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統計学Part17 [無断転載禁止]©2ch.net
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0880１３２人目の素数さん
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2020/03/26(木) 23:02:19.19ID:pyG83tbh
>>878
「統計でウソをつく方法」というのを思い出したｗ
0881１３２人目の素数さん
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2020/03/27(金) 00:59:55.19ID:BtjmJaHD
>>879
ある国の人口は100,000,000人で、
そのうちの1,000人が「有名人」です。

いま、ある感染症に、1人の有名人が罹患しました。

なお、この感染症は国民にランダムに罹患するものとします。


①この条件だけで、全国民の感染症患者数は、ほぼ100,000人と推計できるでしょうか？

②「他の999人は罹患していないことが分かっている」という条件を付け加えたとき、
　上記の推計結果は変わるでしょうか？

③罹患した有名人が2人のとき、単純に200,000人と推計できるのでしょうか？



罹患している人の確率よりも、罹患していない人の確率を計算して１から引く？
よくわからない。
0882１３２人目の素数さん
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2020/03/27(金) 08:03:46.59ID:4yRXOLUB
志村けんが感染する確率なら結構低いかもしれないが、今気にしてるのはあくまで一定以上の知名度の有名人が感染する確率だから特に都内に限定すれば大して珍しいことではない
0884１３２人目の素数さん
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2020/03/27(金) 13:20:56.10ID:Hl3wuGgz
>>881
1については母比率の推定から類推できそうだけど
芸能人に限定するとランダムサンプリングではないから
少し調整が必要だろうな
どんな調整が適切かは判らないけど

例えば、ダイヤモンドプリンセスをサンプルに感染率の推定をしても値が妥当でないのと同じだと思う
0885１３２人目の素数さん
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2020/03/27(金) 16:01:36.46ID:0CEq6ZGF
>>881
人口がN=1億で、感染者の数がA、非感染者の数がN-Aとし、有名人の数がU=1千とすると、
有名人の感染者の数がnである確率は、C[U,n]C[N-U,A-n]/C[N,A]

A＝2530のとき、n≧1の確率は2.5%、A＝555900のとき、n≦1の確率は2.5%だから、
これだけの情報では範囲が荒すぎて②「ほぼ100,000人」なんて言えず、①も当然言えない
A＝24230のとき、n≧2の確率は2.5%、A＝720600のとき、n≦2の確率は2.5%だから、
これだけの情報では範囲が荒すぎて③「ほぼ200,000人」なんて言えない

そもそも、感染者を見つけてからそのサンプルの珍しさを後出しで主張するのは反則だよね
人は大きい集合に属していたり同時に小さい集合にも属していたりするので、
小さい集合から出たサンプルであると、後出しならいくらでも都合よく主張できてしまう
0886１３２人目の素数さん
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2020/03/27(金) 16:36:21.98ID:XqeWjxGb
>>882
毎夜の六本木での志村のご乱行を
知っているので
感染しても当然としか思わない。

阪神の藤浪選手も同じような
ご乱行により感染したのだ。
これ業界では有名よ！
0887１３２人目の素数さん
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2020/03/28(土) 00:19:05.27ID:UmPDo3qE
>>885
ありがとう
なんとなく雰囲気は分かりました。

学者なら、こういう議論くらいしてほしいよね。
0888１３２人目の素数さん
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2020/03/28(土) 08:06:46.15ID:bVA1Z4ji
>>867
現時点をt=0とし、時点tにおける感染者の割合をp(t)とする
感染者は一人あたり、一日に5人と接触する
その5人のうち非感染者は、時点tにおいて、5*(1-p(t))人そのうち20%の人間に移す
なので感染者一人が作る一日の新規の感染者は、0.2*5*(1-p(t))=(1-p(t))人
感染者みんなで作る一日の新規の感染者は、それのp(t)倍に比例する量となる
よって、感染者の増加率は、p(t)(1-p(t))に比例し、dp(t)/dt=Kp(t)(1-p(t))と書ける
dp(t)/{p(t)(1-p(t))}=Kdt、∫dp(t){1/p(t)+1/(1-p(t))}=∫Kdt、ln(p(t))-ln(1-p(t))=Kt+C
ln(1/p(t)-1)=-Kt-C、1/p(t)-1=Aexp(-Kt)、p(t)=1/(1+Aexp(-Kt))、（ただし、A=1/p(0)-1）

また、p(t)に比例した量の死亡者が出ることで感染者の減少分があると考えるなら、
p(t)の増加率は、dp(t)/dt=Kp(t)(1-p(t))-KTp(t)=Kp(t)(1-T-p(t))=と考えて、
dp(t)/{Kp(t)(1-T-p(t))}=dt、dp(t){1/p(t)+1/(1-T-p(t))}/(1-T)=Kdt
ln(p(t))-ln(1-T-p(t))=∫K(1-T)dt=K(1-T)t+C、(1-T)/p(t)-1=Aexp(-K(1-T)t)
p(t)=(1-T)/(1+Aexp(-K(1-T)t))　ただし、A=(1-T)/p(0)-1
0891１３２人目の素数さん
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2020/03/28(土) 19:58:07.98ID:UmPDo3qE
議論するほど賢くないもので

A＝2530のとき、n≧1の確率は2.5%、A＝555900のとき、n≦1の確率は2.5%だから、

なぜここで2530と555900を選んだのかが分からない
0894１３２人目の素数さん
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2020/04/26(日) 13:41:50.94ID:gXBBEOS0
統計学なんて独学でやってもさっぱりわからんね。
わかったと思っても使わないとすぐ忘れる。
0895１３２人目の素数さん
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2020/04/26(日) 17:13:21.42ID:oxK12DPO
区間推定とか検定とかの考え方は忘れないだろ
具体的な計算方法は調べたりプログラムで実行したりすれば良い
0901１３２人目の素数さん
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2020/04/28(火) 17:36:45.69ID:ztrrzbj+
>>898
プログラムは手段だから実現したいことが簡単になるものを選んだり学んだりしたらいい
とくにないならPythonは情報もモジュールも多いし悪くないと思う
0905１３２人目の素数さん
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2020/05/01(金) 12:00:58.75ID:nb1D09Me
>>900
>>903
俺の先生は、教えるのが下手であるし、
教えるのはめんどくさいという人で、
ホントに全く何も教わってないです。

しかし、他の先生方の勉強会に連れて行って
くれたりしたので、いろんな先生と出会って
結果としてそれが良かったです。

統計関連のいろんな先生に今まで何度も助けてもらったり、いろいろと教わることができました。
というのも、教えて欲しいことは、
壁にぶつかったときのひと言なんです。

自分で必死に考えて、必死に調べてもわからない。

そゆときに先生方に相談すると、
黄金のひと言をいただけるのです。
そうやってなんとか勉強を続けて、
現在に至ります。

自分で全く調べても考えてもいない人には教えても無駄なことが多いので、
考えてから質問する人に教えたいです。
0906１３２人目の素数さん
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2020/05/03(日) 16:57:23.60ID:rOyG2x6v
>>851
>最小二乗法が使い物になるか・・・・・・・・・
収集値の残差分布が正規分布を呈していたら
最小二乗法が使えると判断してよいだろ？
0907１３２人目の素数さん
垢版 |
2020/05/03(日) 17:13:40.85ID:oOCf+D3d
収集値が母集団から満遍なくサンプリングされていることが保証できるならokだが実用上はそんなこと仮定できないことの方が多いだろう
実用化しようとしたら机上で考慮しなかったパターンのデータが侵入してまともに機能しないというのはあるある
0909１３２人目の素数さん
垢版 |
2020/05/04(月) 00:19:36.55ID:29QxuROc
何もできないなんて誰も言っていない
最小二乗法を使うための前提が成立しないのに最小二乗法は使えないぞと言っているだけ
別の方法を検討すればいい
0910１３２人目の素数さん
垢版 |
2020/05/04(月) 15:21:29.87ID:jDRWX2Ph
3月の宿題で(1)のみ正解の数弱@shukudai_sujaku

昨年度の大学への数学(大数)での勝率は、

学コンBコースが 1/1 = 100% ，

宿題が 3/10 = 30% でした！

宿題の勝率が低すぎると思うので、

これからは一層精進していきたいです！

https://twitter.com/shukudai_sujaku
https://twitter.com/5chan_nel (5ch newer account)
0911１３２人目の素数さん
垢版 |
2020/05/08(金) 18:49:49.75ID:u87MCJWT
仕事でつかえるかもと思い統計学を勉強中のものですが、
以下の問いがまったくわからないので教えてください。

YesかNoで答える質問で、以下のような回答データがある。
2010年　20%　n=100
2011年　30%　n=120
2012年　23%　n＝80
2013年　25%　n=150
2014年　10%　n=100
この時、2014年の回答に対し、 「たまたまだ」「何か原因があるはずだ」
のどちらかの判断を下したいとき、どのように導けばよいか。

標本検定で母平均？母分散の比？を検定すればよいのか、
過去のデータから確率の理論値を出してカイ２乗検定をするのか、
そもそも統計学で結論を出すべき問題ではないのか・・・
0915１３２人目の素数さん
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2020/05/08(金) 22:24:07.88ID:1eCSLYeq
2014年の信頼区間を求めて他の値がその区間に含まれるかどうかでよくないか？
0916１３２人目の素数さん
垢版 |
2020/05/08(金) 23:00:50.85ID:YIfAlxBg
k群の個々同士で有意水準αで検定したら
1-(1-α)^(kC2)=1-(1-0.01)^(5c2)=0.096の確率で帰無仮説を棄却することになる
この補正方法には何種類かあってどれを使うかは検出力次第

あとテューキーは等分散仮定しないとだめか
0917１３２人目の素数さん
垢版 |
2020/05/08(金) 23:13:29.64ID:1eCSLYeq
>>916
分散分析の方が良くないか？

2014年の結果が有意差あるかどうかを知りたいだけだから
2014年の母比率の信頼区間に他の年の結果が入るかどうかで良くない？
ダメな理由は？
0918１３２人目の素数さん
垢版 |
2020/05/08(金) 23:51:11.53ID:I8M8FBD6
ANOVAは全体として等平均性があるか検定してるけど1群だけ異なっているケースは棄却されにくい
そして特定の群だけに注目して他の群を見なかったことにするのは多重比較を前提にした実験で一番やってはいけないこと
0919１３２人目の素数さん
垢版 |
2020/05/09(土) 00:00:16.67ID:dCAy3uxZ
「2014年は他と差がありそう」っていうのはあくまで結果を見るまで分からないというのが統計のスタンス
それを調べるには全通り調べるしかない
0920１３２人目の素数さん
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2020/05/09(土) 00:10:23.06ID:sHvoXVnK
>>919
で、具体的にどうやって検定したらいいの？
2014年と2013年の場合は？
2014年と2012年の場合は？
最終的にどう修正してどんな結果になる？
0923911
垢版 |
2020/05/09(土) 01:36:05.99ID:gSOud7OB
みなさんありがとう。
私は過去4年の平均だして、有意水準95パーセントで区間推定して、その最小値を確率の理論値としてカイ2乗検定してみたんだけど、全然違うみたいだね。

教えていただいたキーワード調べてみます。
0925１３２人目の素数さん
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2020/05/16(土) 03:41:44.49ID:awnDvamU
基準群Nと刺激群A,B,Cがあって，
基準群とA,B,Cそれぞれの組に違いがあるかをフィッシャーの正確確率検定で比較しようとしているのだけど，
この場合普通にN-A,N-B,N-Cを２つずつ比較してしまって構わないのかな？
それともこれらをやったあとに多重比較の補正を行う必要があるのかしらん？
0927１３２人目の素数さん
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2020/05/16(土) 14:23:38.26ID:awnDvamU
>>926
心理的な評価内容で，行に群(N,A,B,C)を振って，列に選択した行動3種類（X,Y,Z）を振り，各セルに選択した人数を入れて適用しようとしてます
3×3の分割表ですね
0928１３２人目の素数さん
垢版 |
2020/05/16(土) 14:24:17.67ID:awnDvamU
3×3じゃないや，2×3か4×3の分割表かな
0930１３２人目の素数さん
垢版 |
2020/05/16(土) 21:30:16.28ID:91NtAzyJ
>>929
妥当そうに見えるけど、間違ってるのか？
0934１３２人目の素数さん
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2020/07/07(火) 13:10:46.23ID:CNs2wBlh
ガンマ分布関数の最頻値の確立変数を求めたいんだけど
最頻値の値は、式が見つかるんだけど
そのＸ座標みたいなものの式が見つからないんだよね
0940１３２人目の素数さん
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2020/07/19(日) 23:40:40.77ID:EQ49CF6w
「異端の統計学ベイズ」が面白かった
こんな別世界があったなんて気づかなかった
0941１３２人目の素数さん
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2020/07/25(土) 18:04:42.56ID:51B6JAyF
>>940
ベイズは異端でもなんでもないです
普通にデータ分析すればベイズになります

そういうタイトルを付ければ
釣られて本買うアホがいる
ということです
0942１３２人目の素数さん
垢版 |
2020/07/26(日) 01:19:01.13ID:zHu+NBBN
頻度論 VS ベイズみたいな構造で別物として考えようとする限りベイズを理解できているとは言えないだろうな
0944１３２人目の素数さん
垢版 |
2020/07/26(日) 11:50:07.18ID:7dVh5Mc5
ベイズを理解できなかった人の成れの果てのような記事

島根県の事例からも数字で明らかになる「検査をすると患者が増える」説のデタラメさ
https://hbol.jp/224407
＞島根県、陽性者発生と大規模検査をベイズ推定で検証！
0945１３２人目の素数さん
垢版 |
2020/07/26(日) 12:03:13.28ID:bwMDUrJ9
>>943
お前がバカ過ぎるの

笑えるぐらいバカw
0946１３２人目の素数さん
垢版 |
2020/07/26(日) 12:06:32.17ID:bwMDUrJ9
このスレって初心者しかいないんだねえ(笑)

「ベイズってスゲーッ！」って
書けばいいの？(笑)

じゃベイズってなんだよ？
本読んで勉強したんだろ？(笑)
>>943はベイズを説明してみな。
できないだろうな
バカだからね(笑)
0947１３２人目の素数さん
垢版 |
2020/07/26(日) 16:43:23.50ID:2QCnkYEJ
>>945,946
悔しくて2連投。涙ふけよｗｗ
バカと言われた返しがこれ↓

>「ベイズってスゲーッ！」って

バカ丸出し。やはりただの知ったかぶりだったな
お前はこのスレで1番の知ったかぶりのバカと認定してやるよｗ

「お前が知ったかぶりかつバカである」という仮定の事前確率は0.9だったが
お前のレスで事後確率は、0.9999999になったｗ
0948１３２人目の素数さん
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2020/08/06(木) 14:33:33.89ID:1/AtprVO
>>784
自分も気になってたから自分なりにまとめてみた

まず同じ確率分布を持つ変数x_iたちのどんな2次形式の平均値も元の確率分布の平均μと分散σ^2を使って書ける
実際、ベクトル表記x=(x_i)∈R^nと行列A∈M_n(R)を使って
一般に2次形式はx^tAxと書けるが、その平均E[x^tAx]は
σ^2tr(A)+μ^2(Σ_i,jA_ij)と計算できる
σ^2だけを得たい(σ^2の不偏推定量がほしい)のであれば
2項目つまりΣ_i,jA_ijがゼロであればよい
例えば、 Aが(1,1,…,1)に垂直な(n-1)次元超平面への射影行列であれば満たされる
この時、σ^2の係数であるtr(A)は(n-1)となる
(射影行列のトレースは像空間の次元に一致する)
こうしてE[x^tAx]=(n-1)σ^2を得る
同じように
一般にAが(1,1,…,1)に垂直な(n-k)次元超平面への射影行列であれば、E[x^tAx]=(n-k)σ^2を得る
多重線形回帰はこの射影する次元をパラメータを推定することで下げてると見ることができる

しかしσ^2の不偏推定量がほしいだけであればΣ_i,jA_ij=0であるどんな2次形式x^tAxを使ってもいい
そのときσ^2の係数はtr(A)だけズレる
0949１３２人目の素数さん
垢版 |
2020/08/06(木) 15:14:03.41ID:1/AtprVO
>>948
補足
標本の分散をn倍したものΣ(x_i-(Σx_k)/n)^2は
A=I-1/nP(Iは単位行列、Pは全ての成分が1の行列)を使って
x^tAxという2次形式になっている
この行列Aは対称かつ冪等なので射影行列であり
(1,1,…,1)に垂直な(n-1)次元超平面への射影になっていて
実際トレースは(n-1)である
0950１３２人目の素数さん
垢版 |
2020/08/07(金) 20:11:02.83ID:ptGcwOri
>>948
計画行列から射影行列を計算して二次形式の期待値を計算すれば(n-1)σ^2が求まるということですか？
0952１３２人目の素数さん
垢版 |
2020/08/11(火) 02:43:32.23ID:O8s6arxs
検定やら回帰分析は統計学でカバーしているが,
機械学習はクラスタリングや決定木とか、統計学の範囲を超えた部分もあるので,
そこらへんは機械学習使わんといかんと思います。
0953１３２人目の素数さん
垢版 |
2020/08/11(火) 12:57:02.48ID:vIooQgP1
誰かわかる？
TOEICみたいな英米の選択式試験て素点をスケーリングしてスコアにすることがほとんどだけど
英医学部適性試験UCATの資料みると
昨年の試験のある部分
素点平均21.27標準偏差5.78最高39
最高のZ値=(39-21.27)/5.78=3.06...
300から900にスケーリングするってんだが、結果
平均557.5標準偏差74.21最高890
最高のZ値=(890-557.5)/74.21=4.48...???
英米のこの手の換算かなり見たけど
おおざっぱではあってもほぼ線形
Z値ほぼ変わらない
しかし
この結果
いったいどういうスケーリングしたんだろ？
まったく想像できない
0954１３２人目の素数さん
垢版 |
2020/08/11(火) 18:24:30.58ID:FOYNfiZF
>>953
少なくとも、線形でスケーリングするなんて今時どこもやっていない。
たまたま数字が合っただけかと。
0955１３２人目の素数さん
垢版 |
2020/08/11(火) 19:26:42.80ID:vIooQgP1
偏差値は？
平均50
標準偏差10
線形スケーリング
0956１３２人目の素数さん
垢版 |
2020/08/11(火) 19:31:57.65ID:vIooQgP1
https://collegedunia.com/exams/toeic/results
上と下はあやしいが
ほぼ線形
英米ってなんでこうすんだろう
SATとかIQテストもこういうの多い
変換後５とか10きざみ
ある程度以上だと変換後スコア同じ
ある程度以下だと変換後スコア同じ
ってのがよくある
0957１３２人目の素数さん
垢版 |
2020/08/12(水) 17:14:06.82ID:981ZzhAP
選択式なのでたとえば４択40問ならわからなくても平均10
これより下はわかってないとして０にスケーリング
最高のZは高くなる
0958１３２人目の素数さん
垢版 |
2020/08/12(水) 17:14:07.29ID:981ZzhAP
選択式なのでたとえば４択40問ならわからなくても平均10
これより下はわかってないとして０にスケーリング
最高のZは高くなる
0959１３２人目の素数さん
垢版 |
2020/08/22(土) 00:20:07.51ID:PIye8TW8
そうなんだ
0960１３２人目の素数さん
垢版 |
2020/08/24(月) 05:50:54.16ID:KEAGmUNo
この問題分からないから誰か教えてくれ


不偏推定量と有効推定量についての問題

母平均μ(≠0)が分からない母集団分布から無作為抽出された標本X(1)、X(2)、X(3)、X(4)をとる。母分散は12である。

（１）母平均μの3つの推定量
T(1)=(X(1)+X(2)+X(3)X(4))/4
T(2)=(X(1)+2X(2)+2X(3)X(4))/6
T(3) =(X(1)+X(2)+X(3)X(4))/3
の中でどの推定量が不偏推定量であるか

（２）3つの推定量の中でどれが最も有効な推定量であるか
0962１３２人目の素数さん
垢版 |
2020/08/24(月) 06:38:02.95ID:KEAGmUNo
>>961
誤字ってました。すいません

T(1)=(X(1)+X(2)+X(3)+X(4))/4
T(2)=(X(1)+2X(2)+2X(3)+X(4))/6
T(3) =(X(1)+X(2)+X(3)+X(4))/3

ですね
0963１３２人目の素数さん
垢版 |
2020/08/24(月) 07:34:13.35ID:ByIpMOCk
一括してT=aX(1)+bX(2)+cX(3)+dX(4)とおいて計算する
T(1)のとき、a=1/4,b=1/4,c=1/4,d=1/4
T(2)のとき、a=1/6,b=2/6,c=2/6,d=1/6
T(3)のとき、a=1/3,b=1/3,c=1/3,d=1/3
X(i)の期待値はE[X(i)]=μ
X(i)X(j)(i≠j)の期待値はE[X(i)X(j)]=E[X(i)]E[X(j)]=μ^2
X(i)^2の期待値はE[X(i)^2]=σ^2+μ^2=12+μ^2
である
(1)
Tがμの不偏推定量であるためにはTの期待値E[T]がμと一致しなければならない
E[T]=E[aX(1)+bX(2)+cX(3)+dX(4)]
=aE[X(1)]+bE[X(2)]+cE[X(3)]+dE[X(4)]
=aμ+bμ+cμ+dμ=(a+b+c+d)μ
よって(a+b+c+d)=1となっているT(1)とT(2)が不偏推定量である
(2)
Tが最も有効となるのはTが不偏かつその分散E[(T-E[T])^2]が最も小さくなるときである
E[(T-E[T])^2]=E[T^2]-E[T]^2
= E[(aX(1)+bX(2)+cX(3)+dX(4))^2]-((a+b+c+d)μ)^2
=a^2E[X(1)^2]+b^2E[X(2)^2]+c^2E[X(3)^2]+d^2E[X(4)^2]2abE[X(1)X(2)]+…+2cdE[X(3)X(4)]-((a+b+c+d)μ)^2
=(a^2+b^2+c^2+d^2)σ^2
=12(a^2+b^2+c^2+d^2)
となるので、結局a～dの平方和が最も小さいものが最も有効となる
この平方和はT(1)では1/4、T(2)では5/18となる
よって、T(1)がこの中で最も有効である
0964１３２人目の素数さん
垢版 |
2020/08/24(月) 07:47:11.91ID:KEAGmUNo
>>963
本当にありがとうございます。感謝しかないです。
0966１３２人目の素数さん
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2020/08/25(火) 18:47:05.05ID:LqiSh/C2
よいですね
0967１３２人目の素数さん
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2020/08/26(水) 10:35:32.62ID:8ae+cQFx
統計は教養ですね
0968１３２人目の素数さん
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2020/08/26(水) 14:04:21.29ID:Ocbo+ot2
質問なのですが、最近GNIの統計を調べていたんですが、国連の統計で2018年の2年前までしか調べられません。
それを鑑みると、データブック2020は2019/12の発売で、GNIの統計データが2017年になっていて、なるほど2年前のデータです。
なぜ1年のラグは分かりますが、なぜ2年のラグが生じるのでしょうか？
教えてください。
0969１３２人目の素数さん
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2020/08/26(水) 14:06:18.71ID:Ocbo+ot2
質問なのですが、最近GNIの統計を調べていたのですが、国連の統計で2年前の2018年までしか調べられません。
それを鑑みると、データブック2020は2019/12の発売で、載っているGNIの統計データが2017年になっていて、なるほど2年前のデータです。
1年のラグは分かりますが、なぜ2年のラグが生じるのでしょうか？
教えてください。
（日本語がおかしかったので修正しました）
0970１３２人目の素数さん
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2020/09/01(火) 19:28:27.43ID:2qjbTlF5
2830
学コン・宿題ボイコット実行委員会@gakkon_boycott 9月1日
#拡散希望
#みんなで学コン・宿題をボイコットしよう
雑誌「大学への数学」の誌上で毎月開催されている学力コンテスト(学コン)と宿題は、添削が雑で採点ミスが多く、訂正をお願いしても応じてもらえない悪質なコンテストです。(私も7月号の宿題でその被害に遭いました。)このようなコンテストに参加するのは時間と努力の無駄であり、参加する価値はありません。そこで私は、これ以上の被害者を出さないようにするため、また、出版社に反省と改善を促すために、学コン・宿題のボイコットを呼び掛けることにしました。少しでも多くの方がこの活動にご賛同頂き、このツイートを拡散して頂ければ幸いです。
https://twitter.com/gakkon_boycott/status/1300459618326388737
https://twitter.com/5chan_nel (5ch newer account)
0971１３２人目の素数さん
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2020/09/11(金) 22:16:44.90ID:TPAXeVgK
2.0 4.9
12.7 28.4
0.7 2.3
5.4 11.9
0.9 8.9
3.9 13.9
6.2 26.5
31.3 47.2
26.5 37.0
9.2 26.4
10.1 27.3
5.7 19.8
21.9 ？

左の列の数字の時に右の列の数字が出るとして、
？が30以上になる確率を求める方法が知りたいです。
エクセルのFORECAST関数で36.67くらいになりそうだということまでは分かったのですが。
(左が予備校生のうち試験で成績が悪かった人の割合%、
右が試験受験者全体のうち試験で成績が悪かった人の割合%です。
予備校生のデータから未発表の全体の割合が30%を超える確率が知りたいです。)
0972１３２人目の素数さん
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2020/09/16(水) 17:43:09.30ID:FMyxTy7q
ExcelのMINVERSEって
内部でやってるのはLU分解でしょうか？
0973１３２人目の素数さん
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2020/10/06(火) 01:59:45.02ID:lsvBhfOa
逆行列を返すからLU分解してんのかもな
途中の処理を知ってどうするの？
0974１３２人目の素数さん
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2020/10/12(月) 17:31:41.82ID:8cn/otD4
こちらの論文をもとにサンプルサイズを計算したいのですが、式5(ミュー＞0
のとき)を使って計算しても再現できないのです。この論文の式、間違っていると思われるのですが、正しい式わかりました(導出できる方いました)ら、お教え下さい。

https://www.degruyter.com/configurable/contentpage/journals$002fijb$002f12$002f2$002farticle-20150039.xml
0975１３２人目の素数さん
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2020/10/16(金) 10:31:52.88ID:qga+Q3cK
統計学の初心者です。
セミコロンの意味について教えてください。
最尤推定量の説明の中に、
L(Θ;x) = f(x;Θ)という説明がでてきたのですが、
数学において（少なくともピュアマスでは）
セミコロンがこのような場所で使われたことを見たことがありません。
なので統計学特有の使い方と思いますが、
説明がありません。
（統計学者にとっては常識？？？）
どういう意味かわかるかたいましたら教えてください。
0976１３２人目の素数さん
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2020/10/16(金) 12:51:32.85ID:kt7nYwS3
条件付き確率の事だと思うけど
|を使う書き方と同じじゃないかな？
違いがあるのかな？
0977１３２人目の素数さん
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2020/10/16(金) 16:02:36.64ID:ujcxTA5a
統計では普通に使う
単純にセミコロンの後はパラメータを書いているだけ
0978１３２人目の素数さん
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2020/10/16(金) 16:45:41.67ID:m+6utKvr
米国大統領戦で多くがバイデン勝利を予想していますが
こういった予想は可能なのでしょうか？

統計学者のネイトシルバーも前回の大統領選の予測は外していますが
有権者数に対してサンプル数が少なすぎる等の根本的な問題が有るような気がします。
0979１３２人目の素数さん
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2020/10/16(金) 19:07:09.77ID:kt7nYwS3
米国大統領選挙は州ごとに勝者全取りだから
大票田の州と少ない州もあるし
選挙制度によって予測方法も変わると思う
レス数が950を超えています。1000を超えると書き込みができなくなります。
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