統計学Part17 [無断転載禁止]©2ch.net
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20回に1回ならしょうがないという経験則から来てる ☆☆☆馬鹿板は数学徒の脳を腐らせる悪い板であり、そやし廃止してナシにすべき。☆☆☆
¥ >>491
違うだろ?経験則って、誰のどういう分野での経験なんだよ?
始祖R・フィッシャーが、有意水準値を採用するのに、
おのが專門の農学分野で適当に選んだだけだろ。 20回に1回の起源はシェークスピアとも古代ローマとも言われとるよ
前にネットで調べた フィッシャーも無意識でも何かに拠って1/20としたんだろう ローマはこっちだったかな
http://www.radford.edu/~jaspelme/611/Spring-2007/Cowles-n-Davis_Am-Psyc_orignis-of-05-level.pdf >>236
最近TV視聴率調査会社が、視聴率標本数を600-->800に上げたらしいが、
何か新しい理論に依拠したのか?
従来理論では、標本数600も採れば無限母集団値を推測可能
だったはずだが?
234名無しさんは見た!@放送中は実況板で2017/08/24(木) 10:32:15.46ID:Dhh6t4I5>>251
統計はな 母集団が二千万であろうが一億であろうが
1000件もサンプリングすれば95%の信頼性があると言われてる
ビデオリサーチ関東のサンプリング数は去年ようやく800件くらいになったばかり・・・・・・・・・・・
NHK連続テレビ小説「ひよっこ」part105 [無断転載禁止]©2ch.net
http://lavender.2ch.net/test/read.cgi/tvd/1503402864/234- 実際のところ、高校の数学Bで「確率分布と統計的な推測」を授業で扱ってる高校ってあるのかな?
旧課程の数学Bも「統計とコンピュータ」「数値計算とコンピュータ」を授業で扱ってる高校なんて聞いたこと無かったし。 ベイズ論の基礎の質問
コイントスの試行において事前確率を表裏どっちも0.5とし、ただ1度の試行で表が出たとき、ベイズ更新によって事後確率はどのように更新されますか?
また、続けてもう一度表が出たときの事後確率は?
計算式付きで知りたいとです >>523
事前確率を0.5ずつにしたら更新しても0.5から変わらないかも >>524
ベータ分布においてa+b=1で良いですよね?
記事の最後の方にμを最大化する式が載っていますが、Nが1のとき分母ゼロで計算できません
2回以上の試行でないとダメなのですか?
>>526
>>527
2連続のとき0.75に更新されるという記述は見たことがありますが計算式がありませんでした
1回ずつ更新する場合と2回まとめてやる場合で結果が変わって良いのですか? 表が出る事前確率P(H1)=0.5
裏がでる事前確率P(H2)=0.5
表を観測したことをAとすると
条件付確率はP(A|H1)=0.5
事後確率 P(H1|A)=P(H1)P(A|H1)/(P(H1)P(A|H1)+P(H2)P(A|H2))=0.5
1回更新しても0.5で変わらないから2回更新しても変わらないのでは?
仮に条件付確率P(A|H1)=1.0とすると、事後確率P(H1|A)=1
で2回目以降も1になると思う 確率変数Xの確率密度関数が、1(0<=X<=1)、0(その他)のとき
Xと同様の確率密度関数を持つ互いに独立な確率変数X1,X2,X3を使って
確率変数Z=X1+X2+X3とするとき
Zの確率密度関数はzだけ1変数で表すとどうなりますか
期待値が3/2 分散が3/12になるのはわかります
正規分布N(3/2, 3/12)とはグラフを描くと微妙に違うました
ただχ二乗適合度検定では上記正規分布と等しいという帰無仮説を棄却できませんでした >>530
https://ja.m.wikipedia.org/wiki/確率分布#.E7.A2.BA.E7.8E.87.E5.A4.89.E6.95.B0.E3.81.AE.E5.92.8C.E3.81.AE.E7.A2.BA.E7.8E.87.E5.88.86.E5.B8.83 >>532
の計算をすると
>>531
の結果を得られるということですね
ちょっと試してみます
ありがとうございました >>511
これからの実学では、「データ・サイエンティスト」が脚光を浴びる
模様です。
1ノチラ ★2017/10/10(火) 12:30:31.49ID:CAP_USER
今年また、米国の大学で助教授として働いていた2人の友人がアマゾンに引き
抜かれた・・・大学の研究職を辞してアマゾンなどの企業へ転職する経済学者・
統計学者・情報工学者などはこの数年で格段に増え・・・引き抜きの対象に
なっているのが「データ・サイエンティスト」と呼ばれる、データ分析に長けた
研究者たちだ。例えば、統計学・計量経済学の専門知識を持つ統計学者・経済学者、
そして、人工知能を使ったデータ分析を開発する工学者など・・・ 「データ分析の力」を
持った人材を集めることが、ビジネス成功の大きな柱になってきているためで・・・・・・・・
【IT】いま一番稼げるのは「データ・サイエンティスト」かもしれない。新卒でも「破格の待遇」
http://egg.5ch.net/test/read.cgi/bizplus/1507606231/ スレチかもしれないが、適合しそうなスレがここだったんで書かせてもらいました。
構造方程式モデリングで、あるサービスの全体的な満足度とその構成サービスの品質の関係を7段階評価のアンケートで得た情報を元に求めようとしてます。
ただ、問題は回答者が構成サービスを全て使っている(又は経験がある)とは限らない点です。
個別の構成サービスの利用経験がない場合の回答はそもそも品質の評価が出来ないはずなのに、良い・悪いと回答するものが一定数あります。
その場合、そのまま扱うことは問題があると思います。
このデータは欠測値として処理すべきか、或はどちらとも言えないのような回答に纏めてしまうのが妥当か悩んでいます。
どちらも問題があるように感じてはいるんですが、自分ではどうすれば良いかわからないんです。知恵を貸してください。 学校の課題で問題が出されたのですが、全くわかりません。
問題は、
問1 平均値μ=2、および標準偏差σ=2の正規分布に従う確率変数を考える。このとき、この確率変数が次の区間に含ま
れる確率を小数第4位まで計算しなさい。
1 (4, ∞)
2 (-∞, 2.7)
3 (0.88, 5.6)
4 (1.46, 3.24)
問2 ある検問所で記録された車のスピードのデータによると、そこを通過する車は平均時速61.6km、標準偏差7.0kmで、だいたい正規分布に従っている。このとき、次の割合を100分率(パーセント)で小数第1位まで計算しなさい。
1 時速70kmをこえている車は全体の○%である
2 時速49kmよりも遅い車は全体の○%である
3 時速56kmから時速63kmまでの車は全体の ○%である
誰か助けてください、、答えだけでいいです、、、 流石に授業も出てない、教科書も1章も読んでないのはスレチ
宿題外注スレへどうぞ ■モンティホール問題(空箱とダイヤ)
このゲームができるのは1回だけです
外からは中が見えない空箱100個の中のひとつに
ダイヤモンドを1個入れます
その中から1個の箱を選びます
98個の空箱を取り除きます
最後に残った2個の箱の中から1個の箱を選びます
ダイヤモンドが当たる確率は何%でしょうか? ネットで何か知りたいときは下手に出るより出来るだけ挑発的に書いたほうがいいぞ
>>548みたいな奴が釣れて正解にたどり着けることが多い >>553
自分でやったら
0.1587
0.6368
0.6763
0.3388
11.5
3.6
36.7 になった >>545
もういないだろうが
データを除外するならデータ数がへるので検定力がさがる
つまり第二種の過誤がふえる
データ数が少ないならもんだいになる
どちらともいえないという回答にいれるってことは
線引きの問題がでてくる
線引きが外形的客観的にできないおそれがあるなら問題がでてくる
場合に応じてかんがえるべき 教科書を勉強して正規分布やポアソン分布や中心極限定理
推定や検定(点推定区間推定〜母平均母分散)
辺りまではやったのですが
次の段階としてどのテキストがお勧めでしょうか?
独学で学んでいるので、どれを学べばいいのかわからなくて困っています >>557
東大教養課程編なんたらの
統計学入門なんたら
統計学入門人文学系なんたら
おなじく自然科学系なんたら
やっとけ
いいかどうか知らんが一応鉄板テキストだ
読み物なら駄目な統計学はよんどけ
時間に余裕があってより上をめざすなら
線形代数
速度論ルベーグ積分
集合論
はやっとけ >>558
ありがとうございます
3冊あるようなので内容を確認の上購入したいと思います
線形代数は学習済みなので測度論ルベーグ積分集合論について学習していきます 東洋大の往路優勝はヴェイパーフライ4%の効果である。
これを統計学で証明できますか?
どのようにアプローチするのか勉強したいです。 重回帰分析で重決定係数が0.2などと低い場合は、偏回帰係数がいくつでもあまり意味がないのですか? うんあんま意味ないよ。
回帰係数は傾きやからあてはまりとは関係ない。ほかの変数固定して固定しなかった変数を1かえるとどんだけ被説明変数が変動するかの目安でしかない。 統計知識はあるR初心者が、R Studioを学ぶのに良い本はありますか?英語でも構いません。 ある製品の重さ100枚を測定して
平均値が100g、最大101.5g、最小98.5gだったとします。
この製品は100枚をワンセットとして包装するため、
100枚あるかの確認のために秤を使用することにしました。
しかしながら、仮に最大あるいは最小の製品が100枚続くと仮定すると、
100枚時総重量は製品1枚分の100g以上に違いがでてしまいます。
100枚がそろっていることを確認するためには、
OKの範囲をいくつに設定すればいいのでしょうか? >>565
正規分布だと仮定すると ±3σ(99.73%)で 1kg ± 19.35g
一枚の重量を確率変数としてその分布を考え、それが100枚集まった新たな確率変数が従う分布を考えればいいんじゃないかな。 >>566
>>一枚の重量を確率変数としてその分布を考え、それが100枚集まった新たな確率変数が従う分布を考えれば
まさにそういうことがやりたかったけど具体的にどう計算したらいいかわからなかったです >>567
確率変数 和 積 平均 分散 あたりで調べてごらん。 マルチ失礼します
(分からない問題スレで間違って自分が化学の問題ぶち込んだせいで、回答が得られそうにないので泣)
統計学の問題なのですが、問4(2)のやり方、答えがわかりません。教えてください。
https://i.imgur.com/2tYtqzV.jpg 最近は何が流行ってるのかね。高次元統計ももう随分長く研究されてきてopen problemがどれほどあるんだろうか? 1と0の数列が乱数によって並べられたものなのか
意図的に並べられたものなのかを調べる方法を知りたいのです。
1010101010101010101010101010101010101010
上の数列の場合、1と0の出現率はともに20回ずつなので出現率だけを見ると乱数で偶然起こり得ると思いますが
1と0が等間隔にならんでおり偶然この様にならぶ確率は低いと思います。
1011001011001011001011001011001011001011
上の数列の場合、一見不規則に並んでる様で「101100」の繰り返しになってます。
この様な事を調べるにはどうしたら良いのでしょうか?何を勉強したらいいのですか?
乱数検定?恥ずかしながら中学校までの数学の知識しかないのですがだれか助けてください 統計学学んでないのに、自店と、近隣の同業店の顧客に対する出口調査を行って
アンケート結果を分析することになったんだけど、
重回帰分析のサイトとかを事前に読んで、以下のデータは用意できた
・それぞれの店の総合評価(1〜5点)
・店内設備に対する満足度
・総合評価 ・駐車場 ・カート ・空調 ・レジの数 ・etc...
・スタッフに対する満足度
・品揃えに対する満足度
・総合評価 ・肉類 ・魚介系 ・お菓子 ・生活雑貨 ・etc...
----------------------------------
分析の結果としてほしいものは
「顧客は●●を重視している」的なことなんだけど、
総合評価を目的変数、それ以外を説明変数(すべて0or1のダミー変数)として
重回帰分析かけてみたらいいの?
作業はエクセルで行う予定 >>576
ウィルコクソンの順位和検定で検索してみ。 >>578
ありがとうございます。
ググって見たけどその検定をどう使うのかわからなかったです。。。
二群を比較する際に使う検定のようですが1つの数列の判断する時はどう使うんですか? >>579
ヒントの出し方悪かったね。「乱数 検定」とか「ランダム 判断」の方が分かりやすい解説出てくるかも。
ざっくりいうと、理想的な場合(この場合は乱数)の特徴と今問題にしている数列の特徴を比較することで(二群の比較)判定するのが検定の考え方。
二値の場合、期待値と分散が理想乱数と同じになる場合があるので符号和みたいなテクニックが必要になるんだね。
>580
乱数→ホワイトノイズ→フーリエスペクトル一定で判定できそう、って連想するよね。なんかまだ研究中みたいだけど。詳しい人いるかな? お二方ありがとう。
頂いたヒントを元に調べてみます。 統計学とウェブ解析を交えて実践的な勉強と練習を
したいのですが、おすすめな書籍やサイトはありますか。
実際に解析ツールや分析ツールを用いて
自分で分析解析してから
解答を見て適切な手順や方法、考察を
解説してくれるものが良いです。
統計学は統計検定2級の知識はありますが
ウェブ解析はテキスト読んだだけです。 偏差を標準偏差で割った値はなんといいますか?参考書等にも明確には定義されていないようです。 文科省の次期学習指導要領(まだ案の段階)では
高校生に統計を必修にするために空間座標やベクトルを
数Cに追い出したんだが
統計ってベクトルを追い出してまで
高校生のうちから勉強する必要があるのかな 別にスレを建てた方がよいかな。
教育系の板でなく数学板で書いてるのは
お受験のためではなく
将来の日本の科学技術の基礎力という観点から
議論したい為。 少なくとも文系とる人のが多いんですからそういう人にとっては有益でしょうね 高卒者と文学部(心理学以外)・法学部に進学する人は全く触れる機会がなかっただろうから ■ このスレッドは過去ログ倉庫に格納されています