12/01/14 01:26:29.32
●過去スレ
統計学なんでもスレッド12
ｽﾚﾘﾝｸ(math板)
統計学なんでもスレッド11
ｽﾚﾘﾝｸ(math板)
統計学なんでもスレッド10
ｽﾚﾘﾝｸ(math板)
統計学なんでもスレッド9
ｽﾚﾘﾝｸ(math板)
統計学なんでもスレッド8
ｽﾚﾘﾝｸ(math板)
統計学なんでもスレッド7
ｽﾚﾘﾝｸ(math板)
統計学なんでもスレッド6
ｽﾚﾘﾝｸ(math板)
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ｽﾚﾘﾝｸ(math板)
統計学なんでもスレッド
ｽﾚﾘﾝｸ(math板)
3:１３２人目の素数さん
12/01/14 01:26:52.84
●関連スレ１ ソフトウェア
【R言語】統計解析フリーソフトＲ 第４章【GNU R】
ｽﾚﾘﾝｸ(math板)
統計ソフトSTATAの部屋 Ver.2
ｽﾚﾘﾝｸ(math板)
統計・解析ソフトについて
ｽﾚﾘﾝｸ(bsoft板)
【統計分析】機械学習・データマイニング【集合知】
ｽﾚﾘﾝｸ(tech板)
●関連スレ２ 試験
【会計士】★統計学part2★【選択科目】
ｽﾚﾘﾝｸ(exam板)
【通信】 統計士・データ解析士 【高杉】
ｽﾚﾘﾝｸ(lic板)
統計・プログラミング選択あつまれー
ｽﾚﾘﾝｸ(kouri板)
センター数学2Bで統計選択のやつ集まれ～ 2011
ｽﾚﾘﾝｸ(kouri板)
●関連スレ３ その他
統計学は低脳のやる学問？
ｽﾚﾘﾝｸ(math板)
心理統計学スレ
ｽﾚﾘﾝｸ(psycho板)
偏った標本調査・世論調査・統計を吊し上げるスレ
ｽﾚﾘﾝｸ(sim板)
【泰野くん】（独）統計センター２【藤田】
ｽﾚﾘﾝｸ(koumu板)
【さよなら】（独）統計センター３【ラスプーチン】
ｽﾚﾘﾝｸ(koumu板)
4:１３２人目の素数さん
12/01/21 13:06:02.22
「10レス未満かつ1週間書き込みなし」でスレ落ち寸前なので保守
5:１３２人目の素数さん
12/01/22 19:46:19.81
歳 数 ﾌﾟﾛｯﾄ
20 １ *
22 １ *
25 ２ **
28 １ *
平均 24 歳ですが、
ﾒﾃﾞｨｱﾝは 25 歳であってますか？
6:１３２人目の素数さん
12/01/22 23:20:00.60
メディアンの定義は？
定義が分かっているなら合っているか合っていないか自明だと思うけど。
7:５
12/01/23 00:12:43.11
ここでズバーン！とやると右も左も５０%になるラインだと思ってます
8:１３２人目の素数さん
12/01/23 00:25:59.95
20歳をもう一匹捕まえて
「うちの店は若い子多いよ、20歳メインだよ」
20歳をもう二匹捕まえれば
「うちの店は若い子多いよ、20歳のピチピチばっか！」
それが統計ｗ
9:１３２人目の素数さん
12/01/23 13:45:50.94
ﾒﾃﾞｨｱﾝは24.75歳ですか？
ここでわけると右も左も2.5人になる気がします
24.5からさらに1/4右にいけば
**を1:3にわけて公平になると思うのです
10:１３２人目の素数さん
12/01/23 14:22:58.94
>>9
メディアンは25歳です。
Wikipediaがあなたの質問にずばりと答えています。
中央値
URLﾘﾝｸ(ja.wikipedia.org)
>中央値（ちゅうおうち、英: median）は、代表値の一つで、
>有限個のデータを小さい順に並べたとき中央に位置する値。
>たとえば5人の人がいるとき、その5人の年齢の中央値は3番目に年寄りな人の年齢である。
>ただし、データが偶数個の場合は、中央に近い2つの値の算術平均をとる。
>中央値の事を、メディアン、メジアン、中間値とも呼ぶ。
11:１３２人目の素数さん
12/01/23 15:50:14.24
ああ、真ん中の順位の人が所属する所の値を答えればいいのですね
偶数人なら真ん中の人はいないので間をとると
では離散的でなく、例えば24歳6ヶ月を24.5歳、11歳9ヶ月を11.75歳などとして
階級幅1.0歳の度数分布として扱うことを考えた場合はどうでしょう？
例えば区間[24.5, 25.5)歳の人は25歳として分類されるとします
(24歳6ヶ月の人を25歳に分類するのは明らかに違和感がありますが)
度数分布では順位の情報が消失してしまっているので
幅1.0を25歳に属する人数で割って …※
最も若い階級から24歳までの累積人数から
50%に到達する為の不足人数を算出し
その人数を※に掛けた値を
24.5に足した値がメディアンになるのでしょうか？
12:１３２人目の素数さん
12/01/23 18:54:29.48
>>11
URLﾘﾝｸ(aoki2.si.gunma-u.ac.jp)
階級内で均等分布しているなら図の▲のように
階級内の平均値が階級値になるように分布しているはずですが、
その計算方法だと図の●のように小さい方にずれます。
詳しくは下記ページをどうぞ。
中央値（Me）
URLﾘﾝｸ(aoki2.si.gunma-u.ac.jp)
13:１３２人目の素数さん
12/01/24 20:28:12.48
医療統計やってるんですが、お願いします。
下記の回帰分析の結果から、総コレステロール（ＴＣ）とトリグリセリド（ＴＧ）のどちらが
糖尿病の重症度に影響を与えているか考察しなさい。
説明変数x1(TC):mx1=251
説明変数x2(TG):mx2=209
重相関係数:R=0.902
重寄与率:R2=0.814(81.4%)
標準偏回帰係数:b1=1.239 b2=0.549
14:１３２人目の素数さん
12/01/24 22:03:08.61
すいません、解決しました。
15:１３２人目の素数さん
12/01/27 00:10:48.13
>>3
関連スレ補綴
【統計学】統計的仮説検定！！
ｽﾚﾘﾝｸ(math板)
◆統計学について語るスレ
ｽﾚﾘﾝｸ(sim板)
生物学での統計学スレ
ｽﾚﾘﾝｸ(life板)
統計ソフト統合スレッド－SPSS・SAS以外
ｽﾚﾘﾝｸ(psycho板)
SASスレ
ｽﾚﾘﾝｸ(psycho板)
SPSSスレ
ｽﾚﾘﾝｸ(psycho板)
16:１３２人目の素数さん
12/01/27 00:47:39.56
全部過去ログじゃないか。今更リンクはってどうする。
17:１３２人目の素数さん
12/01/27 00:54:46.14
甘利さんの情報幾何の方法って再販しないの？
18:１３２人目の素数さん
12/01/27 21:49:18.71
>>16
然らば活きた現役スレをご紹介。
シリウス先生の心理統計学
URLﾘﾝｸ(homepage2.nifty.com)
19:名無しさん
12/01/31 12:14:11.81 sp1ZpjC8
正規分布の式に、π円周率が入ってるのは何？
円周率が正規分布に関係している理由を教えて下さい。
20:名無しさん
12/01/31 12:21:44.79
∫[-∞,+∞] e^(-x^2/2) dx = √(2π)
21:猫の定義 ◆MuKUnGPXAY
12/01/31 12:23:33.54
>>19
そういう疑問は学生の時に私も持ちましたね、何故理論物理の各公式に
はπ円周率が入ってるのかってね。そんでその話を某大物理学者の先生
に直接にお伺いしたら：
★★★『そういう疑問を持つ事は非常に大切なことです。
でも囚われてしまったら論文が書けなくなります。
研究というのはそんなに甘いものではアリマセン。』★★★
という返答をなさいました。
ちょっと印象に残ったお話でしたね。
猫
22:名無しさん
12/01/31 13:07:00.34 sp1ZpjC8
猫さん、判る範囲で教えて下さい。
23:猫の定義 ◆MuKUnGPXAY
12/01/31 13:20:18.82
>>22
何をですか？
猫
24:名無しさん
12/01/31 14:03:55.70
ガウスの何とかと言ったよね？
なんだっけ？＞＞20
25:名無しさん
12/01/31 14:05:52.78
あ、単にガウス積分か
26:名無しさん
12/01/31 15:30:35.73
>>19
ひょっとして正規分布の分布関数すら知らずに質問してない？
27:名無しさん
12/01/31 16:29:15.92
>>21
そんで、現在の自分の見解は？
28:名無しさん
12/02/01 01:39:54.09 hZeM7um0
>>26
釣りかなぁ？
正規分布が確率変数分布であることしか知らないが。
それで、πとどういう関係か疑問に思うのは別におかしいとはおもわんがね。
29:名無しさん
12/02/01 01:55:40.49
>>28
>>20で早々に理由が書いてあるだろ
正規分布の分布関数がどんな形をしてるか、wikiで確かめてみろ
30:名無しさん
12/02/01 10:21:45.82 hZeM7um0
要は吊り鐘の形になるために、πが必要だったという事かな。
手元の統計の参考書みても式は載せてあっても、式の中身まで解説されて無かったんで。
この先はガウスとか勉強すればいいんだな。二項分布の近似ぐらいしか思って無かったんで。
勉強になりました。あとはwik見ます。
31:名無しさん
12/02/01 11:45:32.20 ndivDicL
>>21
いい話ですね。
私も学生に同じような話はしています。
32:名無しさん
12/02/01 12:08:14.91
もしかしてオイラー公式とかも知らん？
特性関数とフーリエ変換の関係とかも
33:猫の方針 ◆MuKUnGPXAY
12/02/01 12:14:50.32
>>31
今になって私がその話を理解するに：
★★★『数学を理論物理に取っての表現の手段（道具）と認識した場合、
では理論物理が数学を手段として用いる事の必然性はあるのか。』★★★
という様な事で、「この理由は判らない」とあの田崎晴明さんも何処か
で書いて居られたという記憶です。通常はそういう事は物理学者は疑わ
ないんでしょうが、でも「もし万が一、数学以外にも物理を記述する言
語が存在する」という様な事があれば、ソレは非常に興味深いと私は考
えます。
何故こういう事に私が拘るかというと、もし何かの全く新しい研究対象
が数学ででも物理ででも出現した場合に、では果たして既存の言語なり
既存の道具だけで問題が記述出来て、その問題が解決するかどうかは前
以ては何の保証もないと私が考えるからです。
猫
34:名無しさん
12/02/01 12:21:28.28
>>33
そのために拡張してきたのが、物理と近かったころの数学なんじゃないの。
記述できなきゃ、拡張していくだけでしょ。
35:名無しさん
12/02/01 12:27:20.42 hZeM7um0
オイラー・フーリエ共にしりません。
聞いたことあるレベル。
36:猫は痴漢 ◆MuKUnGPXAY
12/02/01 12:28:29.90
>>34
恐らくは概ねそうでしょうね。でも拡張とか延長ではなくて『全く新し
い見方や考え方による方法論』という可能性を排除しない方が学問が面
白くなると私は個人的に思うだけですね。つまり既存の考え方に捕われ
ずに考えたいという事です。
猫
37:１３２人目の素数さん
12/02/01 17:28:20.77
>>36
でも、それを人間が理解できないと意味ないので、まったく新しい見方や方法論も論理の拡張として数学に組み込めるんじゃないかと思う。
38:１３２人目の素数さん
12/02/01 22:03:04.41
>>32
なんだ。只の嫌味だったか。
イヤな人が多いゎ。
39:１３２人目の素数さん
12/02/01 22:18:16.09
>>38
ﾊｱ？なんで
オイラーにπ入ってるだろ、フーリエにもな
なんで特性関数にπが絡むんだっ？て疑問に思わんのか？
そう思ったら自分で調べなさい
40:１３２人目の素数さん
12/02/02 02:21:28.42
オイラーもフーリエも知らないと書いているのに…
正規分布の式にπがある意味を知りたいだけなの質問に。
質問の内容には答えず、意図的に質問者を見下すレスしか返せないのは、嫌味以外に何があろうか。
オイラーや、フーリエのπの意味を知らなければ、正規分布のπを理解できないと言いたいのなら、オイラーやフーリエと正規分布の関係を示すべきでしょ。
それじゃなければ、ただ無知の人を愚弄したいだけ。
以上。もう書き込まないんで。
41:１３２人目の素数さん
12/02/02 02:50:47.64
横からスマンけど、
オイラーもフーリエも知らないけど、教えろや！見下すな！
というのは、
働いてやるから仕事教えろや！よりもひどいぞ？
仕事は契約関係だけど、２ｃｈで教えるというのは善意だ。
おまえの態度は善意を期待してのものではない。
おしえろや馬鹿どもがー！
という態度だな。
逝ってよし！
42:１３２人目の素数さん
12/02/02 06:16:29.67
>>40
ホントにｱﾌｫなの？
すでにガウス積分だって書いてあっただろ
43:１３２人目の素数さん
12/02/02 07:10:51.22
うるせえ！
44:１３２人目の素数さん
12/02/02 08:41:08.52
しゃーないやっちゃな。これ以上荒れても困るので解説。
・流れ
質問：>>19
回答：>>20
質問者は>>20が回答であることを理解できず迷走
・解説
正規分布の確率密度関数をφ(x)とすると確率密度関数の性質から
∫φ(x) dx = 1 が必要。
質問者はφ(x)がどんな形かは知っているようなのでそれと>>20を
見比べてよく考えてください。（μ=0, σ=1で考えれば十分）
なお、>>20の積分をどうやって求めるかは別の話。
そちらが知りたい場合は別途調べてください。
45:１３２人目の素数さん
12/02/02 08:57:06.77
じゃあ次は>>32の解説をヨロ
46:１３２人目の素数さん
12/02/02 11:01:16.75
以上。もう書き込まないんで。
47:１３２人目の素数さん
12/02/02 11:20:01.11
>>46
最初の質問者らしき人は>>40で「以上。もう書き込まないんで。」って書いてるし。
>>45、>>46の相手をする意味はないね。
48:１３２人目の素数さん
12/02/02 11:47:01.81
はやく>>32の解説をお願いしますよ
まさかいい加減なことを言ってるんじゃないでしょうね？
49:１３２人目の素数さん
12/02/02 11:59:45.10
>>48
wikiでも読め
50:１３２人目の素数さん
12/02/02 12:01:40.91
>>19の質問と>>32の内容がどのように関係しているのかについて
早く解説してくださいよ
51:１３２人目の素数さん
12/02/02 12:03:36.87
>>50
教科書読め
52:１３２人目の素数さん
12/02/02 12:05:24.88
wikipediaのどの記事のどの部分に書いてあるんですか？
何という教科書のどの部分に書いてあるんですか？
53:１３２人目の素数さん
12/02/02 12:27:02.63
これがゆとりか
54:１３２人目の素数さん
12/02/02 12:31:37.93
結局まともに答えられないんですね。
55:１３２人目の素数さん
12/02/02 12:32:02.83
>>54
鏡みろ
56:１３２人目の素数さん
12/02/02 12:33:09.70
じゃあ>>32は何一つわかってなくてただの煽りという解釈でよろしいですね？
57:１３２人目の素数さん
12/02/02 12:33:58.54
>>55
ただの愉快犯だ、もう放っておけ
58:１３２人目の素数さん
12/02/02 12:35:57.69
>>56
そ、お前は何一つ理解できないから煽られてるだけ
59:１３２人目の素数さん
12/02/02 12:35:57.93
>>32は単に自分が知ってる用語を書き込んでみただけの愉快犯ということですね
60:１３２人目の素数さん
12/02/02 12:38:08.62
>>59
そ、そしてお前はみんなの笑われ者ってことさ
61:１３２人目の素数さん
12/02/02 12:41:12.89
質問に答えられない貴方も同類ですね
>>32が>>19と無関係かどうかについてもはっきりとした言及を避けて
逃げ回ってるだけですからね
62:１３２人目の素数さん
12/02/02 12:46:57.16
そ、そしてお前はみんなの嫌われ者ってことさ
63:１３２人目の素数さん
12/02/02 14:41:19.54
>>35
お呼びでしょうか？
オイラーを祀るスレ
ｽﾚﾘﾝｸ(math板)
64:１３２人目の素数さん
12/02/02 17:12:16.22
中学生の身長が○cm以上である割合を推定したい
信頼度95％、誤差0.03以下で推定するとき
必要な標本の数はいくつになるって問題なんだけど
これだけの情報で答え出るの？
65:１３２人目の素数さん
12/02/02 22:40:02.46
∫e^(x^2)
66:１３２人目の素数さん
12/02/02 22:50:37.33
∞
67:１３２人目の素数さん
12/02/02 22:54:07.42
∬e^(x^2+y^2)dxdy
68:１３２人目の素数さん
12/02/02 22:55:52.71
∞
69:１３２人目の素数さん
12/02/03 00:05:43.90
>>64 出ない。
70:１３２人目の素数さん
12/02/03 10:22:38.13
回帰分析の手順を教えてくだい。
ご教授お願いします。
71:１３２人目の素数さん
12/02/03 11:02:46.16
>>44さん
ありがとう。この先は自分で調べます。こんなに荒れてたとゎ…
72:１３２人目の素数さん
12/02/03 21:31:14.61
>>71
と張本人がいっております
73:１３２人目の素数さん
12/02/03 21:48:27.46
正規分布のπの意味を尋ねたのに対して、訊かれもしない他のπを使った公式を示して、こんなんも知らんのか？
とか、返してたらむちゃくちゃだな。
誰が他のπを使った公式を教えてくれと訊いたんだ？
74:１３２人目の素数さん
12/02/03 22:19:35.92
なに威張ってんの？
ｱﾌｫ？
75:１３２人目の素数さん
12/02/03 23:46:11.96
ちょっと恥ずかしいかも。
76:１３２人目の素数さん
12/02/04 04:27:06.72
よほど悔しかったんだろう
77:１３２人目の素数さん
12/02/04 10:59:14.48
>>71で質問者登場で解決でしょ。後はあらし認定します（オレが）。
どっちにしろ、数学以外の学問の派生として統計学を学んだ人（オレもなんだけど）
にとっては、正規分布の式の内容までは教われないからね。
もちろん式の意味、なぜ釣鐘の形になるか（中心極限定理）とかは教わるけど。
オレもいい勉強になったでし。
ただオレ思うに、車に運転するドライバーが注意すべきことは、エンジンの構造を
知る事よりも、安全に運転すること道路法規を守ることだと思うわけ。
もちろん、車の構造やエンジンの構造を知る事でちょっとしたトラブルを切り抜ける
ことはできるかもしらないけど。
統計技法を車の運転に例えるのは強引だけど。
「正しく標本を取って、そしてデータの意味する事を吟味する。」それが大切で、
あとは先人たちの知識を使って、徹底的にデータを解析させていただく。
そんなつもりで、統計と付き合っております。
後半部分は、オレの考えなのでもちろん押し付けるつもりないからね。
78:１３２人目の素数さん
12/02/04 11:27:25.65
数学に強い人よりも、エクセルを十分に使いこなせる人が社会人として役立つということですね。
分かります。
79:１３２人目の素数さん
12/02/04 11:48:29.12
あいや、そういう事でなくて。
自分がドライバーなのか、車のセールスマンなのか、修理工なのか、車のデザイナーなのか、認識する事が必要。
みんな、それぞれ社会として必要な人材。
80:１３２人目の素数さん
12/02/04 12:00:35.16
車のデザイナー気取りで、ドライバーを見下す人もいるんですね。
しかも、とんちんかんなこと言って、煙に巻こうとしたが、墓穴を掘ったみたいな。
分かります。
81:１３２人目の素数さん
12/02/04 12:07:01.18
>>69
否、出ますよ。前スレ>>761のこの式を、使うのです。
信頼度95％、誤差0.03>>64ですから、λには2、ｄには0.03、ｐとqには0.5を
それぞれ代入ですね。そうすると求むべき必要標本数：ｎが算出できますよ。
標本数はどの程度あればよいのですか
URLﾘﾝｸ(www.pref.saitama.lg.jp)
82:１３２人目の素数さん
12/02/04 12:30:49.53
>>80
君もかなりの粘着な性格だね
83:１３２人目の素数さん
12/02/04 12:31:40.73
>>70
問われた回帰分析とは、ロジスティック回帰分析でなく古典的線形重回帰分析の
ことでしょうか。それなら早大講師阿部圭司氏の以下ページが、懇切ですので、
学習されては如何でしょうか。
(1)篇には、「Excel>分析ツール>回帰分析」の操作法も付記されていて、手軽に
線形重回帰分析を味わえますよ。
回帰分析(1) 回帰分析の目的 早稲田大 阿部圭司
URLﾘﾝｸ(www.aoni.waseda.jp)
回帰分析(2) 残差の確認
URLﾘﾝｸ(www.aoni.waseda.jp)
回帰分析(3) ダミー変数
URLﾘﾝｸ(www.aoni.waseda.jp)
回帰分析(4) 多重共線性
URLﾘﾝｸ(www.aoni.waseda.jp)
回帰分析(5) 変数選択
URLﾘﾝｸ(www.aoni.waseda.jp)
84:１３２人目の素数さん
12/02/04 12:52:07.39
ワロタ。
85:１３２人目の素数さん
12/02/04 13:46:02.20
>>77
ここは理系の数学板だ、微積分知らなければ突っ込まれて当然。
いやなら経済板でやってくれ。
86:１３２人目の素数さん
12/02/04 14:08:19.69
>>85
くんな！
87:１３２人目の素数さん
12/02/04 14:22:42.76
>>85
まずは、どのスレがどういう理由で突っ込まれたのか説明してくれ。
88:１３２人目の素数さん
12/02/04 14:28:56.22
>>87
レス見れないの？
89:１３２人目の素数さん
12/02/04 14:35:14.96
>>19 が>>32の理由で突っ込まれたか。
>>32 が>>73の理由で突っ込まれたかのどちらか。
90:１３２人目の素数さん
12/02/04 15:01:01.25
>>77だけど。
統計学自体は純粋な数学の分野だと思ってるよ。
確かにオレは経済学から統計を学んだけど、
それでも、確率、場合の数、数列(Σの計算)、
実数の微積分、マトリックス行列、ベクトル、理解してなきゃ統計をマスターできなかったと思う。
質問者のレスをたどってみても、あながち数学を理解してないとは思えないし、
質問自体、有意義なもねだと思うけどね。
そもそも、スレタイ自体が「なんでも」だろ。突っ込まれる要素はないと思うけどな。
91:１３２人目の素数さん
12/02/04 15:21:03.45
>>86
確率１で顔がまっかだぞ、て意味わかんねーだろ
92:１３２人目の素数さん
12/02/04 15:31:46.37
もしかして特性関数が確率統計に関係したものであることも知らんの？
それで怒ってるの？
93:１３２人目の素数さん
12/02/04 15:34:57.52
>>92
誰に言ってるのかと書いてみる。
94:１３２人目の素数さん
12/02/04 15:46:08.04
今デザイナー気取りが、ドライバーを値踏みしようとしているねですね。
分かります。
95:１３２人目の素数さん
12/02/04 16:06:08.08
>>91
測度ゼロだと、自分では思ってる。
96:１３２人目の素数さん
12/02/04 16:09:24.09
人は何故同じ過ちを繰り返し冒すのか。
よくわかるな。
97:１３２人目の素数さん
12/02/04 16:26:18.77
>>95
測度の定義は？
98:１３２人目の素数さん
12/02/04 16:48:20.84
>>97
それを、ずるずる続ける気？ｗ
99:１３２人目の素数さん
12/02/04 16:49:27.55
>>70
重回帰分析Web学習サイトだと、早大向後准教授『ハンバーガー統計学』の
続編のこちらも、平易で初学者にはお奨めですね。
アイスクリーム統計学にようこそ！ 早大人間科学部 向後千春准教授
URLﾘﾝｸ(kogolab.chillout.jp)
6. 重回帰
URLﾘﾝｸ(kogolab.chillout.jp)
紙体は、『統計学がわかる【回帰分析・因子分析編】』（技術評論社, 2008/12/9）。
100:１３２人目の素数さん
12/02/04 16:50:29.23
>>97
>>98 だけど、書き方が悪かったな。
わからないから、わかりやすく説明を書いてください。
プリーズ！
101:１３２人目の素数さん
12/02/04 16:54:10.39
>>98
wみて無視
102:１３２人目の素数さん
12/02/04 16:56:40.49
>>100
本人かー
103:１３２人目の素数さん
12/02/04 17:07:06.08
>>32～>>102
貴男方、ここは統計質疑応答スレなのですから、そのような統計に無縁の
やりとりは、煽り荒らし行為ですよ。
続きは、火を点けた>>32氏はじめ、手ごろな以下スレに場を移し存分にやりなされ。
統計学は低脳のやる学問？
ｽﾚﾘﾝｸ(math板)
104:１３２人目の素数さん
12/02/04 17:10:08.42
煽る訳じゃないけど、特殊関数って何？
出先なんで後でwikiみるけど。
確率分布関数とどういう関係かな。
荒れるんで、できれば、書いた本人以外の人がレスしてくれるとありがたい。
105:１３２人目の素数さん
12/02/04 17:18:33.51
>>103
ところで君のれすはどれ？
106:１３２人目の素数さん
12/02/04 17:33:16.36
>>70
オーム社のエクセルで学ぶ～系の本はよかったよ。
107:１３２人目の素数さん
12/02/04 18:08:30.05
1/31に>>17の書き込みから、たった5日でここまで賑わったのは、奇跡。
スレ立てて、二週間は完全に過疎っていたのに。
108:１３２人目の素数さん
12/02/05 12:35:04.24
世論調査の正当性を検定するにはどうやればよいでしょうか？
109:１３２人目の素数さん
12/02/05 15:45:11.29
>>108
正当性ってどういう意味で使ってますか？
倫理的に許されるのかってこと？
理論的に正確なのかってこと？
110:１３２人目の素数さん
12/02/05 16:43:08.11
>>109
理論的に正確であることです
111:１３２人目の素数さん
12/02/05 17:34:50.52
>>110
仮定をおけば検定が可能です。
枠が適切で、抽出方法が適切で、質問が適切であったという、
とんでもない仮定ですが（笑
世論調査においては、
１．どの標本枠を利用したか？（母集団リストのこと）
２．どのように抽出したか？（多段階、層別、無作為など）
３．質問の表現方法は適切か？
などによって結果が異なることが知られています。
ですから、実際のところは、だいたいのところしか判断できません。
112:１３２人目の素数さん
12/02/05 21:41:34.83
>>111
それってすべてのデータと処理方法が公表されていないということ？
113:１３２人目の素数さん
12/02/06 14:49:07.47
適切な標本を採ったとしても。
確率だから世論調査の結果が全く正確なわけがわけがない。
114:１３２人目の素数さん
12/02/06 15:29:44.60
>>113
正確な処理がなされていることを外から検定するしかないでしょう。
統計的な処理なのだから。
115:１３２人目の素数さん
12/02/06 22:15:41.58
>>110
世論調査の正当性>>108、理論的に正確>>110と云われる意図が理解難です。
正確と云われても、信頼度95％、誤差0.03>>81の例の如く不正確さが、
標本数決定時に混入しておりますよ。
正当・正確とは、調査結果に偏り無＝>標本に偏り無の意味でよいですか？
116:１３２人目の素数さん
12/02/06 22:36:53.78
>>115
>正当・正確とは、調査結果に偏り無＝>標本に偏り無の意味でよいですか？
統計的手法ではできないとう答えもありだけでど、これは可能なの
117:１３２人目の素数さん
12/02/07 11:41:18.94
2ＳＤの値が100
2.6ＳＤの値が80だとすると
90は2.3ＳＤでおｋ？
±2.3ＳＤで全体の97パーセントカバーしてますか？
118:１３２人目の素数さん
12/02/07 21:34:31.31
__ﾉ)-'´￣￣`ｰ- ､_
, '´ _. -‐'''"二ニﾆ=-`ヽ、
／ ／:::::; -‐''" `ｰノ
/ ／:::::／ ＼
/ /::::::/ | | | |
| |:::::/ / | | | | | |
| |::/ / / | | || | | ,ﾊ .| ,ﾊ|
| |/ / / /| ,ﾊﾉ| /|ﾉﾚ,ﾆ|ﾙ'
| | | / / ﾚ',二､ﾚ′ ,ｨｲ|ﾞ/ 私は只の数ヲタなんかとは付き合わないわ。
. | ＼ ∠イ ,ｲイ| ,`-' | 頭が良くて数学が出来てかっこいい人。それが必要条件よ。
| l＾,人| ` `-' ゝ | さらに Ann.of Math に論文書けば十分条件にもなるわよ。
| ` -'＼ ｰ' 人 一番嫌いなのは論文数を増やすためにくだらない論文を書いて
| /(l ＿＿／ ヽ、 良い論文の出版を遅らせるお馬鹿な人。
| （:::::`‐-､__ |::::`､ ﾋﾆﾆヽ、 あなたの論文が Ann of Math に accept される確率は?
| ／ `‐-､::::::::::`‐-､::::＼ /,ﾆﾆ､＼ それとも最近は Inv. Math. の方が上かしら？
| |::::::::::::::::::|` -､:::::::,ﾍ￣|'､ ﾋﾆ二、 ＼
. | /::::::::::::::::::|::::::::＼/:::Ｏ`､::＼ | '､ ＼
| /:::::::::::::::::::/:::::::::::::::::::::::::::::'､::::＼ﾉ ヽ、 |
| |:::::／:::::::::/:::::::::::::::::::::::::::::::::::'､',::::'､ /:＼__/‐､
| |／:::::::::::/::::::::::::::::::::::::::::::::::Ｏ::| '､::| く:::::::::::::￣|
| /_..-'´￣`ｰ-､:::::::::::::::::::::::::::::::::::|/:/`‐'::＼;;;;;;;＿|
| |／::::::::::::::::::::::＼:::::::::::::::::::::::::::::|::/::::|::::/:::::::::::/
| /:::::::::::::::::::::::::::::::::|:::::::::::::::::::::Ｏ::|::|::::::|:::::::::::::::/
119:１３２人目の素数さん
12/02/09 13:12:43.09
選挙の当確は、優位水準95%なの？
大事な情報なのに、95%だと甘いような。
120:１３２人目の素数さん
12/02/09 19:32:26.72
>>119
早く当確をだしたテレビ局からインタビューする権利があるとかのルールがあるらしく、急いで出すらしい。
ただ、間違うと問題になるので、その加減で決めてるみたい。
121:１３２人目の素数さん
12/02/09 21:53:22.83
>>119
当確判断が有意水準95%というのは、何からの情報ですか？
そもそも当確判断に使われる手法は、検定でなく推定では？
有権者数と投票率と投票所出口調査値から、ＴＶ局が推定しているのでは？
122:１３２人目の素数さん
12/02/09 22:08:34.87
>>121
推定という言葉を使うと検定と切り離せない。
単なる予想だよね。
123:１３２人目の素数さん
12/02/09 22:49:09.43
ごめん。実際に当確の優位水準95%というのは俺の当てずっぽう。
もちろん95%というのは、慣例的に使われている値だから。
違ったらごめんなさい。
124:１３２人目の素数さん
12/02/09 22:53:05.27
>>121
統計的な意味の推定なのか、日常語としての推定なのか。
125:１３２人目の素数さん
12/02/09 22:55:32.98
もしかしたら、当確はベイズ使われている？
126:１３２人目の素数さん
12/02/09 23:40:45.26
開票結果は各投票所で逐次でるのだから可能性としてはあるが、
そんな丁寧なことをしているかだな。
127:１３２人目の素数さん
12/02/10 00:48:05.79
常識的に95%で当確出してないだろう。
衆参同一選挙だったら誤って10人以上は当確出す可能性がある。
99.9位まで、きっつきつするか。
統計的な手法以外の何かと併用してるんじゃまいか。
128:１３２人目の素数さん
12/02/10 01:07:35.01
君たちは統計をぜんぜん解ってないようだ。
キム仮説を5%で棄却するかの判断なので、それは当確の確率ではない。
129:１３２人目の素数さん
12/02/10 08:09:39.98
意味も分からず統計手法を盲信しているところも微笑ましい
情報の本質は情報源にあり、統計はそれを解釈する手法に過ぎない
俺の知ってる例だと当確候補は選挙前の電話調査でほぼ決めておいて
当日の出口調査で大まかに検定して適当なところで見切り発表してた
結局のところ投票率と支持層の関係とか非統計的な要素の影響が
大きいために投票行動モデルのような主観的な補正に頼らざるを得ず、
実際に当確取り消しもちょくちょくある
そんなわけで当確情報は統計屋の仕事じゃなくて政治学者とか社会学者の仕事になってる
130:１３２人目の素数さん
12/02/10 20:53:33.43
なるほどな。貴重な情報だな。
当確取り消しは確かにあるが、衆議院議員選挙だと各TV局で0～1名だと思うので
結構慎重に出しているんではないのかな？（大差のものも多いから慎重に判断
しないといけない議員数はそれほど多くないのかもしれないが。）
131:１３２人目の素数さん
12/02/10 21:31:47.47
>>129
出口調査で大まかに検定してというのは、どのような検定方法でしたか？
132:１３２人目の素数さん
12/02/11 08:56:41.47
>>131
話に聞いただけだから詳細は知らんけど
古典的な手法で手堅くやるのが一般的
モデルが恣意的な分、統計手法は単純であるべきだし
統計学者が理論的な研究をする場合を除けば
前衛的な統計手法は手法の妥当性を示すところで躓く
論文読んだら分かるけど、「○○統計パッケージの
××関数を使いました」と書くのが厳密とされる世界だよ
蛇足を承知で言うけど、検定手法を云々する前に
何を検定するのかを考えないと応用上は意味が無い
133:１３２人目の素数さん
12/02/11 11:41:53.45
>>131
出口調査値は、誤差が大きすぎて統計的判定の使い物にならないと
統計学者も、供述しておりますよ。
”「出口調査」では、百人の場合で得票率の誤差はプラス・マイナス１０％（注）となるが、
これでは誤差が大きすぎ・・・・・・・”
松原望『統計学の眼』 URLﾘﾝｸ(www.qmss.jp)
134:１３２人目の素数さん
12/02/12 00:35:14.17
1000人調べればよろし
135:１３２人目の素数さん
12/02/12 01:02:40.67
その投票所の結果を当てるのなら難しいだろうが、投票所は複数あって
その合計での選挙だから調べている人数はもっと多いと思う。
（すべての投票所で調べるわけではないようだけど合計数はもっと多いだろう。）
何にせよ例えば99%信頼区間で逆転不可とかになっていたら開票直後に
当確とでるのだろうが、そうでない場合は開票状況をどのように使っているのかは
分からないな。
136:１３２人目の素数さん
12/02/12 08:06:43.41
>>132
>前衛的な統計手法は手法の妥当性を示すところで躓く・・・・・・
ＴＶ局の当確予想方法が、前衛的芸術ならぬ斬新な統計手法に拠るとの意味ですか？
ここ数年ＴＶ各局の当確予想時刻が、以前より革命的に早期化されたのは、
どういう新手法が採用されたからなのですか？
137:１３２人目の素数さん
12/02/12 10:09:54.60
>>136
131じゃないけど、>>120に書いた。
138:１３２人目の素数さん
12/02/12 20:16:51.28
カードコンプシミュレーターを試してみた人達の記録【課金ソーシャルゲー】
URLﾘﾝｸ(togetter.com)
モバマス・コンプガチャシミュレータで見る統計基礎
URLﾘﾝｸ(togetter.com)
139:１３２人目の素数さん
12/02/16 00:32:06.36
>>125
今年６月に、京都でベイズ学会の世界大会？が、開催予定のようですね。
[stats:3081] 国際ベイズ分析学会世界大会（ISBA World Meeting 2012）の件
URLﾘﾝｸ(mid.ism.ac.jp)
140:１３２人目の素数さん
12/02/16 01:30:36.89
「やさしく学べる統計学」石村園子（共立出版株式会社）
ブックオフで100円で見つけた。
これいいね。高校の教科書みたいな体裁で基礎からきっちり勉強できそう。
141:１３２人目の素数さん
12/02/16 22:02:05.73
>>83
線形重回帰分析と呼称されるということは、他方に非線形重回帰分析という手法も
あるのですか？それは、どのように回帰式を求める手法なのですか？
142:１３２人目の素数さん
12/02/17 01:13:58.95
>>141
URLﾘﾝｸ(www.google.co.jp)
143:１３２人目の素数さん
12/02/17 04:14:30.95
>>140
それを果たして統計学の本と呼んでいいのかが問題。
144:１３２人目の素数さん
12/02/17 07:55:38.70
よく「○○分布に従う」という表現をしますが、なぜ「従う」なんですか？
「○○分布である」ではなぜ駄目なんですか？
145:１３２人目の素数さん
12/02/17 07:58:40.47
慣習じゃね？
何となくかっこいい言い方だし
146:１３２人目の素数さん
12/02/17 09:58:28.13
>>144
実際のデータの集まりは、従うはずの分布からずれる（歪む）から、実際のデータは従うはずの分布そのものにはならない。
あるルール、こういう分布になるよね、に従ってるはずのデータの集まりだから。
147:１３２人目の素数さん
12/02/17 10:01:16.85
全く質問の答えになっていないんだがw
何故「従う」が質問では？
148:１３２人目の素数さん
12/02/17 12:01:58.44
「確率変数Xは○○分布である」？
Xは確率変数なのであって、分布ではないだろ
小児的な言葉遣いをするやつと馬鹿にされちゃうよ？
149:１３２人目の素数さん
12/02/17 12:19:33.74
>>144
うーむ、ただの慣習かな？
あと、「従う」が、口語として発音が聞き取りやすいってのも
あるかもしれない？
本当の理由は知りません。
あと、区間推定のときに、「95%の区間に落ちる」
とか言うでしょ？
なんで「落ちる」なんだよ！！！
おれが○○大学に落ちたのを皮肉ってんのかゴルァ！！！
とか思ってしまう。。。
150:１３２人目の素数さん
12/02/17 16:50:45.39
>>147
>>146だけど、>>148の書いてるように、そのものじゃないから。
あくまでも元の分布（ルール）から（ルールに従うように）発生してる確率変数。
それを説明しようと>>146を書いたけど伝わらなかったみたいね。
151:１３２人目の素数さん
12/02/18 01:17:01.38
>>145>>146>>149
みんなありがとう。あまり深く考えない方がいいのかもしれないね
>>146はなんとなく納得がいったけど>>148は分からなかった
もうちょっと素人向けに解説してくれると嬉しいです
ちなみに>>147とは別人です
152:１３２人目の素数さん
12/02/18 01:39:49.71
あ、でも147の言うことも凄い分かります
あんまり小児的なんて言葉で切り捨てて欲しくないなぁ
しかしこういう些細な？ことを何の疑問もなくつまづきもせず理解できる人って凄いね
頭の作りが違うと言われればそれまでだけど、算数から躓いていた自分からすると
統計の勉強の一歩一歩が本当につらいよ
153:１３２人目の素数さん
12/02/18 07:25:33.33
>>151
>>146だけど、以下の説明でわかる？
例えば、サンプルを取ってみたら値が３だったとすると、これは分布ではなくて値だよね。
でも、その３という値が、ある確率分布に従って発生したものであれば、背景というか
データを作成している分布を利用して、統計的な処理ができるよね。
（まあ、１個じゃ厳しいけどｗ）
何かを作る機械（分布）があって、そこに設定（正規分布とか）があって
製品（確率変数）ができるけど、機械や機械の設定と製品は違うでしょ。
（かえって分かりづらいかな）
154:１３２人目の素数さん
12/02/18 07:50:36.36
>>150
「田中先生の担当科目は英語である」を
「田中先生は英語である」と縮めて表現するようなものだ
文脈次第では正しい表現ではあるが、フォーマルな日本語ではない
どこか子供っぽい気がするだろう？
アンタの疑問は完全に国語の問題であって、統計学は関係ない
155:１３２人目の素数さん
12/02/18 07:53:47.69
アンカー先を間違えた
>>154は>>152に向けて
156:１３２人目の素数さん
12/02/18 13:37:19.54
those values obeying a multivariate normal distribution
・これらの値は多変量正規分布に従う
or
・これらの値は多変量正規分布となっている
どっちでもいいだろw
157:１３２人目の素数さん
12/02/18 13:50:33.66
>>156
obeyってなってるのに…
158:１３２人目の素数さん
12/02/18 14:13:38.24
>>156
People obeying a law
法律に従っている（守っている、順守している）人々
or
人々は法律である（法律そのものだ！）
どっちでも一緒だと思うの？ｗ
159:１３２人目の素数さん
12/02/18 14:21:03.60
those values obeying a multivariate normal distribution
↓
those values distributing a multivariate normal distribution
ということもできるが同じ語が重なるので普通は言わない
なにも英語のマネして”従う”という必要はないが
数学では慣習上英語の表現を翻訳して使うことが多い
160:１３２人目の素数さん
12/02/18 14:29:29.86
>>154
多分国語の問題だし言いたいことは何となく分かるんだけど、
根本的に確率変数や分布などの概念や考え方がピンとこなくて理解できてないから
国語がおかしくなるんだと思う
>>153
ありがとう
正規分布に従う＝確率変数Ｘを並べて（？）みたら正規分布の形に分布している
という感じで合ってる？
161:１３２人目の素数さん
12/02/18 17:13:00.16
>>160
＞>>153
＞ありがとう
＞正規分布に従う＝確率変数Ｘを並べて（？）みたら正規分布の形に分布している
＞という感じで合ってる？
元の分布は理想的には物で、出てきた確率蛇は実現した値。
なので、ある確率変数がある分布に従うならば、その分布の性質を当てはめて分析してしまえってこと。
実際に観測された確率変数を並べても、それが従う分析に近い形をしてくれないこともある。だって確率だから。
あくまでも可能性の話なので、「従う」なのよ。
162:１３２人目の素数さん
12/02/18 17:14:11.25
>>161
訂正…
元の分布は理想的には物で、出てきた確率蛇は実現した値。
元の分布は理想的な物で、出てきた確率変数は実現した値。
163:１３２人目の素数さん
12/02/19 03:55:00.68
__ﾉ)-'´￣￣`ｰ- ､_
, '´ _. -‐'''"二ニﾆ=-`ヽ、
／ ／:::::; -‐''" `ｰノ
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| | | / / ﾚ',二､ﾚ′ ,ｨｲ|ﾞ/ 私は只の数ヲタなんかとは付き合わないわ。
. | ＼ ∠イ ,ｲイ| ,`-' | 頭が良くて数学が出来てかっこいい人。それが必要条件よ。
| l＾,人| ` `-' ゝ | さらに Ann.of Math に論文書けば十分条件にもなるわよ。
| ` -'＼ ｰ' 人 一番嫌いなのは論文数を増やすためにくだらない論文を書いて
| /(l ＿＿／ ヽ、 良い論文の出版を遅らせるお馬鹿な人。
| （:::::`‐-､__ |::::`､ ﾋﾆﾆヽ、 あなたの論文が Ann of Math に accept される確率は?
| ／ `‐-､::::::::::`‐-､::::＼ /,ﾆﾆ､＼ それとも最近は Inv. Math. の方が上かしら？
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164:１３２人目の素数さん
12/02/20 19:32:27.08
初学者にすすめられる本を教えてください
・数学を使わず入学した私立文系大学生
・まわりに詳しい人はいない
・時間は確保できる
よろしくお願いします
165:１３２人目の素数さん
12/02/20 21:25:32.56
>>164
統計学を学ぶ目的は何でしょう？
それによって、数学がどの程度必要となるのか
判断できますので。
166:１３２人目の素数さん
12/02/20 23:33:31.59
>>164
165さんと同様で、統計を学ぶ目的や利用したい理由などを
教えていただかないと示しようがありません。
167:１３２人目の素数さん
12/02/21 08:59:54.74
>>165-166
ありがとうございます
生きていく上で散見される数字、データの意味を正しく理解したいと思いまして学習したいと思っています
168:１３２人目の素数さん
12/02/21 10:51:08.65
マンガでわかる統計学
文系学生のための数学・統計学・資料解釈のテクニック
ゼロからわかる確率・統計―100%文系の人のための数学読本
このあたりはどうでしょうか？
書店で見てみてください。
169:１３２人目の素数さん
12/02/22 22:22:19.79
ありがとうございます
明日みてきたいと思います
170:１３２人目の素数さん
12/02/23 00:43:26.06
マンガ云々は読んだことが無いので申し訳ないのだが
分かり易い例をひいて説明している本は入門向けに
最適なのでパラパラ中を見て面白そうなのを選ぶと良いよ
時間が有り余っているならブルーバックスとか数学読み物的な
本で統計の歴史みたいなものを探して読むのも一興
なぜそのような概念が必要になったのか背景が分かって面白いよ
逆に教科書的な定義を並べているやつは読まない方が良い
大学のテキストや参考書として有名なシリーズはほとんどが罠
余談だが、某統計教室に遊びに行ったら
マンガで分かる統計学が置いてあった
最近は基礎的な統計概念から話の通じない
学生も多いとかで割と重宝していると聞いた
ちなみにその研究室ではマンガで分かるシリーズが
全巻揃っていそうな勢いで並べてあって時代を感じた
もう5年くらい昔の話ですけどね
171:１３２人目の素数さん
12/02/23 02:23:44.70
>>167
＞ 正しく理解したい
マンガ、、、などよりずっと上級ですけど、
「統計学100のキーワード 」松原 望 (編集)
をお薦めします。
amazonでは在庫切れのようですけど（廃刊か？）
古本で１４円から売ってますから、
これをまず読んでみてください。
これは、>>167さんのような方にはぴったりの本です。
日本統計学会の会報でも紹介されました。
名著だと思いますよ。
172:１３２人目の素数さん
12/02/24 23:20:22.34
今日話題になってた「平均」がわからない大学生がどうとかの問題の1つです。
1-1
ある中学校の三年生の生徒100 人の身長を測り、その平均を計算すると163.5
cm になりました。この結果から確実に正しいと言えることには○を、そうで
ないものには×を、左側の空欄に記入してください。
(3) 身長を10 cm ごとに「130 cm 以上で140 cm 未満の生徒」「140 cm 以
上で150 cm 未満の生徒」・・・というように区分けすると、「160 cm 以上で
170 cm 未満の生徒」が最も多い。
正解：×
これって「正規分布に従っているとは言えない」からが理由ですかね？
173:１３２人目の素数さん
12/02/24 23:24:31.39
それだと正確ではない
例えば左右均等でない分布では平均周りが最も多いわけではない
174:１３２人目の素数さん
12/02/24 23:25:25.69
馬鹿って本当にいるんですね。
おお怖…
175:１３２人目の素数さん
12/02/24 23:27:05.37
「正確でない」どころか大間違い
身長の分布は離散分布
正規分布は連続分布
近似で使うのならまだしも、当て嵌めは不可能
176:１３２人目の素数さん
12/02/24 23:32:37.40
>>173
中学校３年生に限定すると間違いなく正規分布ではないですよね？
全世代を対象にしていたら正規分布に近くなるかと思いますが。
確かに分布によって最大の数を取る範囲は変わりますからそれが理由ですね。
177:１３２人目の素数さん
12/02/24 23:38:29.95
だから正規分布云々は的外れだって
178:１３２人目の素数さん
12/02/24 23:40:35.04
URLﾘﾝｸ(shiriuskun.srv7.biz)
「身近な例をあげれば身長のデータなどは正規分布に従うとされています」
ここで説明されてることはどうなりますの？
馬鹿ですいません
179:１３２人目の素数さん
12/02/24 23:42:36.00
本当に馬鹿なんですね。
お可哀そうに。
では、そのサイトと心中して下さい
180:１３２人目の素数さん
12/02/24 23:45:51.00
>>175
素人さん？初学者さん？
ま、頑張ってね
181:１３２人目の素数さん
12/02/24 23:47:34.94
>>172
正規分布は関係ない
Ｍ字型の分布をイメージしてみるとよい（真ん中のくぼみが平均値にあたるとする）
この場合、一番人数が多いのは左右の尖った部分になる
182:１３２人目の素数さん
12/02/24 23:52:07.42
>180
間違えを指摘されたのがそんなにくやしいのかwww
183:１３２人目の素数さん
12/02/24 23:59:49.35
え？身長を離散分布なんてかなりのｱﾌｫだろ
184:１３２人目の素数さん
12/02/25 00:02:41.19
身長は連続分布するので、どんな身長の値に対してもその身長の人間が存在する確率は0、したがって身長を持つ人間は存在しない。
185:１３２人目の素数さん
12/02/25 00:04:27.78
正規分布：身長、体重などの自然現象を示すもので、
確率理論の中では最も重要な連続分布。
186:１３２人目の素数さん
12/02/25 00:08:24.58
>>184
おまえかなり頭悪いだろw
一から勉強し直せ
187:１３２人目の素数さん
12/02/25 00:09:50.39
>186
本当に馬鹿なんですね
お可哀そうに
188:１３２人目の素数さん
12/02/25 00:10:41.64
>186
分布そのものと近似の区別ができないｱﾌｫ
189:１３２人目の素数さん
12/02/25 00:18:04.35
>>186
定理：確率変数Xが連続分布に従うとき、任意の実数aに対して P(X=a)=0 となる。
証明：Xの密度関数を(連続関数)fとすると、P(X∈A)=∫_A f(x)dx。P(X=a)=∫_[1点集合a] f(x)dx=0。
190:１３２人目の素数さん
12/02/25 00:20:59.18
今回のはどんな分布なのかよくわからないからどこが最も多いか判断できないということですよね
191:１３２人目の素数さん
12/02/25 01:42:11.16
これってどんな答えを求めてるのかな？
最も多くなる場合は実際的には多いと思うけど
（身長が正確に正規分布でなくても）
標準偏差は5cmぐらいだと思うので160cm台には
50人ぐらい入るだろう。それより多い高さがあるとすると
150cm台だと思うけど、元が正規分布なら
偶然で逆転する可能性はどのぐらいなんだろう？
それらを踏まえて「最も多くなる可能性は高いが
そうならない場合もある」とかいった答えを求めてるのかな？
100人を恣意的に集めたのならM字型とか変な分布は
簡単に作れるけどね。
192:１３２人目の素数さん
12/02/25 02:01:06.43
URLﾘﾝｸ(mathsoc.jp)
今回の調査票です
193:１３２人目の素数さん
12/02/25 15:05:56.25
平均の概念を直感的に間違えて回答した大学生よりも
論理的に問題を解釈できないお前らの方が心配だぞ
194:１３２人目の素数さん
12/02/25 15:09:17.93
では模範解答をどうぞ
195:１３２人目の素数さん
12/02/25 16:16:13.71
論理的に解釈するなら、確実に言えるかどうかを問題にするときに勝手に連続分布で近似してはいけないし、
ましてや俗説に従ってそれが正規分布であると決めつけてはいけない。
196:１３２人目の素数さん
12/02/25 18:52:47.32
>>195=>>189だろうけど
中途半端な理解だとこんなレベルになっちゃうから気を付けよう
197:１３２人目の素数さん
12/02/25 19:11:20.97
「間違ってる」と言うだけなら子供でもできるよ
自分を賢く見せたいのはわかるが、それなら、正しくはどうあるべきかまで自分で考えて書かないと（理解してないから無理だろうけど）
198:１３２人目の素数さん
12/02/25 19:28:17.77
>>197
>>193のことだよね？
199:１３２人目の素数さん
12/02/25 19:32:05.18
>>198
>>197は、統計のできない大学生の記事を読んで嘲笑ってたらここの住人に「アホはお前だ」と指摘されて、
以来ずっと粘着してる人に向けた言葉です。
200:１３２人目の素数さん
12/02/25 19:48:14.30
連続分布するときある値が出現する”確率”は確かにゼロだけど
確率密度があるからその値が出現しないわけではない
これが分かっていないで連続分布じゃないとイミフな論を語るのが一人おるな
201:１３２人目の素数さん
12/02/25 20:05:11.61
>>200
誤解があるようだ。
元々、身長の分布が（近似ではなく正真正銘の分布として）連続分布となると主張する人がいたので、
もしそれが正しいのならどの身長も確率ゼロであり、一方で確率測度は個数測度（÷全体の人数）を採用しているはずだから、
結局人間は存在しないことになってしまうね、という皮肉だったのさ。
202:１３２人目の素数さん
12/02/26 00:33:43.55
>>192
なるほど確実に言えることとなっているのか。そりゃあ確率的に見れば無理だな。
一番多いことがほとんどだとしてもそうでない確率は０ではないからな。
数学の調査らしいな。ｗ
ただ現実的にはこういった身長測定でどのぐらいの確率で最大にならないことが
起こるんだろう？
203:１３２人目の素数さん
12/02/26 02:26:29.27
所詮この世はサンプルに過ぎないと言う立場からは
人間は無限に存在するという解釈もありえるが
どうでもいいか
204:１３２人目の素数さん
12/02/26 10:17:58.24
本当に聞きたかったのは平均値と最頻値は異なる概念だということだと思うけど
わかり易い例でということで対称性の強い身長を使ってしまい、さらに区切りを
大きく１０cmにしたことが問題だな。なんで163cm以上164cm未満のように1cm
刻みにしなかったんだろう？
205:１３２人目の素数さん
12/02/26 23:26:39.68
ちょっとシミュレーションで調べてみた。
身長の分布をN(163.5,7^2)として標本サイズを100とし、
得られた標本が平均163より大きくなる回数のうち
150cm台が160cm台より多くなる確率。
10000回繰り返すと平均が163より大きくなったのは7674回で
そのうち150cm台のほうが160cm台より人数が多かったのは7回だった。
確率は7/7674=0.0009となった。思ったよりかは確率が高いかな。
206:１３２人目の素数さん
12/02/26 23:33:37.83
自己レス。
標準偏差が重要なようだ。
σ=6なら0.0001まで下がるがσ=8なら0.006まで上がる。
207:１３２人目の素数さん
12/02/26 23:57:19.68
>>206
やっぱ分散が大きいと違ってくるんだね
208:１３２人目の素数さん
12/02/27 00:15:12.82
>>205
なにでシミュレーションしたの？
209:１３２人目の素数さん
12/02/28 00:26:07.86
Rだよ。
210:川上
12/02/29 00:21:01.48
全くの素人が本を見ながら、統計処理してますので、お助けをお願いします
ある処置により、容積Yが変動しました。この容積Vの変動とある検査結果Xが単相関
している所見が得られました。ここで、これらの関連をより明らかにするために
10％以上の増加が意味あるとして、10％以上の増加した群としなかった群と
検査Xの変動の有無で2×2の分割表検定をして、オッズ比をだして、意味があるかどうか
調べるという方法でよいでしょうか？また、これを単変量解析というんですか？
N=20程度です
211:１３２人目の素数さん
12/02/29 02:20:38.72
>>210
以下のところを見てくださいな。
URLﾘﾝｸ(www.kogures.com)
212:１３２人目の素数さん
12/02/29 10:51:22.16
統計学について質問があります
Zが標準正規分布N(0，1)に従うとき、次の値を求めなさい
P(0≦Z≦1.23) P(-2.31≦Z≦0)
P(1.38≦Z)
クラスの皆がわからず困ってます
どなたかお教えお願いしますm(__)m
213:１３２人目の素数さん
12/02/29 11:15:40.45
>>212
正規分布表見て値を拾えばおk
excel等計算機を使う問題じゃないんだよね？
214:１３２人目の素数さん
12/02/29 11:41:58.99
>>212
標準正規分布に従ってるから一番簡単な問題。
標準正規分布表使えばすぐに求まるよ。
しかもZが0以下か以上の範囲のしかないから更に簡単。
URLﾘﾝｸ(www.koka.ac.jp)
215:もり
12/02/29 13:10:51.92
多重比較の検定について、どなたか、教えていただけませんでしょうか。
Ａ群：コントロール→介入→非介入、Ｂ群：コントロール→非介入→介入、というクロスオーバーデザインです。
１）反復測定分散分析は必須なのでしょうか。
２）ダネットの検定で、Ａ群について、コントロールと介入・非介入を比べる、またＢ群についてコントロールと非介入・介入を比べる、という作業を別々に行って良いのでしょうか。
３）対応のあるt検定をし、ボンフェローニの方法で補正するのは、検出率が下がる点を無視すれば、手法としては誤りではないでしょうか。
この場合、Ａ群について、2回ｔ検定を行った、Ｂ群について2回t検定を行った、という解釈でよいのか、系全体で4回のt検定を行ったと考えるのでしょうか。
用語などあやふやですが、ご容赦ください。宜しくおねがいします。
216:１３２人目の素数さん
12/02/29 19:01:29.17
統計学上、ほとんど無視していい事象って１００万分の１くらいだっけ？
217:１３２人目の素数さん
12/02/29 19:04:06.57
そんなこと一概に言えるの？
218:１３２人目の素数さん
12/03/01 13:52:00.60
検定のことを言ってるのかな？
219:１３２人目の素数さん
12/03/01 15:21:08.83
シックス・シグマのことを言いたいのかもよ。
220:１３２人目の素数さん
12/03/03 07:35:22.21
>>215
何と何を比較したいのかよくわかりません。
AとBに対して、介入するタイミングの違いが差をもたらすということ？
221:もり
12/03/04 07:04:29.93
>>220
ご指摘ありがとうございます。示したいのは介入の有効性なのですが、そもそも自分が、クロスオーバーデザインというものを十分理解していないことに気付きました。
「クロスオーバー」というからには、Ａ群：処置1→処置2だけでなく、Ｂ群：処置2→処置1も自動的に必要なのだと思い込んでいました。
処置１と２を比べるとき、時期効果を排除するためＡ・Ｂ両群必要なのは理解できるのですが、片方が「非介入」や「プラセボ」のとき、「Ｂ群」はそもそも必要ないのでしょうか？
ただ、そうすると、群内比較のデザインよりはパラレルデザインの方がよくて、Ｎがたくさん必要になるのかなと思いました。
改めて教えてください。よろしくお願いします。
222:１３２人目の素数さん
12/03/04 08:00:11.03
分散を求める時、偏差を２乗してから加算しますよね。
その理由として、偏差をそのまま加算すると結果はゼロに
なるからと説明してあります。
偏差の絶対値を加算する方が、計算が楽だと思うのですが
何か深遠な理由が有るのでしょうか？
223:１３２人目の素数さん
12/03/04 09:03:30.69
自乗して足す方が計算が楽だから
224:１３２人目の素数さん
12/03/04 11:26:40.23
数学理論で微分などを行うとき絶対値は扱いが困るから。
225:１３２人目の素数さん
12/03/04 11:38:05.47
劣度、尖度とかモーメントとか考えると二乗は合理的にできてるね
226:１３２人目の素数さん
12/03/04 16:27:30.46
というより、
そうやって(2乗して和をとる)計算された分散というものが
多用されるのは、どういう理由ですか。
といったことが尋ねたいのではなかろうか。
227:１３２人目の素数さん
12/03/04 16:34:04.77
＞偏差の絶対値を加算する方が、計算が楽だと思うのですが
絶対値より２乗の方が楽だから、で結論が出てる
後は、L^1ノルムよりもL^2ノルムの方がイメージしやすいとか？
228:１３２人目の素数さん
12/03/04 16:57:13.97
>>215
1)必須でないと思います。
2)2群別々でなく、まとめるべきだと思います。
3)これもまとめた上で、対象－介入、対象－非介入の2回だと思います。
ただし、ダネットの方がよいのではないかと思います。
>>221
ほぼおっしゃるとおり。
ただし、クロスオーバーなら2群置く方が普通なので、「普通」に従うべきではないかと思います。
また、パラレルはNを大きくしないといけない、というより、
クロスオーバーはNが小さくてもすむというべきかもしれません。
229:１３２人目の素数さん
12/03/04 19:15:35.15
>>226
いや、違うと思うよ
230:もり
12/03/05 06:30:20.92
>>228
どうもありがとうございました。
231:１３２人目の素数さん
12/03/05 11:50:41.38
>> 226
言葉足らずの質問に補足頂きありがとう。
各位の回答を読むと、確かに何も考えず２乗しちゃった方が
簡単ですね。
ばらつきの平均の２乗である分散と、分散のルートを取った
標準偏差を発明するぐらいなら、偏差の絶対値から計算した
ばらつきの平均の方が、（私には）しっくりきます。
２乗してあるデータ（分散）と、ルートを取って元に戻した
データ（標準偏差）と、２種あるのは、単なる計算方法の違い
だけに起因するものなのでしょうか？
統計の本とかを見ても、絶対値から計算する、ばらつき具合は
スルーされてて何の説明もなく、疑問に思った次第です。
232:１３２人目の素数さん
12/03/05 13:16:11.46
積分とかする際に絶対値だと正負の場合分けを考えたり非常に面倒。
なので普通は二乗で計算しちゃう。
分散のまま計算に使う分散分析などもあるので、標準偏差だけに統一すると二度手間だったりもする。
233:１３２人目の素数さん
12/03/05 19:08:45.33
平面上の２点(x1, y1), (x2, y2)の距離は√( (x1 - x2)^2 + (y1 - y2)^2 )
しかし、２乗したものの和でなくても、「距離」を表す指標はつくれる
例えば絶対値の和│x1 - x2│+│y1 - y2│でもよい
分散の定義も同じこと
各数値の「平均値からの距離」の平均が、分散であった
234:１３２人目の素数さん
12/03/06 01:50:39.93
結局のところ正規分布のように自然と母分散が密度関数のパラメータとして
出てくるものがあり、その最尤推定量を求めると標本分散が出てくるところが
ポイントなのかな。
235:１３２人目の素数さん
12/03/07 20:33:53.20
平均値と相性がいいのが標準偏差、中央値と相性がいいのが絶対偏差。
236:１３２人目の素数さん
12/03/07 22:37:23.00
STATAを今使用して重回帰分析を行なっているんですが、非標準化回帰係数の95%信頼区間は表示されるのですが、"標準化回帰係数"の95%信頼区間はどうやったら表示されるのでしょうか？
ご存知の方、よろしくお願いします。
237:１３２人目の素数さん
12/03/08 14:47:34.30
>>236
デフォルトや、オプションでは表示されないでしょう。
各変数の標準偏差や回帰係数から算出はできますが、面倒くさいし、
adoコマンドにもあるかもしれませんが、
最も簡単なのは、分析に使う変数をすべて標準化してからregに投入すればOKです。
しかし、なぜデフォルトやオプションという簡単な方法で出力されないのかを考えてみては？
238:１３２人目の素数さん
12/03/14 23:49:22.71
丹後先生、、、＿|￣|○
239:１３２人目の素数さん
12/03/15 06:41:37.32
__ﾉ)-'´￣￣`ｰ- ､_
, '´ _. -‐'''"二ニﾆ=-`ヽ、
／ ／:::::; -‐''" `ｰノ
/ ／:::::／ ＼
/ /::::::/ | | | |
| |:::::/ / | | | | | |
| |::/ / / | | || | | ,ﾊ .| ,ﾊ|
| |/ / / /| ,ﾊﾉ| /|ﾉﾚ,ﾆ|ﾙ'
| | | / / ﾚ',二､ﾚ′ ,ｨｲ|ﾞ/ 私は只の数ヲタなんかとは付き合わないわ。
. | ＼ ∠イ ,ｲイ| ,`-' | 頭が良くて数学が出来てかっこいい人。それが必要条件よ。
| l＾,人| ` `-' ゝ | さらに Ann.of Math に論文書けば十分条件にもなるわよ。
| ` -'＼ ｰ' 人 一番嫌いなのは論文数を増やすためにくだらない論文を書いて
| /(l ＿＿／ ヽ、 良い論文の出版を遅らせるお馬鹿な人。
| （:::::`‐-､__ |::::`､ ﾋﾆﾆヽ、 あなたの論文が Ann of Math に accept される確率は?
| ／ `‐-､::::::::::`‐-､::::＼ /,ﾆﾆ､＼ それとも最近は Inv. Math. の方が上かしら？
| |::::::::::::::::::|` -､:::::::,ﾍ￣|'､ ﾋﾆ二、 ＼
. | /::::::::::::::::::|::::::::＼/:::Ｏ`､::＼ | '､ ＼
| /:::::::::::::::::::/:::::::::::::::::::::::::::::'､::::＼ﾉ ヽ、 |
| |:::::／:::::::::/:::::::::::::::::::::::::::::::::::'､',::::'､ /:＼__/‐､
| |／:::::::::::/::::::::::::::::::::::::::::::::::Ｏ::| '､::| く:::::::::::::￣|
| /_..-'´￣`ｰ-､:::::::::::::::::::::::::::::::::::|/:/`‐'::＼;;;;;;;＿|
| |／::::::::::::::::::::::＼:::::::::::::::::::::::::::::|::/::::|::::/:::::::::::/
| /:::::::::::::::::::::::::::::::::|:::::::::::::::::::::Ｏ::|::|::::::|:::::::::::::::/
240:１３２人目の素数さん
12/03/20 13:42:29.00
ボルトキーヴィッチは著書"Das Gesetz der kleinen Zahlen "(The Law of Small Numbers)において、
プロイセン陸軍の14の騎兵連隊の中で、
1875年から1894年にかけての20年間で馬に蹴られて死亡する兵士の数
について調査しており、1年間当たりに換算した当該事案の発生件数の分布が
パラメータ0.61のポアソン分布によく従うことを示している。
とWikipediaに書いてあったんですが
これは、平均598日に１人の兵士が馬に蹴られて死んだと調査で判ったという事ですか？
241:１３２人目の素数さん
12/03/21 00:27:46.40
延べ280部隊について1年間に馬に蹴られて死亡した兵士の人数の分布を調べたところ
以下のようになり、ポアソン分布がよく当てはまるということ。
人数 0 1 2 3 4
部隊数 144 91 32 11 2
すなわち、単に平均を求めたのではなく適合度検定したということ。
242:１３２人目の素数さん
12/03/21 01:26:51.01
そうですか(´・ω・｀)
有難うございました
243:１３２人目の素数さん
12/03/21 01:27:57.62
パラメータの0.61ってどういう手順で出したものですか？
244:１３２人目の素数さん
12/03/21 21:12:56.14
どなたか「安全なロリコン」を数式にできる方はいませんか？
ロリコンってさ… 本当に悪なのか？ 16
URLﾘﾝｸ(s.s2ch.net)
245:１３２人目の素数さん
12/03/22 02:27:58.85
>>243
Wikipediaの記述が間違っているみたいだね。0.61は構成の違う軍を除いて
10軍に延べ200軍に絞ったときの平均値だ。例に挙げた14軍のときは
平均値0.7だ。どちらであっても適合度自体はよいようだけど。
246:１３２人目の素数さん
12/03/23 12:38:37.31
ありがとうございました(´・ω・｀)
247:１３２人目の素数さん
12/03/23 23:06:47.19
>>231
>スルーされてて何の説明もなく・・・・・・
絶対値は数式計算の際に扱い難いからという>>224氏や>>232氏の云う数文字を
載せていない初学者に不親切な統計初歩教科書を採用している貴方の出身大学は、
何処なの？
248:１３２人目の素数さん
12/04/04 00:50:23.65
質問です。もしよろしければ教えてください。
店のレジからお金を盗んでいる店員がいるのではないかと疑念があり、統計的に当たりをつけようと
考えています。勿論統計分析が正しくない結果を導くことは承知してますので、結果は慎重に扱うつもりです。
質問１．以下の方法でよいですか？
日々の売上げ、天候、曜日・休日、周辺のイベントの有無を重回帰分析により売上げの計算式をもとめる。
その数式で求めた統計上の売上げと、実際の売上げを信頼区間９５％で検定する。
質問２．検定のときに使う分散は、エクセルの回帰分析で出力される分散分析表のどの値を使えばいいのでしょうか？
質問３．年間の季節変動や連休などの影響はどのように反映させればいいのでしょうか？
数年間のデータ平均から手で補正したデータを用いて回帰分析すればいいのでしょうか？
249:248
12/04/04 01:05:39.40
補足です。
レジを担当するものは20名ほどおり、一日に2人が交代で担当します。
売上げの異常な日を統計的に検出し、長期的に様子を見ていくつもりです。
250:１３２人目の素数さん
12/04/04 08:28:01.10
レポートの課題なら適当にやっておけと言うところだが
現実に適用するつもりなら考え直した方がいい。
露骨に特定の人物がいる日だけ売り上げが下がるならば
難しい統計はいらないし、微妙な結果になるならば
あなたの考えた恣意的な補正で犯人が決まるだけだから。
質問の内容からして統計だけでなく自分の商材の売れ方すら
碌に分かっていないようだからなお更危うい。
POSいれるなり在庫管理を厳密化するなりして
直接的に盗みを検出できる仕組みを作るべき。
251:１３２人目の素数さん
12/04/04 09:22:47.59
万札、5千円札、千円札、500円硬貨、とお金の種類ごとの数を日々表にしていけばよろし。2000円札は不要でしょw
それを各人ごとに集計して比率の差の検定。
うまくいくかどうかは保証の限りではなし。
レジから金を盗んでてもすぐには気づかないほどの売上高があって、
レジする人が20人も従業員がいるような規模なら、>>250が言うように、もうちょいしっかり在庫管理とかできてないものなの？
95%信頼区間なんて難しい言葉を知っているのに、検定で分散分析表のどの値を使えばいいのか、ってのも
ちぐはぐな感じを受けます。余計なお世話かもしれませんが。
252:１３２人目の素数さん
12/04/04 20:11:22.88
この一昨夜4/2のNHK教育を見逃したんだが、統計学のどういう分野の
話題が出てきたの？
[stats:3110] NHK スーパープレゼンテーション Date: Mon, 02 Apr 2012
URLﾘﾝｸ(mid.ism.ac.jp)
253:１３２人目の素数さん
12/04/04 21:15:53.22
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. | ＼ ∠イ ,ｲイ| ,`-' | 頭が良くて数学が出来てかっこいい人。それが必要条件よ。
| l＾,人| ` `-' ゝ | さらに Ann.of Math に論文書けば十分条件にもなるわよ。
| ` -'＼ ｰ' 人 一番嫌いなのは論文数を増やすためにくだらない論文を書いて
| /(l ＿＿／ ヽ、 良い論文の出版を遅らせるお馬鹿な人。
| （:::::`‐-､__ |::::`､ ﾋﾆﾆヽ、 あなたの論文が Ann of Math に accept される確率は?
| ／ `‐-､::::::::::`‐-､::::＼ /,ﾆﾆ､＼ それとも最近は Inv. Math. の方が上かしら？
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254:１３２人目の素数さん
12/04/05 00:53:18.91
>>248
なんかおかしい。
本当に、実際の店の人間なのか？
いまはどの店でも、他の方法でレジから
金を抜く店員を見つけています。
255:１３２人目の素数さん
12/04/05 01:17:50.25
監視カメラはないのか？なくても>>250で終わってる。
256:１３２人目の素数さん
12/04/05 14:16:21.65
>>250-255
そうなんですよね。通常の商品販売ではないので在庫管理や監視カメラといった方法で
チェックをすることができないんですよ…。
各人のモラルに頼っているだけの状態です。
>>254
その方法教えてください。もう統計学とは関係なくなってますが（笑）
257:１３２人目の素数さん
12/04/05 15:45:21.27
募金鷺の元締め！
いいいいいやあああああああああああぁ
258:248
12/04/05 15:59:49.69
>>257
ワロス
でもまあ余りラジカルなことはしないことにしました。
今でも曜日別のグラフやレジの操作記録の統計を掲示して大きなお金をとったら分かるぞという”牽制”くらいはしてます。
ではではありがとうございました。
259:１３２人目の素数さん
12/04/05 20:37:12.96
在庫管理がきかなくて監視カメラも置けないけど
レジの操作は記録できる
担当は2人の交代制で売り上げに響くくらい横領ができるが
それを指摘することは難しい
どんな仕事なのか気になるな
駐輪所の管理人とかか？
260:１３２人目の素数さん
12/04/08 12:31:51.86
>>252
こういう２次元散布図だけれども３次元目に時間をとってアニメーション化
した管面ならではの動的散布図が、紹介されたらしい。
Data in Gapminder World
URLﾘﾝｸ(www.gapminder.org)
261:１３２人目の素数さん
12/04/13 05:36:30.33
>>260
それって去年閉鎖された「Google Labs」内にあった「Google Public Data
Explorer」と同じグラフ描画ソフトじゃないか。
262:１３２人目の素数さん
12/04/14 14:24:05.08
情報処理技術者試験の正解には偏りがあるという集計が出ている。
基本情報の正解は「ウ」が多く、応用情報の正解は「イ」が多いらしい。
お前らの出番だぞ！
URLﾘﾝｸ(twitter.com)
URLﾘﾝｸ(twitter.com)
URLﾘﾝｸ(twitter.com)
URLﾘﾝｸ(twitter.com)
263:sage
12/04/14 15:46:34.26
質問なんですが,
よく移動平均で線形加重とか指数加重が使われるけど、
これを標準偏差に重みをつける時ってどうすればいいの？
264:１３２人目の素数さん
12/04/14 17:00:41.08
>>262
倍数ってか、割合だけではカイ二乗検定はできまへん。（本人は実際の数字を持っているのだろうけど。)
265:１３２人目の素数さん
12/04/14 23:24:33.69
>>264
1回あたり80問だから集計されてる全12回分で960問
選択肢は4つだから、その選択肢を全部足すと3840個になるはず
基本情報はこんな感じだな
ア 22.4％ 860個
イ 23.13％ 888個
ウ 27.5％ 1056個
エ 26.98％ 1036個
266:１３２人目の素数さん
12/04/15 03:07:51.43
>>265
おいおい正解は一つしかないから合計は問題数と同じ960だろ。
すると
ア 215
イ 222
ウ 264
エ 259
だな。この場合、カイ二乗値は7.858でちょうど5%ってところだ。
一方、応用情報の方はなぜか整数にならないので出題ミスですべての選択肢が
正解となったとか何か理由があると思うんだが、そのあたりは960問で
近似して解釈するとp値は2.4%になり、明らかに有意となる。
なんらかのくせはあるんだろうな。
ただ年によって違うし、自分で絞り込んだ方が正解する可能性は高くなると
思うけどね。
267:１３２人目の素数さん
12/04/15 13:26:53.59
>>266
お、さんきゅー
俺としたことが・・・やってしまった・・・
応用情報の合計が960問にならない話は、応用情報スレで出てたわ
2006年に正解なしって問題が１問あったらしい
ｽﾚﾘﾝｸ(lic板:8番)
268:１３２人目の素数さん
12/04/15 17:53:47.08
p=0.05未満だと「危険率5%で有意」でいいと思うのですが、
p=0.05以上0.10未満のときに「有意傾向」と言う人がいます。
この言葉をきちんと説明したテキストなり辞典はあるでしょうか。
有意水準なぞ慣習的または恣意的なものなのですから、「10%で有意」でいいと思うのですが。
むしろ、「あらかじめ定めた5%には達しなかった(というのも変な表現ですが)のだが、『惜しい』」から
くやしまぎれに『有意傾向』という言葉をつくり出した人がいるんじゃないかと思うのですが。
検定というのは、YESかNOかという二者択一のための手法なんじゃないんですかね。
269:１３２人目の素数さん
12/04/15 22:18:06.52
確かにみすぼらしい言葉だなw
270:１３２人目の素数さん
12/04/15 23:07:29.13
>>263
後で計算した標準偏差ほど重みを増やして、
標準偏差そのものの移動平均を出せばいいだけ。
271:sage
12/04/16 11:57:02.54
>>270
返信ありがとうございます。
実際にやってみたのですが, 標準偏差そのものに加線形加重や指数加重をかけても
平均をとってしまうので, 標準偏差そのものよりも反応が悪くなってしまいました。
時系列データの最新データの変動が激しい場合はより速く標準偏差を大きく, 時系列データの最新データの変動が小さくなる
ときにはより速く標準偏差を小さくするように加重をかけたいのですが、
何かいい方法はありませんか？
272:１３２人目の素数さん
12/04/16 23:13:20.57
>>270は標準偏差の移動平均なんだから鈍るのは当然
そういうことがやりたいならば偏差に重みをつけて
標準偏差を計算すればよい
近くのサンプルの数を割り増しするイメージ
あとはブートストラップするなりARMAで予測するなり
バリエーションはいくらでも考えられるが妥当性は保証しない。
273:１３２人目の素数さん
12/04/17 12:44:47.79
>>252
これじゃないの？
URLﾘﾝｸ(www.ted.com)
274:１３２人目の素数さん
12/04/19 19:08:45.41
主成分分析を行う時、データを正規化した後に相関係数行列を求める前提として、データが正規分布に従っている事が必要だと思いますが、データが正規分布に従っていないと判断される場合は、どうすればよいのでしょうか？
275:１３２人目の素数さん
12/04/19 20:46:40.58
>>274
Everitt, Brian and Hothorn, Torsten (2011)
An Introduction to Applied Multivariate Analysis with R
Springer-Verlag
276:１３２人目の素数さん
12/04/24 21:53:19.09
標準偏差はσだけど同じように相対誤差には記号何使えばいいの？
277:１３２人目の素数さん
12/04/25 01:45:25.73
相対誤差？標準誤差じゃなく？
278:１３２人目の素数さん
12/04/26 09:33:03.14
>>274
正規分布の必要性はあるかな？
279:274
12/04/26 23:50:24.50
278さんへ
相関係数行列を求めるために正規化を行うわけですが、
そもそも一般的に言う相関係数(＝ピアソンの積率相関係数)は、
データがbivariateな正規分布に従っている事を
前提にしているはずだったと思います。
データの分布が非対称な場合や、
正規分布が妥当でないと考えられる場合は、
順位相関係数などを使ったりしないのでしょうか。
間違っていたら指摘お願いします。
280:１３２人目の素数さん
12/04/27 00:02:33.69
素晴らしい
281:１３２人目の素数さん
12/04/27 01:29:42.53
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282:１３２人目の素数さん
12/04/27 13:54:23.69
>>279
おれは>>278じゃないですけど、
相関係数って正規分布じゃなくてもいいです。
２つの変数の関係をみているわけですから。
それぞれの変数の分布型を見ているわけじゃないですから。
283:１３２人目の素数さん
12/04/28 02:18:02.19
単に求めるだけなら正規分布じゃなくてもいいけど
検定するなら必要になるぞ。
284:１３２人目の素数さん
12/04/28 14:50:26.52
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285:１３２人目の素数さん
12/04/28 15:21:57.09
>>283
先だっての、統計のメーリングリストによる、
激しいやりとりを記憶されているでしょうか？
検定ということ自体が、統計学の高等教育にはなじまないものです。
入門書では、考え方のひとつとして重要では
あるかもしれませんがね。
286:１３２人目の素数さん
12/04/28 15:46:42.36
統計のメーリングリストって何ですか？
287:１３２人目の素数さん
12/04/28 20:09:12.13
なんだろうね。統計学の高等教育っていうもの不明だな。
288:１３２人目の素数さん
12/04/28 20:15:49.82
>>285
統計学検定じゃないよ。推定・検定の検定だよ。言わせるなはずかしい。
289:１３２人目の素数さん
12/04/28 22:23:22.22
そもそもの>>274に答えてやれよ
俺の答えは、「適当にやれ」なんだけど。
要は変数が多い場合に、適当にまとめてやろうという手法に過ぎないので、うまくまとまってればそれでよし。
まとまらなければ、他の手法を使うなり、元の変数を正規分布に近づけるべく適当な変数変換をするなりする。
主成分分析はまだしも、因子分析なんてやってたら、極端に汚いデータじゃなかったら、抽出法が何通りもあり、
回転も何通りもありなんで、何でもありだ。要は納得できるかどうか、別の機会にとったデータにもあてはまるかどうか。
理論家じゃないんで、こんなもんで。
290:１３２人目の素数さん
12/04/29 00:46:13.19
>>288
何意味不明のこと言ってるんだ？
バカなの？
291:１３２人目の素数さん
12/04/29 19:40:57.12
だから統計のメーリングリストって何だよ
292:274
12/04/29 23:35:04.65
282さんへ
書き込みありがとうございます。
＞２つの変数の関係をみているわけですから。
それぞれの変数の分布型を見ているわけじゃないですから。
しかしながら、非対称な分布に従うデータから計算した
ピアソンの積率相関係数は、同じデータから計算した順位相関係数
よりも、値が小さくなるはずです。これはデータが持つ本来の情報量が、
損なわれていることを意味していると思います。
順位相関係数行列を用いて主成分分析を行う事ってありますか？
もしかすると、順位相関係数行列の固有値固有ベクトルを求める事は、
制約条件の下で主成分スコアの分散を最大化することを意味しないのでしょうか？
289さんへ
書き込みありがとうございます。
解釈しやすいように、何でもありと言う事なんですね。
293:１３２人目の素数さん
12/04/30 00:23:26.19
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294:１３２人目の素数さん
12/04/30 00:59:55.11
>>292
面白い考えだね。すでに考えた人はいないのかな？
どんな性質になるのか調べてみたいね。
295:１３２人目の素数さん
12/04/30 05:29:24.79
>>292
＞ 同じデータから計算した順位相関係数よりも、値が小さくなるはずです。これはデータが持つ本来の情報量が、
損なわれていることを意味していると思います。
元のデータより、順位にしたほうが情報量が保存されているなんて、
どこかおかしいと思いませんか？
読んだだけで、おかしいですよね？
296:１３２人目の素数さん
12/04/30 08:33:27.40
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297:274
12/04/30 10:17:48.46
295さんへ
＞元のデータより、順位にしたほうが情報量が保存されているなんて、
どこかおかしいと思いませんか？
それでは、非対称の分布に従うデータから計算した
順位相関係数と積率相関係数の値が異なる事は、
どのように説明すればよいのでしょうか。
298:１３２人目の素数さん
12/04/30 10:43:06.12
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299:１３２人目の素数さん
12/04/30 15:59:35.33
>>297
相関係数は「直線にどの程度乗っているか」の指標。
積率相関係数では直線に乗っていない(散らばりがある＝情報が保たれている)
順位相関に直すと、ふらふらしていたものを「順位」に切りそろえてびしっと並べ、となるから相関係数としては高くなる
ってことでしょ
たとえば、5人が100m走ってタイムを計るとき、2度計測して相関をとるとしましょう。
1度目は11秒、12秒、13秒、14秒、15秒となり、
2度目は11秒、11.5秒、13秒、14.5秒、15秒となったとしましょう。
ピアソンの積率相関係数は0.984、スピアマンの順位相関係数は1
となります。どちらが「情報が保たれている」かわかりますか？
300:１３２人目の素数さん
12/05/01 10:19:32.47
乗客７名死亡事故関連のこの統計的発生率って、ポアソン分布の応用
値なのかな？
100 ：名無しさん＠１２周年：2012/05/01(火) 01:52:40.09 ID:XDh5pPVVO
・・・統計的に、死亡事故を生み出す背景には、死亡には至らない事故が三十件
発生し、事故に至らないまでも危険な局面が三百件はあった計算になる。
【関越道バス事故】運転手について 「カーナビばかり見ていたり、急ブレーキが多かったりして様子がおかしく、気になっていた」★２
ｽﾚﾘﾝｸ(newsplus板:100番)