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統計学Part17 [無断転載禁止]©2ch.net
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0028１３２人目の素数さん
垢版 |
2016/11/22(火) 20:07:55.92ID:64zvvJDE
順列組み合わせの質問です。
LOTO6の数字(6個+ボーナス数字1個=計7個)の数字を予想します。
選ぶ数字は、1〜43です。
予想する数字の数は全部で10個です。
母数は43^10と思うんですけど。


1)一つでも予想的中する組み合わせ。

2).二つ的中する組み合わせ。

3).三つ的中する組み合わせ。

宜しく御願教授ねがいます。
0029￥ ◆2VB8wsVUoo
垢版 |
2016/11/22(火) 20:20:31.75ID:gduvw08G
￥

>前科持ち変質者と絶対出会える掲示板 [無断転載禁止]
>
>1 名前：１３２人目の素数さん 2016/11/16(水) 21:02:24.40 ID:8UX5OsVV
> 変質者前科持ちと気が触れ合える掲示板
>
>11 名前：１３２人目の素数さん ：2016/11/19(土) 08:36:12.59 ID:6KwDBI7h
> 変質者前科持ち＝増田哲也
>
>12 名前：１３２人目の素数さん ：2016/11/19(土) 09:04:39.15 ID:AZB04dZ8
> わざわざ言わんでもええ
>
>13 名前：出会える掲示板 ◆2VB8wsVUoo ：2016/11/19(土) 15:58:01.20 ID:21LrO2+x
> 絶対に…
>
> ケケケ￥
>
>14 名前：１３２人目の素数さん ：2016/11/19(土) 16:31:33.55 ID:6KwDBI7h
> 六十目前で父親逆恨みしたり掲示板逆恨みする根性の腐れっぷりは凄くて困る
>
0031１３２人目の素数さん
垢版 |
2016/11/22(火) 20:41:40.55ID:64zvvJDE
コンビネーションとかパーミネーションとかのアプリありますか？
0032￥ ◆2VB8wsVUoo
垢版 |
2016/11/22(火) 20:53:45.84ID:gduvw08G
￥

>前科持ち変質者と絶対出会える掲示板 [無断転載禁止]
>
>1 名前：１３２人目の素数さん 2016/11/16(水) 21:02:24.40 ID:8UX5OsVV
> 変質者前科持ちと気が触れ合える掲示板
>
>11 名前：１３２人目の素数さん ：2016/11/19(土) 08:36:12.59 ID:6KwDBI7h
> 変質者前科持ち＝増田哲也
>
>12 名前：１３２人目の素数さん ：2016/11/19(土) 09:04:39.15 ID:AZB04dZ8
> わざわざ言わんでもええ
>
>13 名前：出会える掲示板 ◆2VB8wsVUoo ：2016/11/19(土) 15:58:01.20 ID:21LrO2+x
> 絶対に…
>
> ケケケ￥
>
>14 名前：１３２人目の素数さん ：2016/11/19(土) 16:31:33.55 ID:6KwDBI7h
> 六十目前で父親逆恨みしたり掲示板逆恨みする根性の腐れっぷりは凄くて困る
>
0035￥ ◆2VB8wsVUoo
垢版 |
2016/11/22(火) 21:28:03.26ID:gduvw08G
￥

>前科持ち変質者と絶対出会える掲示板 [無断転載禁止]
>
>1 名前：１３２人目の素数さん 2016/11/16(水) 21:02:24.40 ID:8UX5OsVV
> 変質者前科持ちと気が触れ合える掲示板
>
>11 名前：１３２人目の素数さん ：2016/11/19(土) 08:36:12.59 ID:6KwDBI7h
> 変質者前科持ち＝増田哲也
>
>12 名前：１３２人目の素数さん ：2016/11/19(土) 09:04:39.15 ID:AZB04dZ8
> わざわざ言わんでもええ
>
>13 名前：出会える掲示板 ◆2VB8wsVUoo ：2016/11/19(土) 15:58:01.20 ID:21LrO2+x
> 絶対に…
>
> ケケケ￥
>
>14 名前：１３２人目の素数さん ：2016/11/19(土) 16:31:33.55 ID:6KwDBI7h
> 六十目前で父親逆恨みしたり掲示板逆恨みする根性の腐れっぷりは凄くて困る
>
0037１３２人目の素数さん
垢版 |
2016/11/22(火) 22:00:59.25ID:Fmakxeei
関数電卓アプリを勧めた俺が言うのもなんだけど…

みんな適度に不親切で笑える
0039１３２人目の素数さん
垢版 |
2016/11/22(火) 22:03:13.16ID:Fmakxeei
最近のアプリ、3dグラフ作ってくれるもんね。あれはすごいわ。
動画マニュアルがロシア語だったけど
0050１３２人目の素数さん
垢版 |
2016/11/22(火) 22:16:30.85ID:bM7pdRjw
>>28
r! * (n choose r)
n個からr個選ぶ順列の個数は上の式で計算できる
例えば
10! *(43 choose 10)

1個的中する組合せとか3個的中する組合せとかがわかるなら既に何億も当ててるわ
0051￥ ◆2VB8wsVUoo
垢版 |
2016/11/22(火) 22:18:53.90ID:gduvw08G
￥

>前科持ち変質者と絶対出会える掲示板 [無断転載禁止]
>
>1 名前：１３２人目の素数さん 2016/11/16(水) 21:02:24.40 ID:8UX5OsVV
> 変質者前科持ちと気が触れ合える掲示板
>
>11 名前：１３２人目の素数さん ：2016/11/19(土) 08:36:12.59 ID:6KwDBI7h
> 変質者前科持ち＝増田哲也
>
>12 名前：１３２人目の素数さん ：2016/11/19(土) 09:04:39.15 ID:AZB04dZ8
> わざわざ言わんでもええ
>
>13 名前：出会える掲示板 ◆2VB8wsVUoo ：2016/11/19(土) 15:58:01.20 ID:21LrO2+x
> 絶対に…
>
> ケケケ￥
>
>14 名前：１３２人目の素数さん ：2016/11/19(土) 16:31:33.55 ID:6KwDBI7h
> 六十目前で父親逆恨みしたり掲示板逆恨みする根性の腐れっぷりは凄くて困る
>
0059１３２人目の素数さん
垢版 |
2016/11/22(火) 22:27:20.23ID:bM7pdRjw
コンビネーションで良いのか
43 choose 10
で良いな

(10 choose 3)*(33 choose 4)/(43 choose 10)
とかかな
0065￥ ◆2VB8wsVUoo
垢版 |
2016/11/22(火) 22:34:46.92ID:gduvw08G
￥

>前科持ち変質者と絶対出会える掲示板 [無断転載禁止]
>
>1 名前：１３２人目の素数さん 2016/11/16(水) 21:02:24.40 ID:8UX5OsVV
> 変質者前科持ちと気が触れ合える掲示板
>
>11 名前：１３２人目の素数さん ：2016/11/19(土) 08:36:12.59 ID:6KwDBI7h
> 変質者前科持ち＝増田哲也
>
>12 名前：１３２人目の素数さん ：2016/11/19(土) 09:04:39.15 ID:AZB04dZ8
> わざわざ言わんでもええ
>
>13 名前：出会える掲示板 ◆2VB8wsVUoo ：2016/11/19(土) 15:58:01.20 ID:21LrO2+x
> 絶対に…
>
> ケケケ￥
>
>14 名前：１３２人目の素数さん ：2016/11/19(土) 16:31:33.55 ID:6KwDBI7h
> 六十目前で父親逆恨みしたり掲示板逆恨みする根性の腐れっぷりは凄くて困る
>
0077１３２人目の素数さん
垢版 |
2016/12/31(土) 17:27:48.46ID:ZRypnIwC
推定って面白いね。検定より面白い。
0079（’＿’）ﾉｼ
垢版 |
2017/01/02(月) 17:36:27.95ID:C8p1KZoo
Σ^p_{j=1}Σ^p_{k≠j}Cov(x_{j},x_{k})

Σが2個ある二重総和で、共分散Covを含んでいる計算なのですが、
2番目のΣの添え字{k≠j}をどう解釈して計算するのかが分かりません。
教えてください。

ちなみに、合成変数xの分散の解説に出てきた式で、式全体は
Var(x)=Σ^p_{j=1}Var(x_j)+Σ^p_{j=1}Σ^p_{k≠j}Cov(x_{j},x_{k})
です。（分散Var）
texなら
Var(x)=¥sum^p_{j=1}Var(x_j)+¥sum^p_{j=1}¥sum^p_{k≠j}Cov(x_{j},x_{k})
です。 👀
Rock54: Caution(BBR-MD5:0be15ced7fbdb9fdb4d0ce1929c1b82f)
0080１３２人目の素数さん
垢版 |
2017/01/02(月) 18:00:56.84ID:3h5cocsM
>>79
k=jの時は共分散では無くて分散になるからそれを除外してあるだけでは？

全体の式で最初の項が分散を表してるとおもう
0081１３２人目の素数さん
垢版 |
2017/01/02(月) 18:06:09.45ID:3h5cocsM
線形結合した確率変数xの分散は
係数の横ベクトルvと分散共分散行列Cで
var(x)=v•C•transpose(v)
と表せると思う

係数ベクトルが全て1の場合
その式になるのでは？
0082（’＿’）ﾉｼ
垢版 |
2017/01/04(水) 10:12:36.10ID:oqrBXTuG
回答ありがとうございます。

>全体の式で最初の項が分散を表してるとおもう
教科書の、「重み付き合成変数の分散と共分散」の解説のページからです。
たしかに、全体の式は、「合成変数xの分散」の式です。
ちなみに、合成変数xの定義は、
x=Σ^p_{j=1}x_j
texなら$x=¥sum^p_{j=1}x_j$です。

>k=jの時は共分散では無くて分散になるからそれを除外してあるだけでは？
私がつまずいているところは、k≠jの意味です。つまり
k≠jとなると、具体的に数字をあてはめたとして、
下の式でどう計算するのかわからないということです。
Σ^p_{j=1}Σ^p_{k≠j}Cov(x_{j},x_{k})
これが分かれば、k=jとk≠jの値（分散と同じか違うか）を計算で確かめられるのですが。。。
0083（’＿’）ﾉｼ
垢版 |
2017/01/04(水) 10:35:05.16ID:oqrBXTuG
>>81
補足ありがとうございます。
>係数ベクトルが全て1
合成変数xの定義
x=Σ^p_{j=1}x_j
のことでしょうか。

>線形結合した確率変数xの分散は
>係数の横ベクトルvと分散共分散行列Cで
>var(x)=v•C•transpose(v)
線形結合
分散共分散行列
transpose
ん〜ん、なんでしょ？調べました。
分散共分散行列はクロス表であらわせるような数列ということは分かりましたが、後はちんぷんかんぷんでして、ごめんなさい。
この程度の知識の人間です。お手柔らかにお願いします。
0085１３２人目の素数さん
垢版 |
2017/01/04(水) 12:56:20.24ID:I5IGPhiT
>>83
確率変数x1とx2があって
その共分散をcov(x1, x2)とすれば
cov(x1, x2)=cov(x2, x1)になる

ここでcov(x1, x1)を計算してみると
var(x1)と等しくなる

分散共分散行列とは
cov(x1, x1) cov(x1, x2)
cov(x2, x1) cov(x2, x2)
で表される行列のこと
対角つまりk=jの時は分散に等しい値で
その他は共分散の値を成分にもつ

元に戻って質問の全体の式では
分散をvar()で計算してあるから
共分散を計算するときに対角成分になるk=jの時を
除外しないと2回足し算する事になる

k≠jとはk=jのときはΣの対象から除外すると言う事
0086（’＿’）ﾉｼ
垢版 |
2017/01/04(水) 20:47:45.83ID:oqrBXTuG
>>85
ありがとうございます。分かったような”気”がします。

つまり、確率変数x1とx2を
上の式
Var(x)=Σ^p_{j=1}Var(x_j)+Σ^p_{j=1}Σ^p_{k≠j}Cov(x_{j},x_{k})
で計算するなら
var(x1) + var(x2) + cov(x1, x2) + cov(x2, x1)
となるということですね。

数字をあてはめて確認したら、確かに
var(小6) + var(中2) == cov(小6, 小6) + cov(中2, 中2)
でした。
あああ〜〜〜〜すっきりしました。勉強続けます。
0087（’＿’）ﾉｼ
垢版 |
2017/01/04(水) 20:49:33.44ID:oqrBXTuG
ああ、すみません。Rの計算をそのままコピペしてしまいました。

訂正：
数字をあてはめて確認したら、確かに
”var(x1) + var(x2) == cov(x1, x1) + cov(x2, x2)”
でした。
0088１３２人目の素数さん
垢版 |
2017/01/04(水) 22:05:14.12ID:0eM7CBFb
確かめなければならないのは、二三の実例じゃなく
VerとCovの定義だろ？何やってんだか。
0089１３２人目の素数さん
垢版 |
2017/01/04(水) 22:37:28.89ID:WuWWu+6e
>>88
実際の数字はめないとわからない時もあるよ。
これで使えるようになったんならokじゃん
0091１３２人目の素数さん
垢版 |
2017/01/05(木) 09:52:12.13ID:HLve2vqJ
>>89
実際にやってみて、あてはまったから
納得した使えるようになったというのは、
誇大妄想癖があるだけだよ。
証明して理解しなければ次の例にもあてはまるのか
不安が残るだけ、というのが正常な感性だ。
0092１３２人目の素数さん
垢版 |
2017/01/05(木) 10:42:12.18ID:9LPyI2+E
例と証明は両方理解するのが理想だろう、証明はいろいろな方法があるんだし
0093１３２人目の素数さん
垢版 |
2017/01/05(木) 10:55:50.89ID:FkfVI9el
>>91
次も使えるかな？はそうかも。数やると感覚でつかめるようになるけど…

でも、回帰とか実際の数字ハメるまで全然ピンとこなかったけどなぁ
0094１３２人目の素数さん
垢版 |
2017/01/22(日) 11:27:29.95ID:CoNyx54/
>>1
●過去スレ
統計学Part１５
http://wc2014.2ch.net/test/read.cgi/math/1365172541/
統計学なんでもスレッド14
http://uni.2ch.net/test/read.cgi/math/1326471964/
統計学なんでもスレッド13
http://uni.2ch.net/test/read.cgi/math/1297356696/
統計学なんでもスレッド12
http://kamome.2ch.net/test/read.cgi/math/1283521346/
統計学なんでもスレッド11
http://kamome.2ch.net/test/read.cgi/math/1258355122/
統計学なんでもスレッド10
http://science6.2ch.net/test/read.cgi/math/1245043541/
統計学なんでもスレッド9
http://science6.2ch.net/test/read.cgi/math/1226981666/
統計学なんでもスレッド8
http://science6.2ch.net/test/read.cgi/math/1211786770/
統計学なんでもスレッド7
http://science6.2ch.net/test/read.cgi/math/1193183539/
統計学なんでもスレッド6
http://science6.2ch.net/test/read.cgi/math/1169836298/
統計学なんでもスレッド5
http://science5.2ch.net/test/read.cgi/math/1145362721/
統計学なんでもスレッド4
http://science4.2ch.net/test/read.cgi/math/1123896809/
統計学なんでもスレッド3
http://science3.2ch.net/test/read.cgi/math/1097491056/
統計学なんでもスレッド2
http://science3.2ch.net/test/read.cgi/math/1068288283/
統計学なんでもスレッド
http://science.2ch.net/test/read.cgi/math/1012782106/
0095１３２人目の素数さん
垢版 |
2017/01/22(日) 11:29:52.63ID:CoNyx54/
●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】
http://kamome.2ch.net/test/read.cgi/math/1294561909/
統計ソフトSTATAの部屋 Ver.2
http://kamome.2ch.net/test/read.cgi/math/1284083650/
統計・解析ソフトについて
http://hibari.2ch.net/test/read.cgi/bsoft/1012298063/
【統計分析】機械学習・データマイニング【集合知】
http://toro.2ch.net/test/read.cgi/tech/1286200810/

●関連スレ２　試験
【会計士】★統計学part2★【選択科目】
http://kohada.2ch.net/test/read.cgi/exam/1260227046/
【通信】　　統計士・データ解析士　　【高杉】
http://ikura.2ch.net/test/read.cgi/lic/1288016000/
統計・プログラミング選択あつまれー
http://kohada.2ch.net/test/read.cgi/kouri/1323147411/
センター数学2Bで統計選択のやつ集まれ〜 2011
http://kohada.2ch.net/test/read.cgi/kouri/1318831930/

●関連スレ３　その他
統計学は低脳のやる学問？
http://uni.2ch.net/test/read.cgi/math/1310989332/
心理統計学スレ
http://awabi.2ch.net/test/read.cgi/psycho/1324507670/
偏った標本調査・世論調査・統計を吊し上げるスレ
http://ikura.2ch.net/test/read.cgi/sim/1322885523/
【泰野くん】（独）統計センター２【藤田】
http://uni.2ch.net/test/read.cgi/koumu/1284048045/
【さよなら】（独）統計センター３【ラスプーチン】
http://uni.2ch.net/test/read.cgi/koumu/1285335261/

●関連スレ補綴
【統計学】統計的仮説検定！！
http://science6.2ch.net/test/read.cgi/math/1201535084/
◆統計学について語るスレ
http://kamome.2ch.net/test/read.cgi/sim/1012828891/
生物学での統計学スレ
http://kamome.2ch.net/test/read.cgi/life/1127772845/
統計ソフト統合スレッド−SPSS・SAS以外
http://yasai.2ch.net/test/read.cgi/psycho/1012801769/
SASスレ
http://yasai.2ch.net/test/read.cgi/psycho/1012738237/
SPSSスレ
http://yasai.2ch.net/test/read.cgi/psycho/1012388599/
0096１３２人目の素数さん
垢版 |
2017/01/22(日) 12:21:12.20ID:CoNyx54/
●数学板現役スレ
統計ソフトSTATAの部屋 Ver.2
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/math/1284083650/
統計学の分かりやすい本教えろください
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/math/1337166984/
【R言語】統計解析フリーソフトＲ 第５章【GNU R】
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/math/1380168442/
高校で統計なんか教える事に意味あんの？ [転載禁止]©2ch.net
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/math/1426229052/
数理医学・医療統計学が学べる大学は？ [転載禁止]©2ch.net
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/math/1434621359/
【統計】数学としてのデータサイエンス【情報】 [無断転載禁止]©2ch.net
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/math/1472051600/
統計学の最強攻略方法教えて [無断転載禁止]©2ch.net
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/math/1477497631/
統計学Part17 [無断転載禁止]©2ch.net
http://rio2016.2ch.net/test/read.cgi/math/1478799258/
0097１３２人目の素数さん
垢版 |
2017/01/22(日) 13:00:57.14ID:CoNyx54/
この統計的調査の有効回答数の女子高生328人って、少な過ぎて
分析には使えないのじゃないか？何人以上が、妥当なのだろ？
1 ：砂漠のマスカレード ★：2017/01/20(金) 18:34:25.55 ID:CAP_USER9
調査は、スマートフォンを所有する15?49歳の女性を対象に、2016年12月6日?12月10日にインターネットにて実施したもの。
女子高生328人、女子大生412人、20?30代社会人独身女性416人、30?40代既婚女性418人、計1,574人の有効回答を・・・・
定期的に使うアプリ・サイトについては・・・・・女子高生94.5％、女子大生96.6％と・・・・・
【生活】女子高生・女子大生95％がLINE利用、友人の電話番号は「知らない」 [無断転載禁止]©2ch.net
h ttp://daily.2c h.net/test/read.cgi/newsplus/1484904865/
0098１３２人目の素数さん
垢版 |
2017/01/23(月) 04:48:00.74ID:utBwVmkz
>>1
テンプレ
　　以下のお約束を守った上で統計学について何でもどうぞ。
　　1)学校の宿題の丸投げはやめましょう。
　　2)質問者は質問の前に相当程度調べるなり、考えるなりしましょう。
　　3)荒らしは基本的にスルーでお願いします。
0099１３２人目の素数さん
垢版 |
2017/01/31(火) 23:30:09.66ID:TPkpmaXI
統計学について全くの素人です。
質問させて頂きたいのですが、effect size
の大きさ(大、中、小)の感覚的な理解ができません。
あるトレーニング(1ヵ月から2ヵ月ほどのトレーニング期間)の効果を測った論文で、effect size が小とでてました。
これは、小さいにしても効果はでた、とみていいのでしょうか？
効果が無い場合はeffect size はゼロになったりするのでしょうか？
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