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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. | ＼ ∠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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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)
301:１３２人目の素数さん
12/05/02 00:43:15.31
この統計の解説サイトの説明がわからないんですが...誰か教えてください！馬鹿ですいません！
１０行目くらいの、
「そのときの平均値は母平均に一致します。また分散は母分散の10分の1、つまり「(サンプルサイズ)分の1」になります。」
という一文がわかりません。なぜ（サンプルサイズ）分の１になるんでしょうか？
↓ハンバーガー統計学
URLﾘﾝｸ(kogolab.chillout.jp)
302:１３２人目の素数さん
12/05/02 00:44:04.69
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303:１３２人目の素数さん
12/05/02 00:50:29.76
>>300
俺も連続する ＜暴走＞自動車事故で、ポアソン分布思い出した
304:１３２人目の素数さん
12/05/02 01:19:02.13
>>300
ヒヤリハットの法則は経験則だと思う。ポアソン分布で明示的に
示されたものは見たことがないんだけど。
305:１３２人目の素数さん
12/05/02 13:29:51.02
>>304
そんな法則名があるのか？交通輸送業界か何かの業界の通称なの？
学問的には、ハインリッヒの定理というのじゃなかったか？
306:１３２人目の素数さん
12/05/02 19:14:05.79
>>305
自動車技術会の発表を聞いてみると、
多くの発表者が「ヒヤリハット」を連呼してて、
驚くと思いますよ。
自動車関連の学問では、
あたりまえのように使われる「専門用語」です（笑
307:１３２人目の素数さん
12/05/02 23:16:29.56
>>305
ハインリッヒの法則ね。確かにそっちが正式な名前。
でもやはり統計データから得られた経験則で定理じゃないよ。
308:１３２人目の素数さん
12/05/02 23:35:19.49
>>301
「標本平均の分散」でggr
309:１３２人目の素数さん
12/05/03 00:28:50.28
>>306
学問は学者だけのものじゃない
ということに気付かない人は可哀相だよね
310:１３２人目の素数さん
12/05/03 00:37:55.39
単に別界隈の慣習を知らなかっただけで、別界隈を貶めてるわけでもないのに
なんで可哀そうなんて話になるんだ
311:１３２人目の素数さん
12/05/03 00:46:37.63
309は306に対する嫌味だと思われ
312:１３２人目の素数さん
12/05/03 00:53:27.02
ジャーゴンではあるけど、別に自動車関連だけじゃなくて
リスク管理関係の分野では通じるでしょ
労働災害とかもそう、飛行機とかのリスク管理とかもたぶんそう
良く知りもしないのに学問的にはハインリッヒの「定理」だとか言っちゃう
305がちょっとカッコ悪いだけ
>>309
工学部とか社会学部とかの関連学科は充分学問だと思うけどね
純粋数学と違って実学だけど
313:１３２人目の素数さん
12/05/03 01:09:39.38
知らなかったことは別にいいでしょ。
しかも工学部は学問以外の何物でもないし、誰もそんなとこを話してないと思うけど。
ただ、すでに一般的になってる言葉をわざわざ「（笑」などと茶化してることのほうが痛いｗ
314:１３２人目の素数さん
12/05/03 01:14:21.23
／j
／__/ ‘，
／／ ヽ ', 、
/／ ‘ ! ヽ …わかった この話はやめよう
/ｲ ', l ’
iヘﾍ, l | ’
| ｎﾍﾍ _ | | l ハイ！！ やめやめ
| l_| | | ゝ￣`ヽ | |〈￣ﾉ
ゝｿﾉﾉ `ー‐' l ! ¨/
ｎ/7./7 ∧ j/ / iヽiヽｎ
｜! |///7/:::ゝ ｒ=＝=ｵ | ! | |/~7
i~| | | ,' '/:::::::::::ゝ、 l_こ./ヾ.． ｎl l .|｜/
| | | | l {':j`i::::::::::::::::`ーｒ ' |｜ー---{
| '"￣￣iﾉ .l::::::::::::::::::::::∧ | ゝ ',
, 一 ｒ‐‐l γ /、::::::::::::::::::::::::〉ー= ___ ﾍ ヽ }
／ o |!:::::} / o` ー ､::::::::::::i o ,':::::::{`ヽ ﾍ ﾉ
/ o ﾉ:::::∧ /ヽ o ヽ::::::::| o i::::::::ヽ、 / /
/ ノ::::::/ /::::::::ヽ o ヽ:::| o {::::::::::::::Υ /
315:１３２人目の素数さん
12/05/03 07:47:11.28
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316:１３２人目の素数さん
12/05/06 15:07:26.76
度数分布表作成、平均値、中央値の求め方まではわかった。
ただジル係数が全くわからない・・・
階級 1 2 3 4
相対度数 20 60 15 5
累積相対度数 20 80 95 100
階級収入比 5 30 15 50
階級累積収入比 5 35 50 100
このジル係数の求め方を教えていただけないでしょうか？
317:１３２人目の素数さん
12/05/06 19:35:49.37
統計学の入門書はなにがオススメ？
私はいま、「ビジネス統計学 上 下」をやってるんですが、練習問題が解答のみで困ってます・・・
318:１３２人目の素数さん
12/05/06 19:38:19.70
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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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319:１３２人目の素数さん
12/05/06 22:10:12.23
>>316
ジル係数でなくジニ係数なのでは？
ジニ係数 = (均等分配線積分 - 累積収入積分) / 均等分配線積分
なので均等分配線のグラフと累積収入のグラフの面積が分かれば求まります。
ローレンツ曲線
URLﾘﾝｸ(ja.wikipedia.org)
320:274
12/05/07 11:12:13.42
>>299さんへ
例を付けて説明頂き、ありがとうございました。良くわかりました。
ですが、299さん的には、順位相関係数を使って主成分分析を行うことに
全く意味がないと判断されますか？たとえば、外れ値の影響が大きいデータでは、
順位相関係数を用いた方が、分析がうまく行なえるだとか、
状況に応じて順位相関係数が望ましい場合とか
あるのではないでしょうか。
間違っていたら指摘お願いします。
321:１３２人目の素数さん
12/05/07 12:32:22.71
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322:１３２人目の素数さん
12/05/07 21:00:47.21
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323:１３２人目の素数さん
12/05/08 10:25:50.85
>>320
299 氏ではないけど 299氏は 274さんが >>292 で
「（元のでーたから計算した相関係数のほうが）順位相関係数よりも、
値が小さくなる（ので）情報量が、損なわれている」
と書いたことの根本的な問題点を丁寧に説明されたので
>>320 で「順位相関係数を用いた方が」という書き方を再び持ち出されたけど
そこはもう少していねいにご自身で考えてからでないと
299氏も「何としても順位相関係数のほうが良いという理屈がほしい」
というだけのご質問に見えて
つまらなく感じるかもしれません
僭越ごめんなさい
324:１３２人目の素数さん
12/05/09 04:04:02.96
>>317
統計学を学ぶ目的を書いてください。
また数学能力を教えてください。
あと英語の本でもいいのかどうかなども。
そうじゃないと、本を紹介するのは難しいです。
統計学は独学が大変に困難な学問です。
近くに相談できる人がいると一番いいのですけどね。
>>320
分析方法はデータの数だけあるとも言われています。
あなたのやりたいこと、扱っているデータを見てみないと
本当は何も言えないんですよ。
近くにいる人を探して相談したほうがいいですね。
あなたは具体的な情報を出さないで、順位のほうがいいと言って欲しい
ようにしか見えません。
325:１３２人目の素数さん
12/05/09 08:02:41.37
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326:１３２人目の素数さん
12/05/10 21:55:36.43
X, Y, Z を確率変数とします。
Zで条件づけたときXとYは独立であるとします。
この時、Zで条件づけない (無条件で) XとYは独立であるといえますか？
多分いえないと思っているのですが、反例が思い浮かびません…
反例があればそれもあげてもらえるとうれしいです。
327:１３２人目の素数さん
12/05/10 23:52:40.63
XYとして2つの異なる独立な確率変数の組を考える
一方をz1、もう一方をz2と関連付ける確率変数Zを考える
このとき定義からXYはZの下で独立となる
一方、Zの周辺分布はXYの選び方で好きに
決められるので独立とは限らない
328:１３２人目の素数さん
12/05/11 08:17:43.62
Z～N(0,1)
X～N(Z,1)
Y～N(Z,1)
とか。
329:１３２人目の素数さん
12/05/11 21:04:38.91
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330:１３２人目の素数さん
12/05/11 22:38:53.75
なるほど、ありがとうございました。
331:299
12/05/12 11:24:49.01
>>320
ご指名のようなのでお答えしますが、そうやって算出した結果は何を意味するのでしょうか。
一般的な主成分分析なら、たとえば、いくつかの都市について多数の変数を用いて、
人口や商業施設の数や交通量などを総合した「都市度」だとか、
保育所や小児科医院の数などを総合した「子育て環境度」(変な名前ですが)なんかを算出するわけです。
順位相関を用いて主成分分析を行うということは順位を総合する、ということになるのでしょうか。
それはどういう意味になるのかをちょっと考えてみてはどうでしょうか。
あるいは、他の指標、たとえば主成分負荷量はどういう意味になるのでしょうか。
大した意味はないと言ってしまえばそれまでですが、相関の前提としての正規分布にこだわるのであれば、
そう乱暴なことも言えないと思いますが。
332:１３２人目の素数さん
12/05/12 14:26:07.52
>>317
>私はいま、「ビジネス統計学 上 下」をやってる・・・・・・
このダイヤモンド社本で独習中ということは、大学では統計学を履修せず、
事務系業務で必要になった文系会社員なのですね？
この本を教科書に使っている大学は、まずないでしょうから。
私の見立て通りでしたら、入門本には私はむしろ数研出版の
チャート式「数学Ｃ」を、薦めますね。
333:１３２人目の素数さん
12/05/13 02:47:06.22
amazonなんかは売り上げを最適化する為にアルゴリズムを作ってサイト運営してそうだけど、このアルゴリズムってのは統計学を少しかじったレベルの人間でも簡単に導き出せるものなのかな？
それともかなり高度な統計学の知識と経験がないとできない仕事なのかな。データマイニングの仕事とか統計学マスターじゃないと務まらないっぽいけど
334:１３２人目の素数さん
12/05/13 07:54:59.32
一般論として言うと、アルゴリズムを理解するだけなら
統計学を少しかじっただけでも理解できるが、
分析で仕事をするには統計学をマスターしただけでは無理。
カリスマバイヤーが統計学をマスターしているとは限らないし
統計学をマスターした人がカリスマバイヤーになれとも限らない。
335:１３２人目の素数さん
12/05/13 11:29:46.76
さすがに高校レベルの必要条件とか十分条件くらいは頭に入れて文章書いてほしいね
336:１３２人目の素数さん
12/05/13 11:43:15.49
>>335
せめて誰に対してのレスか書いて欲しいね
337:１３２人目の素数さん
12/05/13 23:52:04.04
n=3の6群でDunnetまたはsteelを行う場合、どちらが有意差を得やすいですか？
一般論として伺います。
338:１３２人目の素数さん
12/05/14 00:33:44.12
>>337
steelだろjk
339:１３２人目の素数さん
12/05/14 08:04:21.04
>>338さん
ありがとうございます。ノンパラのほうが一般的に有意差を得やすいと考えて良いのでしょうか？表面上ばかりの理解ですみません(*_ _)
340:１３２人目の素数さん
12/05/14 20:23:02.08
横レスですが。
>>338 はノンパラメトリックDunnet（joint ranking の）を想定していたのでは？
そうでなければ、どのような理屈で jk と言っているのか見当がつきません。
一般論としてはパラメトリックな検定の方が検出力は高いけれど、
極端に例数が少ない（n=3とか）状況では逆転がありうるかも、と思います。
有意水準によっても違うかもしれません。
341:１３２人目の素数さん
12/05/15 12:15:55.00
>>336
お前に対してのレスだよ
342:317
12/05/15 18:35:16.61
>>332
>このダイヤモンド社本で独習中ということは、大学では統計学を履修せず、
>事務系業務で必要になった文系会社員なのですね？
はい。お見立てのとおりです
>私の見立て通りでしたら、入門本には私はむしろ数研出版の
>チャート式「数学Ｃ」を、薦めますね。
ありがとうございます！さっそく入手します!
343:１３２人目の素数さん
12/05/16 11:53:12.62
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344:１３２人目の素数さん
12/05/16 18:50:14.92
>>332
横レスですが、数学Cの赤と青ではどちらを薦められますか？
あと、数学Bの「統計とコンピュータ」「数値計算とコンピュータ」は、
チャート式にさえも存在していないようなんですが、
何か他の本で掲載されているもの、ご存じないでしょうか？
（「大学への数学2B」に「数値計算とコンピュータ」の演習問題だけはあるようです。。。）
345:１３２人目の素数さん
12/05/19 17:33:35.05
>>285
>先だっての、統計のメーリングリスト・・・・・・・
とは、何処が運営しているメーリングリストなの？
長期連休初日レス者>>285は、未だ休暇中なの？それとも連休中の事故入院中なの？
346:１３２人目の素数さん
12/05/19 17:36:34.51
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347:１３２人目の素数さん
12/05/19 17:50:48.81
>>346
お前さ、統計学解ってない素人だろ？俺には解る。統計学的に解る。
348:１３２人目の素数さん
12/05/24 23:31:22.54
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350:１３２人目の素数さん
12/05/29 12:36:45.23
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| ` -'＼ 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?
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351:１３２人目の素数さん
12/05/29 23:53:48.26
分からんスレの前スレで質問をしたのですが、あまり反応がよろしくないので
そちらを取り下げ、こちらで質問させていただくことにしました。
統計をかじり始めたばかりの初心者です。 独学ですので、用語などの使い方には自信がないです。
１年間の事故件数を曜日ごとに一日の平均を取ると以下のようになりました。
（各事故は独立で相関関係はないとする）
単位は 件/日
日曜 12.6 月曜 13.0 火曜 13.1 水曜 12.4 木曜 12.2 金曜 13.1 土曜 14.1
このまま数字だけ見ると土曜日のみが他の曜日に比べて突出しているようにみえますが
それを検定するには、どのような方法を取ればいいのでしょうか？
わかっているのはここにある平均のデータだけです。
いまのところ以下のように考えているのですが、間違いの指摘やアドバイスをいただけると
ありがたいです。
１年間をとりあえず５０週と考え、それぞれの曜日について５０倍したものを年間件数とする。 年間4025件
事故は曜日の偏りがないと仮定すると、任意の事故が特定の曜日に起こる確率は1/7。そのような母集団
から4025件のデータを取り出した時に、ある特定の曜日に14.1×50＝705件以上集まる確率を考える。
それが１％以下（または５％以下）なら、それが偶然起こる可能性は低いと考え母集団は仮定と異なる
（つまり偏りのある母集団であった）とする。
そうでなければ、土曜日は特に事故の多い曜日だとはいえない。
こんな考えで良いのでしょうか、どうかよろしくお願いします
352:１３２人目の素数さん
12/05/30 11:07:24.36
>>351 教科書的には「適合度の検定」が当てはまると思います
351さんの考察に即して書くと
4025件の事故を確率１／７ずつの７個のバスケットに放り投げる多項（７項）分布を考え
「実測の結果またはそれよりも確率の小さい結果」の和集合の確率が棄却率
以下になっているかを計算する
ということです．「またはそれよりも確率の小さい」（つまり均等分布からはずれている
ものたち）の確率を計算するのに
適合度の検定ではデータサイズが大きいとして漸近的に計算することで
最終的にカイ平方分布の確率で近似するのが教科書の処方だと思います
351さんの提案に比べて他の曜日のバラツキ具合も考慮することになる分
有効性が増すと予想します
353:１３２人目の素数さん
12/05/30 11:20:10.19
ご指導ありがとうございます。
考え方としては、不備はあれども大きくは外れていないとしてよいでしょうか。
＞ 適合度の検定ではデータサイズが大きいとして漸近的に計算することで
ここの意味がよくわかりません。
データサイズが大きいというのは何を指すのでしょうか？
4025例の組み合わせについての計算量？
それとも、数字の桁が大きくなりすぎる？
よくわかりません。
（ちなみにエクセルでは桁が大きすぎて計算しきれませんでした）
カイ平方分布は、χ二乗分布というものと同じものでしょうか
そのあたりはまだ不勉強ですので、そちらを読み進めてみます。
354:１３２人目の素数さん
12/05/30 12:41:40.28
>>353
各曜日に(n1，…，n7)件ずつ起きる確率は（事故の独立性の仮定と帰無仮説の下で）
多項分布 P=n!/(n1!…n7!) (1/7)^n ですが
階乗をスターリングの公式で近似した上で
ni/n を 1/7 のまわりに展開（ni/n = 1/7 +xi）して
xiの最低次（２次）をとると
κ = -2 log P = Σ_i (n xi) ^2 / (n/7) となります
κは自由度6のχ二乗分布に（近似的に）従います
このあとは適合度の分布を検索して適当な教科書で埋めてください
（すみません データの件数をデータサイズ（大きさ）というのですが
ご存知ないでしょうか？統計学の教科書の最初に出てくると思うのですが）
355:１３２人目の素数さん
12/05/31 00:52:00.52
結局のところ、差がないみたいだな。土曜日が多いのは偶然か。
356:１３２人目の素数さん
12/06/01 01:23:48.65
>>354
読んでいるのが大学で使うような教科書ではなくビジネス向け統計入門なので
積分とか確率などのあまり難しい話は書いてありません。
読み返してみましたが、データの件数は「データ数」としか出ていませんでした。
やはり用語とかがわからないと他の本やWEBページなどを読んでもわからないことが
多いので、まともな教科書も用意すべきなのでしょうが、予算的なものもあって
もうすこし理解してからにしようと思っています。
χ二乗検定について、読んでみました。
事故は曜日にかかわりなく起きると仮定すると、年間の事故件数/7が それぞれの曜日に起こる
事故の件数の期待値で、それをaとします。
「（ある曜日の事故件数－期待値a)^2/その曜日の事故件数 」 これを７曜日分加算したものがχ^2
自由度は、この場合７曜日なので６。
分布表の自由度６の0.01の項目を見ると16.81とあります。 先ほど計算したχ^2がそれより小さければ
事故はなにか曜日に偏って起きるという仮説は棄却され、土曜が多いのは偶然ということになります。
こんな感じでいいのでしょうか？
357:１３２人目の素数さん
12/06/04 23:30:58.25
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358:１３２人目の素数さん
12/06/07 20:44:34.18
本邦の実験計画法大家が、先週末6/2に死去されたようですね。
享年88歳、哀悼。
田口玄一氏（品質工学会名誉会長）死去 2012年06月04日
URLﾘﾝｸ(www.nikkan.co.jp)
359:１３２人目の素数さん
12/06/09 18:13:19.52
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360:１３２人目の素数さん
12/06/09 19:14:13.74
どうしても分からないので質問させてください
今LMS推定量について↓を読んでます。
URLﾘﾝｸ(web.ipac.caltech.edu)
最初の補題１（P.872右）の前で、p個の説明変数のベクトルx_iと目的変数y_iを合わせたベクトル(x_i, y_i)が含まれる(p+1)次元空間について、[n/2]個より多い観測値を含むvertical hyperplaneは存在しないと仮定しています
一方、補題１の証明（P.877右 APPENDIX）のCase Aを見ると、「少なくとも[n/2]+1個のx_iを含む(p-1)次元部分空間Vが存在する場合」とあります
（subspace of Vはsubspace Vの間違いのようです）
でもそんなVが存在したら、[n/2]+1個以上の(x_i, y_i)がVの基底ベクトルと(0, ... ,0, 1)で生成されるvertical hyperplaneに含まれる気がします
つまり仮定によるとこんな状況はないような気がするのですが、どうなんでしょう？
あと、この前提の妥当性（？）は何なんでしょう？
多重共線性がないという前提なんでしょうか？
どなたかお教えいただけると幸いです
361:１３２人目の素数さん
12/06/10 16:49:03.09
統計の質問です
数学の全国統一テストを実施した。予備調査の結果、母分散は15^2であることを想定している。
信頼水準95%で、信頼区間の幅1点以内で全国平均を推定するのに必要な標本数を求めよ。
これはどのように解けばいいのでしょうか。信頼区間の幅1点というのは、点推定であっていますか？
よろしくお願いします。
362:１３２人目の素数さん
12/06/10 18:38:36.25
>>361
1.96×15/√nが0.5以下になるような最小のnを求めろってことじゃないの？
363:１３２人目の素数さん
12/06/10 19:04:30.85
>>362
1.96*15/√n<0.5を解けばいいのですか？
0.5はどこから出てきたのでしょう
364:１３２人目の素数さん
12/06/10 19:21:46.45
>>363
母分散が既知として、母平均は95％の確率で（まあ大体）標本平均±1.96σ/√nの区間にあるわけで、この区間の幅が1点以内⇔1.96*15/√n≦0.5ということでは
365:１３２人目の素数さん
12/06/10 19:35:44.96
>>364
なるほど、なんとなくわかりました
ありがとうございます！
366:１３２人目の素数さん
12/06/11 05:38:56.52
助けてください。
ある商店の客１人あたりの買い物額は分散が160000である事がわかっている。今、買い物額の平均を調べるために25人分の買い物額を調査したとする。
(１)90％の誤差の限界を求めよ。
(2)99％の誤差の限界を100以下にしたい。調査人数を何人以上にすれば良いか。
お手数ですが、宜しくお願いします。
367:１３２人目の素数さん
12/06/11 06:07:13.70
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368:１３２人目の素数さん
12/06/11 23:44:07.04
>>366
それ>>361の問題と大して変わらないんじゃ・・・
369:１３２人目の素数さん
12/06/12 00:32:35.46
にたような宿題がでる季節だからな
370:１３２人目の素数さん
12/06/13 06:38:31.41
>>261
Google提供のこの無料グラフ化ツールのことですね。
”統計データなどを分析・グラフ化できるオンラインツール「Google Public Data Explorer」を
Google Labsで公開・・・データの視覚化には、2007年にGapminderから買収したTrendalyzerの
技術を利用・・・作成したグラフやチャートは、自分のサイトやブログに組み込むことができる・・・”
Google、統計データ視覚化サービス「Google Public Data Explorer」公開
URLﾘﾝｸ(www.itmedia.co.jp)
371:１３２人目の素数さん
12/06/13 16:46:53.53
統計学を本格的に学ぶのに定番の本ってありますか？
372:１３２人目の素数さん
12/06/14 09:18:32.52
>>371
何系の話かにもよるかも？
373:１３２人目の素数さん
12/06/14 12:30:53.26
難しい系でお願いします。
374:１３２人目の素数さん
12/06/14 12:41:11.64
オーム社のマンガでわかる統計学シリーズがいいと思うよ。
375:１３２人目の素数さん
12/06/14 12:56:56.64
無いと思うけど出来ればルベーグ積分が出てくる奴がいいです。
数理統計って本見つけたけどなんか証明がちゃんとして無さそうなので
迷ってます。
376:１３２人目の素数さん
12/06/14 13:22:07.08
ルベーグ積分については別途測度論からやったほうがいいよ
377:１３２人目の素数さん
12/06/14 13:41:42.59
逆に質問なんですけど、
マンガで分かるとかそういうやつで
必要なことは全部乗ってるんですか？
やっぱ英語の奴しかないですか？
378:１３２人目の素数さん
12/06/14 14:14:02.53
数理系なのか応用系のなにかなのかという意味だったが、前者の人かな
379:１３２人目の素数さん
12/06/14 14:51:35.13
数理系！！
なので教えてください。
380:１３２人目の素数さん
12/06/14 22:21:17.70
コルモゴロフでも読んどけ
統計に至る前に挫折しなければいい勉強になる
381:１３２人目の素数さん
12/06/15 10:30:01.36
信頼限界と確率限界の違いってなんですか？教えてください。
382:１３２人目の素数さん
12/06/15 11:33:48.31
クラメル ラウの下界が乗ってるお願いします
383:１３２人目の素数さん
12/06/15 16:10:55.35
ベイズってい一杯本が出てるけど
ひとつとしてまともなものが見つからないんですけど、
普通の統計学もしかりで
本当に困っちゃうんで正直教えてください。
384:１３２人目の素数さん
12/06/15 17:06:28.26
何を基準にまともって言ってる？
俺の基準だとお前がまともじゃないんだけど
385:１３２人目の素数さん
12/06/16 18:43:09.12
>>383
英語の本でも買うといいよ。
386:１３２人目の素数さん
12/06/20 00:21:55.04
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387:１３２人目の素数さん
12/06/20 01:31:54.42
>>383
>ベイズってい一杯本が出てるけど・・・・・・・
私も学びたく書店で探索しておるのですが、まともでないと判じられた書名と
貴方の「まともな」の判別基準を教えて頂けませんか？
388:１３２人目の素数さん
12/06/21 08:04:44.85
必要なことは全部書いてある。
389:１３２人目の素数さん
12/06/21 18:44:22.45
まともかどうかが判定できるくらいなら、自分で書けばよろし
390:１３２人目の素数さん
12/06/26 22:20:26.25
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391:１３２人目の素数さん
12/06/28 23:39:48.50
>>387
とりあえず地元の市立図書館で蔵書検索してみたら、以下の14冊がhitした。
初心者に好適な入門書は、どれだろ？
▼史上最強図解これならわかる!ベイズ統計学 涌井 良幸／著 ナツメ社 2012/03
▼よくわかる最新ベイズ統計の基本と仕組み ようこそベイジアンの世界へ 松原 望／著 秀和システム 2010/12
▼Excelでスッキリわかるベイズ統計入門 涌井 良幸／著 日本実業出版社 2010/11
▼道具としてのベイズ統計 涌井 良幸／著 日本実業出版社 2009/11
▼パターン認識と機械学習 上・下 ベイズ理論による統計的予測 C.M.ビショップ／著 シュプリンガー・ジャパン 2007/12・2008/07
▼入門ベイズ統計学(ファイナンス・ライブラリー) 中妻 照雄／著 朝倉書店 2007/06
▼統計科学のフロンティア 4 階層ベイズモデルとその周辺 甘利 俊一／[ほか]編 岩波書店 2004/10
▼岩波講座物理の世界 物理と情報3 ベイズ統計と統計物理 佐藤 文隆／[ほか]編集委員 岩波書店 2003/08
▼ベイズ統計学入門 渡部 洋／著 福村出版 1999/09
▼ベイズ統計学とその応用 鈴木雪夫／編 東京大学出版会 1989/06
▼統計数理は隠された未来をあらわにする ベイジアンモデリングによる実世界イノベーション 樋口 知之／監修 東京電機大学出版局 2007/06
▼ベイジアンネットワーク概説 繁桝 算男／共著 培風館 2006/07
▼ベイジアンネットワーク技術 ユーザ・顧客のモデル化と不確実性推論 本村 陽一／著 東京電機大学出版局 2006/07
▼ベイジアン統計学入門 デイビット・ブラックウェル／著 好学社 1972
392:１３２人目の素数さん
12/06/28 23:59:06.48
主観的にランキングしてみた
半分くらいはいちおう読んだことがあるが
ベイズ信奉者じゃないので参考程度に
初心者向けだがベイズ色は薄い
▼パターン認識と機械学習 上・下 ベイズ理論による統計的予測 C.M.ビショップ／著 シュプリンガー・ジャパン 2007/12・2008/07
初心者向けでない
▼ベイズ統計学入門 渡部 洋／著 福村出版 1999/09
▼ベイジアンネットワーク概説 繁桝 算男／共著 培風館 2006/07
ベイズ統計の入門じゃない
▼統計科学のフロンティア 4 階層ベイズモデルとその周辺 甘利 俊一／[ほか]編 岩波書店 2004/10
▼岩波講座物理の世界 物理と情報3 ベイズ統計と統計物理 佐藤 文隆／[ほか]編集委員 岩波書店 2003/08
タイトルが駄目そう
▼史上最強図解これならわかる!ベイズ統計学 涌井 良幸／著 ナツメ社 2012/03
▼よくわかる最新ベイズ統計の基本と仕組み ようこそベイジアンの世界へ 松原 望／著 秀和システム 2010/12
▼Excelでスッキリわかるベイズ統計入門 涌井 良幸／著 日本実業出版社 2010/11
▼道具としてのベイズ統計 涌井 良幸／著 日本実業出版社 2009/11
▼入門ベイズ統計学(ファイナンス・ライブラリー) 中妻 照雄／著 朝倉書店 2007/06
▼統計数理は隠された未来をあらわにする ベイジアンモデリングによる実世界イノベーション 樋口 知之／監修 東京電機大学出版局 2007/06
▼ベイジアンネットワーク技術 ユーザ・顧客のモデル化と不確実性推論 本村 陽一／著 東京電機大学出版局 2006/07
未知数
▼ベイズ統計学とその応用 鈴木雪夫／編 東京大学出版会 1989/06
▼ベイジアン統計学入門 デイビット・ブラックウェル／著 好学社 1972
393:１３２人目の素数さん
12/06/29 11:09:39.08
統計学の上級者向けは数学では初心者向けだよな。
凄い難しい統計学の本だといってよんだけど滅茶苦茶やさしかった
思い出があるよ。
逆に統計学で初心者向けって言うのは結果だけ書いてあるような
実用書だよな。
394:１３２人目の素数さん
12/06/29 16:15:10.41
測度論的確率論の初歩は既知のものとして、一般的かつ厳密に書かれた統計学の本はありませんか？
395:１３２人目の素数さん
12/06/30 01:16:55.70
>>393
凄い難しい（と言われている）統計学の本って、具体的には何？
396:１３２人目の素数さん
12/06/30 01:19:44.13
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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？
| |::::::::::::::::::|` -､:::::::,ﾍ￣|'､ ﾋﾆ二、 ＼
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397:１３２人目の素数さん
12/06/30 02:49:18.26
まあ、数学的にガッシリとした統計学書なんて誰得って感じだものね
398:１３２人目の素数さん
12/06/30 08:37:57.39
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| 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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399:１３２人目の素数さん
12/07/01 08:00:19.53
>>392
>タイトルが駄目そう・・・・・・・・・・・・・・・
>▼Excelでスッキリわかるベイズ統計入門 涌井・・・・・・・
>▼道具としてのベイズ統計 涌井・・・・・・・・・・
このベイズ統計解説ページ作者は、「初学者に親切なベイズ統計の入門書」と
言える本に、その２書を挙げていますね。
ベイズ統計 URLﾘﾝｸ(heartland.geocities.jp)
400:１３２人目の素数さん
12/07/02 03:26:34.94
昔、統計グラフの大会に応募しようとしてとりあえず資料作ってたら顧問の先生に
あまりにものやる気のない表を見て「おめぇ、馬鹿だろ！」とかいろいろ言われ蹴られてしまった。
「お前、俺の言われたとおりにやれ」と言われ、先生の言われたとおりに資料を集めなおしグラフを作って応募（グラフは殆ど先生が作った）賞と金一封もらうことができた。
今思うと、先生の実績作りに利用されてたんじゃないかと思うんだが・・・
401:１３２人目の素数さん
12/07/02 07:01:32.48
>>400
そこで金一封を叩き返して賞を辞退したならお前が正しいと思うよ
402:１３２人目の素数さん
12/07/02 08:00:40.01
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403:１３２人目の素数さん
12/07/02 20:42:59.36
>>400
高校生？
そんなんで「先生の実績作り」になるってことは。
うっかり大学院なんか行ったら発狂するだろうな。
404:１３２人目の素数さん
12/07/02 20:43:52.83
??
405:１３２人目の素数さん
12/07/02 22:18:26.48
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| /(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?
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406:１３２人目の素数さん
12/07/03 12:31:45.47
高校生に金一封なんか出るのけ？
407:１３２人目の素数さん
12/07/03 21:00:53.66
URLﾘﾝｸ(toukei.pref.hiroshima.lg.jp)
広島だともらえるらしい。5千円だけど。
他県でももらえるんじゃね？図書券とか。
408:１３２人目の素数さん
12/07/03 23:33:12.60
少々お尋ね致したく・・・。
例えばダイエットを志した人がダイエット開始日から体重を半年間、毎日毎日測定し、記録し続けたとします。
また、ダイエット開始日より以前のデータはないとします。
この場合、このダイエットの効果を検定するような手法にはどののようなものが考えられるでしょうか？
（データをグラフ化して視覚に訴えるのも一つの手法かとは思いますが・・・）
宜しくお願い致します。
409:１３２人目の素数さん
12/07/04 00:33:23.15
一人のデータでやるためにはダイエットの効果あるいは
ダイエットをしないことの効果に関する事前知識が
無ければ検定は無理
完全な思考実験としてはダイエットするかしないかを
毎日ランダムに選択して各日における体重変化をもとに
平均値に差があるか等を検定することは可能
たくさん人を集めれば世間一般の体重変化に比べて
有意に下降傾向にあることを検定できるかも知れないけど
半年で一発勝負だと検定と言うよりは偏差値だな
410:１３２人目の素数さん
12/07/06 06:51:30.58
>>400
統計グラフの大会って初耳なんだが、何県で何の組織主催なの？
Excelでの作画術を、競うの？
411:１３２人目の素数さん
12/07/07 02:03:49.31
>>410
統計グラフ全国コンクールの地方大会でしょ。
大本は公益財団法人統計情報研究開発センターで文科省後援だね。
412:１３２人目の素数さん
12/07/07 12:36:06.93
天下り団体ってことだな。
それだから政府に都合のいい統計調査ばっかだすんだよな。
413:１３２人目の素数さん
12/07/08 08:27:58.93
シンフォニカは統計調査を行う団体ではないと思うが
機関紙は結構面白いけど
414:１３２人目の素数さん
12/07/08 19:32:48.05
薬剤投与で10人中2人に副作用が発生した。仮説「副作用発生率は1％未満」に対する片側p値は?
という問題がありますが、今まで統計をやったことがない人(私)に説明して欲しいです。
教科書読んでもさっぱりわかりません。まさかこんな事をすることになるとは人生わかりません(涙
415:１３２人目の素数さん
12/07/08 19:41:59.56
さっぱりわからないならあきらめたほうがいい
416:１３２人目の素数さん
12/07/08 19:44:35.52
>415
諦めるには10分位しか経っていないのです。その結論出すまでに1週間くらい下さいな。
417:１３２人目の素数さん
12/07/08 20:32:56.37
１０分くらいでさっぱりわからないとか言うなよ
まずは教科書１ページ読むのに数時間かけてみ。
418:１３２人目の素数さん
12/07/08 20:37:52.89
>>414
人生というものはそういうものだ
419:１３２人目の素数さん
12/07/08 20:43:12.57
>417
10分ていうのは書き込んでから。既に1週間くらい経ってるんだよう。
今も一応考えてます。そのほかの問題も全部ここに書き込みたいくらい。
次からは「こういう計算したけど間違ってる？」的に書き込みますので
とりあえず、1問。どうかお願いします。
>418
ホント、そう思います。だから人生面白い。
さっぱりわからないけど、調べる過程もそれなりに楽しいんだよ
といっても心に余裕がなくなってきましたが(笑
420:１３２人目の素数さん
12/07/08 22:07:15.29
>>419
・頼まれたことならできませんという
・金で人に頼む
答えはいろいろ
421:１３２人目の素数さん
12/07/08 23:31:34.46
>>414
教科書をどういう読み方してるんだ？
定義を書いてみろ
422:１３２人目の素数さん
12/07/08 23:51:54.32
principal axis factor methodは主因子法なの主軸法なのどっちなんでしょか
423:１３２人目の素数さん
12/07/09 02:20:34.60
>>414
統計をやったことがないというのが高校の数学で確率を習った程度ということなら
１週間本を読んだぐらいで分かるとは思えない。大学の統計の授業なら
その答えが出せるようになるまで最低でも半年は習う。
だからどの程度の予備知識があるか分からないとどこから書いていいのか
分からないから書きようがない。
424:１３２人目の素数さん
12/07/09 12:19:53.62
>>422
主因子法（因子分析の）。
SPSSを英語版で走らせると principal axis factor method と出るよ。
425:１３２人目の素数さん
12/07/09 12:49:04.54
>>414
>>423に加え、どのレベルでの統計の理解が要求されているのかも書いたほうがいいかもしれない。
大学で他の数学と同時に「統計学」を履修しなければならないような、本当の理解が要求されるところ
から、医療や介護などの資格試験での統計的問題に回答ができるようになりたいくらいの、公式を
おぼえて当てはめられれば十分といった段階までいろいろあるはずだ。
426:１３２人目の素数さん
12/07/09 13:10:30.37
>>414
あと、教科書の書名を書け
427:１３２人目の素数さん
12/07/09 20:21:16.46
>>424
ありがとうございました。
428:414
12/07/09 21:44:59.87
＞425
なるほど
私、資格試験で回答できるくらいを目指しています
この問題は私には骨だという事がだんだんわかってきました
今までSPSSに数字を入れれば答えが出てきていたので
検定について理解をするつもりがなかったのですね
というわけで優しい方少しお時間いただけると嬉しいです
429:１３２人目の素数さん
12/07/09 22:21:27.01
>>428
資格試験で答えるだけとしても理解は必要でしょう。
たとえば、>>414の解説には簡略的には以下のようになりますが、
これで理解できますか？
-----
「薬剤投与で10人中2人に副作用が発生した。」→これから二項分布に関する問題だと理解する。
二項分布は対象の数nと成功の確率pでB(n,p)と記されるが、今回はB(10,p)となる。
「仮説「副作用発生率は1％未満」」→成功の確率（今回は副作用発生率に対応）p=0.01と仮定する。
ゆえに、B(10,0.01)に関する検定問題となる。
「片側p値は?」→10人中2人というのは発生率がp=0.01に対して大きすぎるのでその大きい側の
確率を求める。すなわち、B(10,0.01)が真の状態のとき、10人中2人～10人の副作用が起こる
確率を求める。それは面倒なので（１－「10人中0人または1人の確率」）で求める。
よって、求める答えは1-0.99^10-10*0.01*0.99^9=0.0042である。
430:１３２人目の素数さん
12/07/09 22:57:56.32
>429
わかりやすい解説ありがとうございます
どうやら教科書を読みながら考えていたことと大きくズレがあったことに驚きです
この解説だと高校生の時の数学で対応できる様に見えます
これほどまでに易しく解説できるなんて素敵すぎます
重ねてお礼申し上げます