 15:16:29
>>92はマルチ
だいたい数字が違うだけの同じ練習問題が普通に載ってると思うが。
94:１３２人目の素数さん
07/03/07 15:21:20
今時分にレポート提出の大学もあるんだね。
95:１３２人目の素数さん
07/03/08 15:55:17
今日成績を受け取りに言ったのですが、
卒業するのに単位がどうしてもあと1教科分2単位必要なのです。
3月中にレポートでもなんでもします。
単位を取得させてもらえないでしょうか。
ご検討のほど、どうかよろしくおねがいします。
96:１３２人目の素数さん
07/03/08 16:36:09
最近では、レポートの主要部分をネットからのコピペした場合、
不正行為とみなすところが増えている。不正行為の場合、その
期の全単位消失といった処分が多いはず。
だから、ここに答えを書くと卒業がより遠くなって、かわいそ
うなので、みんな書いちゃだめだよ。
ということで、教科書をよく読んで、自力でがんばってね。
97:１３２人目の素数さん ：
07/03/08 17:50:20
基本的な質問かと思いますが、本などに解説がないのでお聞きしたいです。
尺度水準の説明で、名義尺度は名前や職業など任意に割り振られたデータで
和を計算したり平均を出しても意味がないとの説明が多いのですが、
例えば携帯のアンケート調査で、機種を選ぶ際に重視した機能をひとつお選びください
で、1.ﾃﾞｨｽﾌﾟﾚｲの大きさ 2.カメラの画素数 3.文字変換機能 4.ｾｷｭﾘﾃｨ機能
5.その他 があり、その結果、1が40％、2が25％、3が20％、4が10％、その他が5％
という結果となった場合、選択肢は名義尺度なので、解釈時に
ユーザが機種選びに重視した項目の順位は1位ﾃﾞｨｽﾌﾟﾚｲ、2位カメラの画素数といった
表現やﾃﾞｨｽﾌﾟﾚｲの大きさは文字変換機能の2倍重視されている、といった
表現が間違いということになるのでしょうか？
どなたかご教授ください
98:１３２人目の素数さん
07/03/08 18:49:31
>>97
平均を求めるとはその例だと
1*0.4+2*0.25+3*0.2+4*0.1+5*0.05=2.15
と計算し、カメラの画素数と文字機能変換の
間辺りを重視していますというようなとんちんかんなことを
することです。
単なる順位付けや比較は名義尺度で行っても全然
問題ありません。
99:１３２人目の素数さん
07/03/08 22:10:43
経済分析のための統計的方法 岩田 暁一
と
確率・統計入門 小針 あき宏
ってどっちがいいですか？
100:１３２人目の素数さん
07/03/08 22:33:35
>>99
まず、目的を書いてくれ。教科書としてのタイプがちがうから、
答えようがない。
101:１３２人目の素数さん
07/03/08 23:01:18
経済学部です。それを考えると最初のがいいんですけど、
ファイナンスやりたくて数学の勉強もしてるから、下のほうがいいのかぁと
102:１３２人目の素数さん
07/03/09 10:02:39
両方やるってどうだろう。とりあえず最初に少しぐらい 分からなくてもいいやって方針で小針ワールドを味合って から、岩田でゴチゴチと。
103:１３２人目の素数さん ：
07/03/09 17:21:51
>>98
ご回答ありがとうございます。
胸のつかえが取れました。
104:１３２人目の素数さん
07/03/11 21:48:04
369
105:１３２人目の素数さん
07/03/12 19:08:45
変数ｘおよびｙが
それぞれ平均値３０および２０、
標準偏差が１０および６、をもつ確率変数である場合、
x=x+2y の標準偏差を求めよ。ただし、ｘとｙの相関係数は0とする。
ってあるんだが、どう解いていけばいいかわからねぇ・・・
解く方向性だけ教えてくれ。
106:１３２人目の素数さん
07/03/13 02:51:57
x,yの相関係数は0ってことはx,yは独立ってこと。
だから、確率変数の和の分散を求めるにはそれぞれの分散を足せば出る。
それぞれの分散は平均値と標準偏差から出る(2yの方は係数が絡むことをお忘れなく)。
x+2yの分散が得られたらあとはそれを元に求める標準偏差を計算すればよい。
107:１３２人目の素数さん
07/03/13 09:58:33
>>106
相関係数０だからって独立とは限らんのだが…。
計算上は独立であることは使わないので同じになるけど。
108:１３２人目の素数さん
07/03/14 02:00:44
＞x=x+2y の標準偏差を求めよ。
両辺から x を引き
0 = 2y
両辺を 2 で割ると
y = 0
故に、確率変数 y が 0 の時の標準偏差を求めれば良い。
y の値としてゼロのみを考える条件付き分布問題だから、、、
Ans, 標準偏差ゼロ
109:105
07/03/14 13:15:43
そう解くだったんだ。教科書見てもわからなかったから悶えてたｗ
Thanks!
110:１３２人目の素数さん
07/03/14 19:49:31
マジで信じたんかよ。ｗ
111:１３２人目の素数さん
07/03/19 22:13:22
誤差と残差の違いって何ですか？
112:１３２人目の素数さん
07/03/20 12:59:29
残差(residual)は、測定値と推定値の差で、説明できない残り。
誤差(error)は、真の値と推定値や測定値の差が本来なのだけど、
真の値なんか分からないから統計使うので、
(とりあえず値)±(統計誤差)の範囲に真の値が入る確率が95%に
なるように計算した「統計誤差」か、「とりあえずの値の標準
偏差」かどちらかを言うことが多い。
113:１３２人目の素数さん
07/03/24 08:02:50
別スレ
ｽﾚﾘﾝｸ(math板)
で、
統計学＝Kolmogorovの確率論＋Fisherの最尤法
と言い切っているんですが、これって普通ですか？
そうでないなら、別の言い方ってありますか？
114:KingOfUniverse ◇667la1PjK2 ◆OYFsVKEYdw
07/03/24 08:08:45
ないね。
115:１３２人目の素数さん
07/03/24 09:39:17
>>113
そんな単純でないのは確かだな。多変量解析は別と言っている時点で
今の統計学の半分は捨ててるし。
また、少なくとも「Neyman, Pearsonの基準」がないと検定ができない。
116:１３２人目の素数さん
07/03/24 09:56:13
>>113
無理は承知で一言で答えよ。
と言うことならば、「なるほど」と思う。
対案を言えと言われれば困るので。
117:１３２人目の素数さん
07/03/24 14:20:39
>>115
すまんが、良く分からん。もう少しkwsk。
118:１３２人目の素数さん
07/03/24 17:22:09
>>117
Wikipediaの「ネイマン・ピアソンの補題」を見よ。
119:１３２人目の素数さん
07/03/25 05:19:14
>>115 「Neyman, Pearsonの基準」がないと検定ができない？ 最尤比検定
>>113
オレなら
統計学＝Fisherの最尤法 ＋ 回帰分析
これなら
ニュートン力学＝慣性系 + 「f=ma」 ＋作用反作用
と比較できる。
統計学に「Kolmogorovの確率論」 を加えるのは、
ニュートン力学に「微分方程式論」を加えるのと同じで、不要。
120:１３２人目の素数さん
07/03/25 11:03:12
>>115
Neyman-Pearson は単なる補題だしこれを統計学の前提条件のように
扱うのはおかしいのでは？Uniformly Most Powerful test（一様最強力
検定）を最良のテストとみなしていること自体は、前提条件と言えない
こともない。もっとも、Decision theoryの一般的な枠組みを統計学の
基礎と考えた方がすっきりするように思う。
Kolmogorovは、統計学の数学的基礎として必要だろう。少なくとも
収束概念を数学的に扱うためには必要。Fisherの最尤法は、確かに
統計学の非常に多くの場所で使われているのは事実だが、あくまで
それは統計学の一部分であって、最尤法なしに統計学が全く成り立
たないわけではないのではない。
121:１３２人目の素数さん
07/03/25 11:05:14
>>14
了解です。
122:１３２人目の素数さん
07/03/25 12:54:52
>>113～>>120
今のところ>>119に賛成するが、すこし勉強してから、その理由を言いたい。
「統計学の公理的アプローチ」
というような内容の本があれば、どなたか教えてくれませんか？
（物理のたいていの本は「法則」が最初に宣言されていて、公理的である）
もしそのような統計の本がないなら、その理由を考えたい。
>>113の問題提起は面白い。
123:１３２人目の素数さん
07/03/25 13:03:48
いまのところ>>119に賛成だが、もうすこししっかり考えたい。
どなたか
「統計学の公理的アプローチ」
というような内容の本を知っているなら、教えてくれませんか？
（物理の本はたいていは「法則」が最初に宣言されていて、公理的といえる）
もしそのような統計の本がないなら、その理由を考えたい。
>>113の問題提起は面白いと思う。
124:１３２人目の素数さん
07/03/25 13:05:50
122=123 誤操作で、すみません。
125:120
07/03/25 13:34:13
誤>>全く成り立たないわけではないのではない。
正>>全く成り立たないわけではない。
すまそ。
126:１３２人目の素数さん
07/03/25 15:28:36
>>119 最尤比検定 → 尤度比検定 スマソ
127:１３２人目の素数さん
07/03/25 23:00:45
初学者なんですが
回帰分析、分散分析、多変量解析について
理解しやすい本て何かありますか？
128:１３２人目の素数さん
07/03/25 23:58:14
この話題でこんなに盛り上がるとはな。
「Neyman, Pearsonの基準」をあげたのは検定の基礎だからで、
元の>>113の考えが純粋数学のように公理として必要なものを
あげる立場と考えたから。
統計学は記述統計と推測統計に分かれ、推測統計が推定と検定で
成り立っていることに異論はないだろう。その中で記述統計は
データの整理であり、公理といったものとなじまない。
そうすると推定の基礎が最尤法で、検定の基礎がネイマン・ピアソンと
するとなんとなくよさそうに思った。（尤度比検定でも実際棄却域をどう取るかは
それと無縁ではいられない。>>120の言うように広く言えばDecision theoryを
取り入れるべきということだ。）
>>119のような考えは公理としてではなく統計学の中心的な方法は何？
というコンセプトであろう。公理よりこの方がすっきりするように感じるのは
統計学がやはり応用数学だからなんだろうか。
129:１３２人目の素数さん
07/03/26 04:49:12
Decision theoryでは一般的すぎると思うが。
もうすこし具体的に、「Decision theory の中の○○」と言わなければ(ry
130:１３２人目の素数さん
07/03/26 11:02:20
同意
「Decision theoryの一般的な枠組み」＝「統計学の一般的な枠組み」
じゃあ意味ないからね。
また、違うとしても
Decision theory＝ ○○ + △△
と答えないと、言葉のすり替えになってしうのでは？
131:１３２人目の素数さん
07/03/26 11:11:29
○｡･｡○｡･｡○｡･｡○｡･｡○｡･｡○｡･｡○｡･｡○｡･｡○○｡･｡○｡･｡○｡･｡○｡･｡○｡･｡○｡･｡○｡･｡○｡･｡○
このﾚｽをみたあなたは･･･3日から7日に
ﾗｯｷｰなことが起きるでしょう｡片思いの人と両思いになったり
成績や順位が上ったりetc...でもこのﾚｽをｺﾋﾟﾍﾟして別々のｽﾚに
5個貼り付けてください｡貼り付けなかったら今あなたが1番起きてほしくないことが起きてしまうでしょう｡
ｺﾋﾟﾍﾟするかしないかはあなた次第...
○｡･｡○｡･｡○｡･｡○｡･｡○｡･｡○｡･｡○｡･｡○｡･｡○
132:１３２人目の素数さん
07/03/26 15:45:06
>>129, >>130
確かにそうだな。それでは、
統計学＝Kolmogorovの確率論＋リスクの最小化原理
では、どうだろう。
仮説検定に関しては、Neyman-Pearson Lemma がUMP test
がリスク最小化の十分条件であることから必然的に導けるし、
推定に関しては、不偏性、有効性に関しては直接的に定式化できる。
漸近的性質に関しても、リスクのsequenceを考えることでほぼ解決できるように思う。
（自分は、漸近正規性とかに関してそういう枠組みで考えたことはないけど。。。）
最尤法に関しても、推定値の近傍があるリスクを最小化する統計量として
位置づけられるのでは？
思いつきで書いてるので、どこまで正しいか分からん。
133:１３２人目の素数さん
07/03/27 01:04:00
>>132
すごいな。推定も検定も一緒に処理しようというわけか。
それだと多変量解析も範疇に入れられそうだ。
数学的にリスク最小化原理の一般化ができれば
統計学も公理系の上に乗っていると主張できるかな？
134:１３２人目の素数さん
07/03/27 06:01:20
>>132はノーベル賞だね。
135:１３２人目の素数さん
07/03/27 06:30:17
>>132
すげぇ～。 Fisherの再来だぁ～。
136:１３２人目の素数さん
07/03/27 08:31:20
統計学のパラダイムシフト
137:１３２人目の素数さん
07/03/27 18:45:36
>>132
統計学最大の問題（統計学の公理化）が２ちゃんねるで解かれるとは・・・
138:１３２人目の素数さん
07/03/28 03:24:33
>>132
リスク関数の決め方に恣意性が・・・
139:132
07/03/28 15:48:49
>>138
残るね。
ただ私が思ったのは、もうちょっとDecision Theoryの立場から
様々な統計学の手法をまとめれば、数学的にすっきりするし、
各手法の位置づけや関係が整理できるんじゃないかということ。
140:１３２人目の素数さん
07/03/28 22:49:03
>>139
同意
そんな本があったら買うね。
言いだしっぺの君が書いてよ。
141:１３２人目の素数さん
07/03/29 07:53:41
>>140 書けねーよ
142:１３２人目の素数さん
07/03/29 08:39:02
. ,ｲ/〃 ヾ= 、
_,,r-‐''"´ ＾ ｀N /l/ ｀ヽ
彡 法学部 N! l ｀､
,, -‐- ,,-彡 l ヽ 医学部 l｀ ´ ｀`‐ ､
彡´ | ,,w,,wヽヽ ,, | 薬学部 ｀ヽ
_彡 政経部 | //ﾚ/ﾊl/ﾊ＼ヾｰ _,, ,,r,,/lヾ | }
ﾊl/ ,/ﾊlヾヾ,l､ /三f､,,_ _,ヾニ＿ ＿＿＿_彡ﾉノﾉノﾉ_ヾヾ | ,l､ ､ l＿＿_
/ﾚ /l,,_/＿_ヽ lヾ ヽﾓ-ヽl ´fﾓﾁ7ヽ={ r‐ｨｯヾ ヽ-r'´〒fデF｀lｪr‐､ﾊlヽヽヽ 哲学 ＼_
l｀=l fﾓﾁ）_{´ヽl!l :l l ll !l `┴ｰ/ｿl⌒ｯ`┴┴' }//l l､ ,,､ｧtｯﾋヽ､rｩ ／ ＼
ヾ}弋＿シl弋 ヽl ヽ- ヽl lゝ＿＿,ノ | ゞ_＿＿ノl/l / l ｀~ﾞ´ lｧﾉ （●
） ＼
ヾl `' `''´lヽ ─ /l＼l l､, l_ノ 〈 _ l!ﾉ_人__） |
}＼ ￣￣ ,ｨl ＼ ￣ ／ l l ＿＿＿ / ─ 丿 ⌒´ ,／
,/＼ ＼＿_／/ ＼ ＼___／ ,,-''＼|＼ ＿ /|＼ - ／ |､ ／ ,|､
-‐' ＼_,,-‐'＼ ｀ヽ､ ,,r' /| ＼ ／ .| ＼＿_／ ,,rヽ‐-‐ '' ／ l｀ヽ
,,-‐'' ＼ /＼/＼ ／ ＼. ＼＿＿__／ ／＼ ,,-‐'' /＼ ,／ l ヽ
-‐''´ ＼/ }ﾞ _,,,‐''＼ ＼ ／ /l＼‐'' ／ ｀ヽ､_ l
143:132
07/03/29 14:23:29
書けないですね。
とりあえず、過去にそんなこと試みた人はいないのかな？
ちょっと、まわりに聞いてみよう。。。
144:１３２人目の素数さん
07/03/29 14:58:29
. ,ｲ/〃 ヾ= 、
_,,r-‐''"´ ＾ ｀N /l/ ｀ヽ
彡 法学部 N! l ｀､
,, -‐- ,,-彡 l ヽ 医学部 l｀ ´ ｀`‐ ､
彡´ | ,,w,,wヽヽ ,, | 薬学部 ｀ヽ
_彡 政経部 | //ﾚ/ﾊl/ﾊ＼ヾｰ _,, ,,r,,/lヾ | }
ﾊl/ ,/ﾊlヾヾ,l､ /三f､,,_ _,ヾニ＿ ＿＿＿_彡ﾉノﾉノﾉ_ヾヾ | ,l､ ､ l＿＿_
/ﾚ /l,,_/＿_ヽ lヾ ヽﾓ-ヽl ´fﾓﾁ7ヽ={ r‐ｨｯヾ ヽ-r'´〒fデF｀lｪr‐､ﾊlヽヽヽほっ統計学＼_
l｀=l fﾓﾁ）_{´ヽl!l :l l ll !l `┴ｰ/ｿl⌒ｯ`┴┴' }//l l､ ,,､ｧtｯﾋヽ､rｩ ／ ＼
ヾ}弋＿シl弋 ヽl ヽ- ヽl lゝ＿＿,ノ | ゞ_＿＿ノl/l / l ｀~ﾞ´ lｧﾉ （● ） ＼
ヾl `' `''´lヽ ─ /l＼l l､, l_ノ 〈 _ l!ﾉ_人__） |
}＼ ￣￣ ,ｨl ＼ ￣ ／ l l ＿＿＿ / ─ 丿 ⌒´ ,／
,/＼ ＼＿_／/ ＼ ＼___／ ,,-''＼|＼ ＿ /|＼ - ／ |､ ／ ,|､
-‐' ＼_,,-‐'＼ ｀ヽ､ ,,r' /| ＼ ／ .| ＼＿_／ ,,rヽ‐-‐ '' ／ l｀ヽ
,,-‐'' ＼ /＼/＼ ／ ＼. ＼＿＿__／ ／＼ ,,-‐'' /＼ ,／ l ヽ
-‐''´ ＼/ }ﾞ _,,,‐''＼ ＼ ／ /l＼‐'' ／ ｀ヽ､_ l
145:１３２人目の素数さん
07/03/30 08:12:50
>>143
「統計学の公理的構成」が統計学最大の問題であることを、
非専門家たちに知らしめただけでも君の功績は学位論文以上だよ。
この辺りを読んで、君を乗り越える若い才能が出てくることを期待しよう。
146:１３２人目の素数さん
07/03/30 19:50:26
t検定でふたつの集合の平均値が同じかどうか調べる時、
同じだという帰無仮説を危険率5%で棄却されなかった事をもって
「同じだ」と言っていいんでしょうか？なんかやり方が逆のような気が
147:１３２人目の素数さん
07/03/30 22:05:34
>>146
同等性検定でぐぐれ
148:１３２人目の素数さん
07/03/31 05:32:17
>>146
帰無仮説が棄却されないとほんとは何も言えないんだけど、
しばしばそのように解釈されてしまう。
149:KingOfUniverse ◆667la1PjK2
07/03/31 09:56:31
対立仮説が棄却されるかどうか。
150:１３２人目の素数さん
07/03/31 14:14:36
一般には対立仮説は棄却されうるが、>>146のケースでは無理。
151:１３２人目の素数さん
07/03/31 22:49:41
>>112
>誤差(error)は・・「とりあえずの値の標準偏差」かどちらかを言う・・・
「とりあえずの値の標準偏差」って、標準誤差のことですか？
152:１３２人目の素数さん
07/04/01 02:44:49
>>148
Neyman-Pearson Lemma の方の検定なら、パラメータに関する「仮説」と「対立仮説」しかないので
「採択」と「棄却」が明確に成立する。
Neyman-Pearson検定論やWaldのDecision Theory は、「帰無仮説」という考え方を捨てて初めて成立する。
この立場での検定なら >>149が正しい。
帰無仮説を重視するのは Fisher流の有意性検定で、逆にこちらは明確な対立仮説を設定しない。
パラメータだけでなく、検定時の確率モデル全体が「帰無仮説」に含まれているためだ。
例えば、散開星団が「星団」であることを統計的に検証するために、「天空上に星が一様に分布する」
という帰無仮説を立てる。そして有意な違いが検出されれば、採択されるのは「銀河における星団の生成モデル」
であり、このような広いモデル選択は、Neyman-Pearson検定論では記述できない。
いまの統計学のテキストは、この辺の区別が無く、グッチャグチャに書かれているのがほとんど。
153:152
07/04/01 03:07:40
＞そして有意な違いが検出されれば、採択されるのは「銀河における星団の生成モデル」
このところは「偶然ではない何か」に訂正しといてちょ
154:１３２人目の素数さん
07/04/01 06:29:28
>>152
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。
155:146
07/04/01 10:04:20
よく分からないけど分かりました！ありがとうございます（＞＜）
156:１３２人目の素数さん
07/04/02 02:54:02
刑事裁判は被告が有罪か無罪かを決めるだけだぞ。
>>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
157:１３２人目の素数さん
07/04/02 07:09:21
>>156
>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？
158:１３２人目の素数さん
07/04/06 10:48:07
Kernel SEM ってどんなモデル？ ぐぐったけどそれらしきモノがでてこない。
フツーのSEMとどこが違うんでしょか？
159:１３２人目の素数さん
07/04/06 23:22:01
Gini係数の目安、つまり
～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。
160:１３２人目の素数さん
07/04/06 23:43:53
ググれ
161:１３２人目の素数さん
07/04/07 09:22:01
>>159
こんなのを見つけた。
URLﾘﾝｸ(www1.doshisha.ac.jp)
英語ではあるが。
162:１３２人目の素数さん
07/04/07 13:56:54
>>161
本人だったりして。
163:１３２人目の素数さん
07/04/07 16:29:29
161さんありがとうございます。
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。
164:１３２人目の素数さん
07/04/07 16:39:36
＞ 欧米のジャーナルにはありませんか？
それは曹達
165:１３２人目の素数さん
07/04/07 21:33:41
>>159
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。
URLﾘﾝｸ(en.wikipedia.org)
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。
URLﾘﾝｸ(www.worldbank.org)
166:１３２人目の素数さん
07/04/07 22:42:55
魔方陣 URLﾘﾝｸ(www.u-kan.jp)
167:１３２人目の素数さん
07/04/08 15:00:41
大学の統計の授業でＲとＪＭＰとSNなんとかを使う授業があるんですがどれを取れば広く対応できますか？
168:１３２人目の素数さん
07/04/08 18:33:39
SNなんとかだな。
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。
169:１３２人目の素数さん
07/04/08 20:27:35
>>168 ありがとう 最初の授業は取るて決めてなくても見てまわれるらしいから話聞いてきます
ちなみに専門はまだ決まってないです
170:１３２人目の素数さん
07/04/08 23:00:49
>>167
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。
171:１３２人目の素数さん
07/04/11 02:38:19
STATA9がいいよ
172:１３２人目の素数さん
07/04/11 20:13:15
>>170 勘違いでした 調べてみたらSAS でした
ＪＭＰ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
173:１３２人目の素数さん
07/04/12 01:00:05
>>172
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。
174:１３２人目の素数さん
07/04/12 12:53:36
>>173 履修担当に話を伺った所おおまかにわけるとＲとSASは主に生物系等の講義取っている学生向けのようでした
文理混合大なのでわかりにくいorz
175:１３２人目の素数さん
07/04/12 20:23:23
でも、JMPって独特だからなあ。
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。
176:１３２人目の素数さん
07/04/12 21:30:02
すみません。SPSSによる多重比較について質問させてください。
２×３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。
177:１３２人目の素数さん
07/04/12 22:43:46
>>165
希に見る、親切かつ適切な書き込みだなー。
178:１３２人目の素数さん
07/04/13 00:24:29
>>176
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？
179:１３２人目の素数さん
07/04/14 23:57:24
生物系の学生ですが、マルコフ連鎖モンテカルロシミュレーションについて初学者が学習しやすい参考書やWeb上の資料はないでしょうか？
180:１３２人目の素数さん
07/04/15 00:15:20
>>179
ここなんかはすでに見たわけ？
URLﾘﾝｸ(www.e.u-tokyo.ac.jp)
181:１３２人目の素数さん
07/04/15 10:04:57
>>180
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？
182:１３２人目の素数さん
07/04/15 13:50:42
>>181
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。
183:１３２人目の素数さん
07/04/16 18:54:49
>>182
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？
184:１３２人目の素数さん
07/04/17 05:05:56
>>183
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。
185:１３２人目の素数さん
07/04/17 23:34:49
フリクションモデルの概要と推計方法をよかったら教えていただけないでしょうか？
186:１３２人目の素数さん
07/04/20 01:22:36
どうしても分からないので質問させてください。
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？
187:１３２人目の素数さん
07/04/20 12:17:09
回帰の計算は単に、
z=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。
188:１３２人目の素数さん
07/04/21 15:06:39
Ｍ＄のソフトだからな。
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。
189:１３２人目の素数さん
07/04/21 15:15:22
沖縄県の方へ（命に関わる注意事項です）
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。
190:なんき
07/04/21 22:39:31
仕事で金融工学をやってます。GAUSSという統計ソフトのことを
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。
191:１３２人目の素数さん
07/04/21 23:57:13
Gauss っていわゆる行列言語です。
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
192:なんき
07/04/22 00:12:06
>>191
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。
193:１３２人目の素数さん
07/04/22 10:25:44
普及度合いからすると、Matlab や S-plus, R の方が上ですね。
「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。
194:１３２人目の素数さん
07/04/22 10:28:27
別のところで聞いたけどレス付かないのでお願いします
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。
195:１３２人目の素数さん
07/04/22 17:52:32
半端な専門書よりも↓が詳しい
URLﾘﾝｸ(dl.cybernet.co.jp)
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
196:１９５
07/04/22 17:57:28
リンク間違えた
URLﾘﾝｸ(dl.cybernet.co.jp)
197:１３２人目の素数さん
07/04/22 18:51:05
収束がわかんなくなっちゃいました。。誰か教えてください。
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？
198:１３２人目の素数さん
07/04/22 21:47:46
心理測定データに基づく尺度の構成について、サーストンの比較判断の法則を中心に、説明せよ。
199:１３２人目の素数さん
07/04/22 22:35:05
>>197 スレ違い
>>198 板違い
200:１３２人目の素数さん
07/04/23 01:01:55
>>197
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。
201:１３２人目の素数さん
07/04/23 01:53:36
>>198
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
URLﾘﾝｸ(www.oak.dti.ne.jp)
といった説明が見つかった。一つ勉強になったな。
202:１３２人目の素数さん
07/04/23 02:46:23
人間の知覚感度を５段階評価しただけだろ。楽な分野だな。
203:１３２人目の素数さん
07/04/23 23:59:59
>>195
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・・・
204:１３２人目の素数さん
07/04/24 12:58:29
質問させてください．
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．
205:１３２人目の素数さん
07/04/24 23:07:10
>>204
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。
206:204
07/04/25 01:14:01
>>205
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...
207:１３２人目の素数さん
07/04/25 01:24:34
>>206
5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。）
208:204
07/04/25 01:48:02
>>207
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．
209:１３２人目の素数さん
07/04/25 10:08:47
>>208
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。
210:１３２人目の素数さん
07/05/01 15:46:10
Ｒ以外にもフリーの統計ソフトあるってうわさを聞いたんですけど知ってる人いませんか？
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。
211:１３２人目の素数さん
07/05/01 21:35:58
フリーの統計ソフトなんて、MS-DOSの時代から星の数ほどありますがな。
（大型機上のFORTRANなんかは知らないけど。）
212:１３２人目の素数さん
07/05/01 22:55:27
２つの変量の関係を、散布図にしてみると、2次式もしくは、区間を区切った
(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。
213:１３２人目の素数さん
07/05/01 23:48:01
>>212
y = 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。）
214:１３２人目の素数さん
07/05/02 12:58:49
>>212
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。
215:１３２人目の素数さん
07/05/04 23:41:09
クロスバリデーションについて、詳しく解説している書籍やサイト等（日本語・英語は問いませんが、なるべくなら日本語で）を誰か紹介してくれませんか？
216:１３２人目の素数さん
07/05/06 23:28:05
>>215
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。
217:１３２人目の素数さん
07/05/08 08:09:35
最近、イデア論と統計学が同じであることに気付いた。
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。
218:１３２人目の素数さん
07/05/09 05:15:15
イデア論と統計学の類似性については昔から言われていることです。
たとえば、
URLﾘﾝｸ(sociology.jugem.jp)
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。
219:１３２人目の素数さん
07/05/10 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 URLﾘﾝｸ(members.at.infoseek.co.jp)
220:１３２人目の素数さん
07/05/15 10:23:02
質問です。
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。
221:１３２人目の素数さん
07/05/15 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？
222:１３２人目の素数さん
07/05/15 15:11:34
絵が描いてある=わかりやすいってのはよくある誤解の一つだな。
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
223:１３２人目の素数さん
07/05/16 00:14:59
>>221
>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
URLﾘﾝｸ(www.amazon.co.jp)
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。
224:１３２人目の素数さん
07/05/22 02:35:12
このスレか質問スレのどちらに書いたらよいか迷いましたが、
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。
225:１３２人目の素数さん
07/05/22 13:29:02
>>223
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。
226:１３２人目の素数さん
07/05/22 16:48:37
ここでよいか分りませんが、質問させてもらいます。
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？
227:１３２人目の素数さん
07/05/23 13:55:03
すいません。助けをお借りしたくて書き込みします。
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。
228:１３２人目の素数さん
07/05/23 15:54:21
age
229:１３２人目の素数さん
07/05/23 20:50:26
>>227 ﾜﾛﾀ
230:１３２人目の素数さん
07/05/23 22:35:48
本を読め本をｗ
231:１３２人目の素数さん
07/05/23 22:42:07
統計学の講義をとってる人が何で統計学の「と」の字くらいわからないのよ。
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。
232:１３２人目の素数さん
07/05/24 08:36:07
文系の人間で、いきなり統計学やると難しいな。
233:１３２人目の素数さん
07/05/24 08:47:06
Σがわからんとか、内積がわからんとかなら救いようがあるが、
√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。
234:１３２人目の素数さん
07/05/24 10:39:11
データ数がわからないときの平均ってどうやって出すんですか？
誰か教えてください。
お願いします。
235:234
07/05/24 10:40:25
ヒストグラム、相対頻度はわかっています。
236:234
07/05/24 11:12:27
貯蓄残高について
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。
237:１３２人目の素数さん
07/05/24 11:14:17
>>234
意味不明
238:234
07/05/24 11:17:25
>>237
236の問題でも意味不明ですか？
239:１３２人目の素数さん
07/05/24 16:15:44
誰か教えてください。
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。
240:１３２人目の素数さん
07/05/24 19:56:28
>>238
ランダムサンプリングしれべよかね？
241:１３２人目の素数さん
07/05/25 00:38:38
>>239
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
242:１３２人目の素数さん
07/05/25 12:01:26
URLﾘﾝｸ(ja.wikipedia.org)
243:１３２人目の素数さん
07/05/25 13:27:34
>>242
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）。
244:math太郎
07/05/25 13:45:51
>236
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？？？
245:１３２人目の素数さん
07/05/25 16:27:18
>>244
所得じゃなくて、貯蓄だからこんなもんじゃない？
246:math太郎
07/05/26 01:56:24
>245
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・・・。
247:１３２人目の素数さん
07/05/26 05:25:47
検定の範囲での中間試験あるんだが、練習問題出してくれ
248:１３２人目の素数さん
07/05/26 16:10:44
>>243
書き直しておいてあげたよ。これでＯＫ？
249:１３２人目の素数さん
07/05/26 19:53:29
>>248
ＧＪ。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）。
250:１３２人目の素数さん
07/05/26 23:53:41
>>249
dependent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。
251:１３２人目の素数さん
07/05/27 18:41:57
Googleヒット件数
「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" }
252:１３２人目の素数さん
07/05/27 20:19:27
標準偏差の答えが０ってありえますか？
253:１３２人目の素数さん
07/05/27 20:33:38
データ： 1, 1, 1, 1
の平均は 1、標準偏差はゼロ。
254:１３２人目の素数さん
07/05/28 11:22:04
すみません、１／５の確率の物を１００回試行したら成功数が
１０以下になるみたいな確率をエクセルの関数で求めるには
なんの関数を使えばいいかわかる方居ますか？
ヒントだけでも教えて頂けるとありがたいです。
255:１３２人目の素数さん
07/05/28 12:24:21
ヒント：それは統計と関係ない
256:１３２人目の素数さん
07/05/28 13:20:42
的確な指摘
257:１３２人目の素数さん
07/05/28 14:01:42
>>251
ご苦労。independence が dependence よりも多いのは、
independenceを前提としているモデルが多いからでは、
という気がする。
"Suppose X1, X2 be statistically independent random
variables" みたいな。
258:１３２人目の素数さん
07/05/28 14:03:17
>>254-255
いや、正規分布で近似をするなら統計と関係あるし。
100くらいの標本数なら、正確な確率を求めるのは難しくない
かも知れないけど。
259:１３２人目の素数さん
07/05/28 14:11:16
>>254に対する回答は
=NORMDIST(10,100*0.2,SQRT(100*0.2*0.8),1)
でいいのかな？
260:１３２人目の素数さん
07/05/28 17:35:55
計算が難しくもないのになぜへんな近似するアルか…
261:１３２人目の素数さん
07/05/29 08:01:00
数値は例ってことじゃ
262:１３２人目の素数さん
07/05/29 19:21:37
シンプソンのパラドックスのプロジェクトするんですけど何書けばわかんない・・・
やった事は、SPの説明、何が原因で起きるか、野球選手の打率の例、テストの男女比較の例、んで結論として、どうすれば
集めたデータをこのパラドックスなしで解析できるか・・
って位なんだけど、なんか付け足せることありますかね？
263:１３２人目の素数さん
07/05/29 20:49:58
適切な層別化が必要という教訓を得れば十分だとおもう
264:１３２人目の素数さん
07/05/30 00:54:13
URLﾘﾝｸ(ja.wikipedia.org)
ここにある、包除原理を確率において用いた恒等式の証明がわかりません。
よければ指南してもらえないでしょうか？？
お願いします
265:１３２人目の素数さん
07/05/31 08:04:25
大学院入試で統計学の基礎が範囲なんですが、おそらく基礎の基礎だと思うんですが、
分散や尺度や相関関係などに関しての参考書とかないでしょうか？
266:１３２人目の素数さん
07/06/01 08:44:47
>>265
数IIICの大学入試の問題集にもその程度は出てますよ。
267:１３２人目の素数さん
07/06/01 22:46:48
>>266
出てたあなぁ・・・理系なのにわからない・・・
268:１３２人目の素数さん
07/06/04 14:42:25
>>264
これは、帰納法で証明すると簡単だよ。
等式の右辺の最後は正確には±ではなく(-1)^(n+1)なので
このwikiの説明わかりにくいよね。
269:１３２人目の素数さん
07/06/06 10:37:11
統計用語がわからなくて・・・質問です。
どなたか、おしえてください。
ある一定量のリンゴをサンプリングしてその全部を一人が味見してＡ：おいしい、Ｂ：普通、Ｃ：まずい
と評価します。
このときにＡ、Ｂ、Ｃの割合が必ずある値になるように評価するという約束をします。
Ａ：Ｂ：Ｃ＝１：２：１とか、です。
この割合のことを統計用語ではなんというのでしょう？
また、こういう割合を設定する約束のことをなんと表現するのでしょうか？
270:１３２人目の素数さん
07/06/06 22:18:18
エクセル使う問題は大体こなせたのですが課題でひとつわからないのが残ってしまいました。
３つの事象XYZに関する独立性をXYZ上で定められた確率測度Qを利用して
Q(X∩Y∩Z)＝Q(X)Q(Y)Q(Z)が成り立つと定義する。
事象のペアXY,YZ、ZXが独立であっても3つの事象の独立がいえるか？
反例があればかきなさい。
という問題なのですが反例はあるんでしょうか？
なかなかできず困ってます。
271:math太郎
07/06/06 23:58:40
>269
正しいのかどうかわからんけど、
「評価割合の設定」とか聞いたことがありますよ。
272:１３２人目の素数さん
07/06/07 02:10:00
反例：
Ω={w1,w2,w3,w4}
P(w1)=P(w2)=P(w3)=P(w4)=1/4
X={w1, w2}
Y={w1, w3}
Z={w2, w3}
っつーか、宿題は自分でやりましょう。
273:１３２人目の素数さん
07/06/07 12:47:16
>>270
包除原理とド・モルガン
274:１３２人目の素数さん
07/06/08 08:03:25
共分散を求める際の平均は、加重平均でもよいですか？
275:１３２人目の素数さん
07/06/08 22:14:43
院試に統計・確率が必要なんですが、何か良い参考書ありませんかね？
詳細に書くなら、入門的であって、なおかつ詳しいところまで書いてある本です。
276:１３２人目の素数さん
07/06/08 22:46:26
>>275
おまえには無理
あきらめろ
277:１３２人目の素数さん
07/06/12 10:29:44
Academic版 Intercooled Stata 9から10へのアップグレードのお知らせが来た。
$413か、ちょっと悩むな。
278:１３２人目の素数さん
07/06/12 13:57:31
すんません
S:N比 ＝ 100：1のガウシアンノイズって、
誤差は分散いくつのガウス分布に従うんでしょうか。。？
279:初心者
07/06/15 07:19:19
初心者の質問ですが、お願いします。
ある測定値の、方法１と、方法２での結果の違いについて、
対応のないt検定をしようと思っているのですが、測定結果に
"10未満"というのがあり、その扱いに困っています。
例えば、方法1の結果は（14,17,10未満,16,10未満）、方法2の
結果は（16,20,19,16,19）といった感じです。
こういった場合はどうすれば良いのでしょう？
そもそも検定の選択が違い、t検定できないのでしょうか？
教えていただければ幸いです。
280:１３２人目の素数さん
07/06/15 16:46:45
>>279
俺なら、conservativeに Wilcoxon テストを使うけどな。
そもそも 正規性を仮定しているt検定を
小標本のそういうデータに適用すること自体に無理がある。
281:初心者
07/06/15 17:53:33
＞＞１３２人目の素数さん
ありがとうございます。
Wilcoxonを調べてみます。
282:１３２人目の素数さん
07/06/15 17:58:14
統計学がんばりましょう。
283:１３２人目の素数さん
07/06/18 12:30:56
じゃんけんで８連勝する確立教えてちょ・ｖ・あいこなしで
284:１３２人目の素数さん
07/06/18 16:40:06
1/256かな。
285:１３２人目の素数さん
07/06/18 22:30:25
どなたか教えてください、ちょっと困ってます。医学論文を読んでいたら、
”A indicated some level of significance if the 95% bracket was used.”
という文章がありました。”95% bracket”は95％信頼区間のことでしょうか？
どなたか回答をお願いします。
286:１３２人目の素数さん
07/06/18 22:36:37
じゃんけんは、グー、チョキ、パー各々の出現確率が 1/3 じゃないぞ。
人によって必ず癖があるから、まず勝敗が五分五分にならない。
おまけに人間は、学習能力によって過去の結果を参考にしながら
次の戦略を立てるから、互いに独立な試行でもない。
よって、1/256 = (1/2)^8 は誤り。
答えは、データを取って研究してみないことにはわからん。
287:１３２人目の素数さん
07/06/18 22:54:50
>>285
その文の中にある統計用語は、「有意水準（level of significance）」だけ。
「９５％四角括弧」が何を意味してるのかは、その論文見てみないとわからんちょ。
288:１３２人目の素数さん
07/06/19 04:23:29
はじめまして。
統計の初歩の初歩の部分の質問なんですが…
度数分布表の階級をわけるときは、未満にするのが基本なんですか…?
わからないのは、懸垂の回数の問題なんですが、
階級
1回以上3回未満
3回以上5回未満
5回以上7回未満
または、
1回以上3回以下
4回以上6回以下
7回以上9回以下
どちらの分け方が正しいのですか?
先生曰く、気温問題は小数があるので未満で区切り
試験結果問題は以下で区切るといいました。
なんで違いが出るのかわかりません。
よろしくお願いします。
289:１３２人目の素数さん
07/06/19 11:20:17
>>285
その通りでしょう。ここでの"bracket"は、括弧という意味では使われていないと思う。
limitを持った領域、まさに区間に相当する意味で使っているのでは。英英辞典引いてみてね。
290:１３２人目の素数さん
07/06/19 11:51:34
>>288
細かいこと気にするな、どっちでも同じだ。
ただ「１回以上４回未満」は、結局のところ、{1,2,3} のいずれかだから、
各値になる確率が同様なら、平均は２になる。
そういう意味で、「１回以上３回以下」としておいた方が
１と３を足して２で割ると平均が分かって便利なんだよエッヘン、
と先生は言いたかったのかもしれん。
291:１３２人目の素数さん
07/06/20 19:14:06
>>289
医学論文で 95%信頼区間 を短く言いたければ「95% CI」 が普通。
文学的な表現を使ったりするのは、一般向けニュース記事だな。
論文ならレフリーに怒られる。
292:↑
07/06/20 19:54:44
馬鹿
293:１３２人目の素数さん
07/06/20 22:49:40
>>291
医学論文じゃなくてもそれが普通だっての。そんなこと言ったって、目の前にある論文には役に立たん。
理解することの方が重要。
・・・と>>292の言いたいことを解説してみた。
294:１３２人目の素数さん
07/06/21 00:02:08
授業で疑問点が出たのでお願いします！
ｘｉ～Ｎ（μ、σ＾２）の時
Ｅ（Σ（ｘｉ－ｘ ｂａｒ）＾２）＝（ｎ－１）σ＾２となることを示してください。
295:１３２人目の素数さん
07/06/21 00:05:22
N（μ、σ）のEから計算できない？疑問点じゃなくて宿題じゃねーか。
296:１３２人目の素数さん
07/06/21 00:11:04
そこがわからないので教えていただきたいのです。
自分、まだ統計学をかじり始めたばかりなので（＞_＜）
297:１３２人目の素数さん
07/06/21 00:15:23
>293
確率論も学ばず統計学とな
298:293
07/06/21 05:37:18
え、俺？
299:１３２人目の素数さん
07/06/21 05:39:02
>>289
所得階級の場合は bracket をそんな意味に使うけどね。他には見たことない。
95 percent bracket とかでググってみそ。
>>292-293
基地外？
300:１３２人目の素数さん
07/06/21 05:49:58
A category of people or things that are similar or fall between specified limits : those in a high income bracket.
(Oxford)
非専門的ではあっても、日本人が「括弧」から受ける印象ほど変な表現ではない。
試しに、"percent bracket" でもググって見たら。
念のためだけど、そう言う表現を使うことの是非は論じてないからね。
301:１３２人目の素数さん
07/06/21 11:48:39
＿＿＿＿_
／::::::::::::::::::::::::::＼～ﾌﾟｰﾝ
/:::::::::::::::::::::::::::::::::::::::＼～ﾌﾟｰﾝ
|:::::::::::::;;;;;;|＿|＿|＿|＿|～ﾌﾟｰﾝ
|;;;;;;;;;;ノ∪ ＼,) ,,／ ヽ～
|::（ 6∪ ー─◎─◎ ）～
|ノ （∵∴ （ o o）∴）～
| ∪< ∵∵ ３ ∵> ﾑｯｷｰ!
＼ >>299 ⌒ ノ＿＿＿＿＿
＼＿＿＿＿_／ | |￣￣＼ ＼ 基地外？
＿＿_／ ＼ | | |￣￣|
|:::::::/ ＼＿＿＿ | ＼| | |＿＿|
|:::::::| ＼＿＿＿＿|つ⊂|＿_|＿＿／ ／
|:::::/ |￣￣￣￣| 〔￣￣〕
ｶﾀｶﾀｶﾀｶﾀ
302:１３２人目の素数さん
07/06/21 13:19:07
>>301
自画像かよｗ
まあ英語圏の医療統計の専門家に
”A indicated some level of significance if the 95% bracket was used.”
つー断片的な表現だけ見せて、「この "bracket" は信頼区間の意味か？」と聞けば、
全員が「それだけでは意味不明」と答えるよ。
肝心の情報を持ってる質問者の >>285 は、それ以上説明せんし、議論するだけ無駄だな。
まあ一応、推理だけしておくと、、、
1. その論文には図があって、図の中に |-----| （またはその縦型）のような図形が描かれてる。
2. で、その図形が、例えば、観測値の（95%）中央範囲を表す、とか、どっかに定義されてる。
3. 後の文章で、それを「the 95% bracket (95% H型図形)」と表現。
303:１３２人目の素数さん
07/06/24 22:56:55
ある眼圧下降薬を10人に点眼して、1日後、2日後・・・14日後
と毎日朝9時に眼圧を測定しました。
2日後以降、眼圧が下がらなくなりましたって時は
反復測定のANOVAしてposthocすればいいのでしょうか？
教えてくださいまし。
304:１３２人目の素数さん
07/06/25 22:47:35
すいません４つほど質問があります
１.標本数Ｎの標本から得られた平均値の標本分布の標準偏差をなんと呼ぶんでしょうか？
２.１つ１つの標本の分布と、標本抽出分布（標本平均の分布）との違いを教えてほしいです。
３.標本誤差と母集団標準偏差と標本数の関係
４.母集団から標本抽出を行う場合、標本数Ｎが大きくなると、標本誤差はどうなるか？
すいません。馬鹿な私に教えてくださいまし
305:１３２人目の素数さん
07/06/27 13:32:21
>>304
宿題は自分でやりましょう。
統計の問題というより、本を読んで定義と概念を理解すれば
答えられる問題ばかりですよね。
306:１３２人目の素数さん
07/06/27 13:45:51
>>303
とりあえず２日後から１４日後のデータだけを
線形トレンド（と定数項）に回帰して、
線形トレンドの係数が有意かどうか見てみたら？
307:１３２人目の素数さん
07/06/27 18:05:11
303です。
早速やってみます。ありがとうございます。
308:１３２人目の素数さん
07/06/27 20:37:19
今データ学習アルゴリズムって本を読んでて、カルバック擬距離が正であることの証明を読んでたんですが、
どうやらこの証明が間違ってるようです。
そこで自力で証明しようとしたんですが、なかなかうまくいきません。
どなたか証明の糸口を教えていただけないでしょうか？
309:１３２人目の素数さん
07/06/27 23:19:24
確率分布の問題で質問です。
Excelで解答を出したいのですが、正規分布と対数正規分布の関係が理解できません。
どなたかアドバイスをお願いします。
【問題】
ある地域の大雨時の排水量は平均4500[m^3/日]、標準偏差1500[m^3/日]
の対数正規分布であると推定された。この地域に最大排水量は5500[m^3/日]
の排水設備を設けたとき、以下の諸量はいくらになるか。
(1)この地域の洪水確率。
(2)この地域の排水量が2000[m^3/日]と5000[m^3/日]の間になる確率。
(3)この地域の90%確率排水量はいくらか。(累積確率90%に対応する変数の値、
10%の確率で年間降雨量はこの値以上になる)
よろしくお願いします。
310:１３２人目の素数さん
07/06/28 11:49:46
>>309
対数正規分布というのは、対数を取ると正規分布になる分布。
つまりXが正規分布に従うとき、exp(X)が対数分布に従う。
Xの平均、分散が分かってれば、exp(X)の平均・分散も分かる。
っていうか、そんなの教科書に公式載ってるでしょ？
311:１３２人目の素数さん
07/06/28 13:50:36
多変量解析についてご助言お願いします。
変動に周期性のある、ある変数を、他の変数を用いて、
時間的に関係式として記述したいのですが、
関係式に使う変数の絞り方等、この分野に殆ど無知であるために、
googleで調べてみても要領がよくつかめないのです。
この場合用いるべき手法や、おすすめの本、概
要の載っているＨＰなどありましたら、どうか教えていただけませんでしょうか。
312:１３２人目の素数さん
07/06/28 17:03:10
>>311
やりたいことと合ってるか分からないけど、典型的には「ダミー変数」がキーワードじゃない？
12ヶ月なら11個の変数をぶち込んでregressすればいいんじゃないか。
313:309
07/06/28 17:27:47
>>310
丁寧な返答ありがとうございます。
つまり、対数正規分布を平均、分散を元に正規分布へ変換し、正規分布の確率密度関数を出しxについて積分すれば確率が求められるということでしょうか？
教科書を持っていないのでネットで検索してみました。
314:１３２人目の素数さん
07/06/29 07:33:23
>>311
株価とか経済指標など予測が極めて困難な解析とかが目的なの？
315:311
07/06/29 10:35:14
>>312>>314
迅速な返答ありがとうございます。
どうも言葉足らずだったようで、解りにくい事を言って申し訳ありません
私がやろうとしているのは、>>314さんの仰るとおり予測が困難な解析で
一つの変数をコントロールしている要因がそもそも不明な状態です。
なので、１．リストアップしたうちからなるべく少ないパラメーターで、２．かつ正確に、
３．できれば時間経過的に周期を解析する。というのが至上目的です。
何分初めての経験で、２・３についてはそこまで期待していませんので、
こういう方法が良いんじゃないのか、程度のアドバイスを頂けたらと思っております。
316:１３２人目の素数さん
07/06/29 12:50:42
１，２の両立を考えるのは「モデル選択」という問題。
普通は「AIC」とか「Cp統計量」とかいう値を基準にして
最適なパラメーターセットを探すらしいよ。
317:１３２人目の素数さん
07/06/29 16:43:20
1に関しては近似によるあてはめが一番簡単。しかし当てはめ方は言わば任意だから
2がどうしても厳しい。
鍵となるのは摂動やランダムウォークやカオスかな。
ただしカオスに周期性を求めることは出来ない。
1の選択はとても難しい。モデルを作り上げるとすると条件をクリアした媒介変数を
採用するのだろうが、その条件は当然演算者や具現する人の恣意性の介入が予想される。
バタフライ効果と言う言葉があるけど影響が微小であると判断し切り捨ててしまった
パラメータによって演算に多大な影響を及ぼす場合もあるのでパラメータごとに性質
を分析し採用の判断基準とすることが望ましいと思われます。
318:１３２人目の素数さん
07/06/30 04:00:28
>>315
単なるモデル選択の問題なら、
>>316が言うようにAICやC_pなどを使うのが良い。
Rなどのパッケージソフトで簡単にできる。
予測したい変数に先見的な季節性（例えば変数が電力使用量で、毎夏
に値が大きくなるなど）がある場合は、季節調整のためのダミー変数
を入れる方法もあるし、時系列モデルをつかって予め季節要因を取り
除くという便宜的な方法もある（例えばX-12 ARIMA など)。
319:１３２人目の素数さん
07/06/30 04:02:42
>>313
その通りです。余計なお世話かも知れませが、
>>310 からそこまで理解できるのであれば、
あなたが直面している困難は
多分教科書(or公式集)を持っていないことだけです。
320:１３２人目の素数さん
07/06/30 05:08:13
>>315
URLﾘﾝｸ(www.ne.jp)
321:309
07/06/30 09:13:43
>>319
ということは、
(1)の答えは=1-NORMDIST(ln(5500),ln(4500),ln(1500),1)に100かけたので。
(2)は=NORMDIST(ln(5000),ln(4500),ln(1500),1)-NORMDIST(ln(2000),ln(4500),ln(1500),1)に100かけたので。
(3)は=NORMINV(0.9,ln(4500),ln(1500))*100であっていますでしょうか？