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ベイズの統計学を学び始めたんだけど
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0001１３２人目の素数さん
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2017/12/03(日) 00:52:27.23ID:v3VGsge3
信用に値するのか疑問です。
人工知能とかではなく日々の動機付けに利用する予定です
0539１３２人目の素数さん
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2018/01/22(月) 16:14:26.36ID:JlxPnwq+
矛盾して見えたり、どうしても解けない謎がある場合って、
十中八九、問いの立て方がおかしいか前提が間違ってるだけ
本当の難問がないということ
0540１３２人目の素数さん
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2018/01/22(月) 18:44:53.88ID:7nf87wp7
>>537
lim　 2/3+1/3n　　
n→∞　　　　　　　= 2/3
0541１３２人目の素数さん
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2018/01/22(月) 19:13:32.71ID:7nf87wp7
ゴルゴｎがｎ発ｎ中とすると命中率の事前確率を一様分布とすると
事後確率の期待値は(n+1)/(n+2)になる。

∫(n+1)x^(n+1)dx の[0,1]の定積分

integral_0^1 (n + 1) x^(n + 1) dx = (n + 1)/(n + 2)
0542１３２人目の素数さん
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2018/01/22(月) 19:19:05.88ID:7nf87wp7
一様分布はβ分布B(1,1)に相当。共役分布の概念を理解していれば
ｎ発ｎ中でベイズ更新されて事後分布はB(n+1,1)になるので
平均値は(n+1)/(n+2)となる。
この説明でわかる人はわかる。
0543１３２人目の素数さん
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2018/01/22(月) 22:01:10.03ID:IwzWVIIN
コインを投げて表が出る確率pとしてpが一様分布に従うとすると
n回投げてk回表が出た時に、次に投げて表が出る確率は(k+1)/(n+2)

サイコロの各目が出る確率p1,p2,…,p6として
0≦p_i≦1,p1+p2+…+p6＝1の範囲で<p1,p2,…,p6>が一様分布に従うとすると
n回投げてiの目がk回出た時に次の出目がiである確率は(k+1)/(n+6)
0544１３２人目の素数さん
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2018/01/22(月) 22:14:45.01ID:Ov5C7C3T
オカルト宗教スレ
0545１３２人目の素数さん
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2018/01/22(月) 22:22:35.09ID:myBFpdgz
>>542の数式を勝手に確認してみた。
2発2中なら3/4となるはず。
計算して確認してみた。

確認方法概要
　　事前分布は、ゴルゴ10人 1発1中後分布
　　事後分布は、さらに 1発1中した分布
　　事後分布の期待値は、3/4を確認する。

では解説ぢゃ。

Step1) 確率変数のワシの定義ぢゃ
　　p ≡ゴルゴ15の命中確率
　　E1 ≡ ゴルゴ15はp=19/20ぢゃ
　　E2 ≡ ゴルゴ15はp=17/20ぢゃ
　　‎E3 ≡ ゴルゴ15はp=15/20ぢゃ
　　…
　　‎E10 ≡ ゴルゴ15はp=1/20ぢゃ

Step2) 事前分布、1発1発中した分布ぢゃ
　　‎P(E1) = 0.19
　　‎P(E2) = 0.17
　　‎P(E3) = 0.15
　　…
　　‎P(E10) = 0.01

Step3) P(1発1中)ぢゃ
　　★≡ 1発1中とおくとP(★)=133/200ぢゃ

Step4)事後分布ぢゃ
　　‎P(E1|★) = 0.19*19/20/P(★)= 19^2/1330
　　‎P(E2|★) = 0.17*17/20/P(★)= 17^2/1330
　　‎P(E3|★) = 0.15*15/20/P(★)= 15^2/1330
　　‎…
　　‎P(E10|★) = 0.01*1/20/P(★)= 1^2/1330

Step5) 事後分布の期待値ぢゃ
　　Step4より、まぁ、とにかく、
(19^3+17^3+15^3+ … +3^3+1^3)/26600
　　‎‎∴199/266 = 0.7481…
　　3/4 = 0.75とほぼ同じ値ぢゃ
　‎
結論
　　n発n中で(n+1)/(n+2)なりそうぢゃ
0547１３２人目の素数さん
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2018/01/23(火) 14:49:53.43ID:zsceB6cu
>>543さんのコイントスの式は、
一様分布でn回中k回表での確率
つまり、(k+1)/(n+2)　を解説した式ぢゃ。
例えば、
「5回中4回表 ⇒ 表確率4/5」ぢゃなくて、
「5回中4回表 ⇒ 表確率5/7」とのことぢゃ

勝手にコイン10枚の一様分布計算で確認
では、軽く解説ぢゃ

Step1) 確率変数のワシの定義
　p ≡ コイントスの表の確率
　E1 ≡ p=0.95
　E2 ≡ p=0.85
　‎E3 ≡ p=0.75　という感ぢぢゃ
　‎
Step2) 事前分布、一様分布ぢゃ
　‎P(E1) = 0.1
　‎P(E2) = 0.1
　P(E3) = 0.1　という感ぢぢゃ

Step3) P(5回中4回表)ぢゃが
　★≡ 5回中4回表という事象ぢゃ
　‎P(★) = P(E1) *‎P(★|E1)
　　　　+ P(E2) *‎P(★|E2)
　　　　+ ‎P(E3) *‎P(★|E3)
　　　　…
　　　　‎= 0.5 * 0.33745625

Step4)事後分布の計算ぢゃ
　‎P(E1|★)=P(E1) *‎P(★|E1) / P(★)
　= 0.95^4 * 0.05^1 / 0.33745625
　= 0.120683237
　‎という感ぢで計算、スナワチ、
　‎
　‎P(E1|★) = 0.95^5 * 0.05^1 / 0.33745625
　‎P(E2|★) = 0.85^5 * 0.15^1 / 0.33745625
　‎P(E3|★) = 0.75^5 * 0.25^1 / 0.33745625
　‎という感ぢで、β分布ぽい離散分布ぢゃ

Step5)事後分布ぢゃ
　‎P(E1|★) = 0.1146
　‎P(E2|★) = 0.1972
　‎P(E3|★) = 0.1758
　‎P(E4|★) = 0.1203
　‎…
　‎P(E10|★) = 0.0000

Step6)事後分布の期待値ぢゃ
　Step5よりとにかく、0.7177ぢゃ
　‎なお、コイン50枚で計算したら0.7144
　‎ほぼ完璧に、5/7ぢゃ

《結論》
　コインの‎確率は、ワシの感ぢた通り、
　‎(k+1)/(n+2)で計算すると善い感ぢぢゃ
0548>>547
垢版 |
2018/01/23(火) 14:57:44.30ID:zsceB6cu
タイプミスった。
以下の如く、改訂する。

Step5)事後分布ぢゃ 
　‎P(E1|★) = 0.1146 ぢゃなくて0.1207
　‎P(E2|★) = 0.1972 ぢゃなくて0.2320
　‎P(E3|★) = 0.1758  ぢゃなくて0.2344
　‎P(E4|★) = 0.1203  ぢゃなくて0.1851
　‎… 
　‎P(E10|★) = 0.0000 
0549１３２人目の素数さん
垢版 |
2018/01/23(火) 18:29:33.26ID:RCw2ti1f
>>547
見えない要因（潜伏変数）を完全に無視できれば
因果関係があるように推測される
0550１３２人目の素数さん
垢版 |
2018/01/23(火) 19:03:54.78ID:VIDEdZY5
>>543
ベータ分布のベイズ更新で
B(1+k,1+n-k)
平均は(1+k)/(1+k+1+n-k)=(k+1)/(n+2)

ディリクレ分布のベイズ更新で
ij (j=1~6)をn 回サイコロを振ってj の目がでた回数とすると
事後分布はD(1+i1,1+i2,1+i3,1+i4,1+i5,1+i6)
となる
6
琶j = n
1
なので
jの目のでる確率は(ij+1)/(n+6)
0551１３２人目の素数さん
垢版 |
2018/01/23(火) 19:37:31.89ID:RCw2ti1f
同じコイン投げでも、１５歳が行うのと８０歳がするのとでは
結果に差が生じることは容易に推察される

また快適な室内で行うのと、寒い戸外とでは
結果が違ってくるであろう
0552１３２人目の素数さん
垢版 |
2018/01/23(火) 20:12:14.99ID:VIDEdZY5
>>551
差が生じる根拠なし
0554１３２人目の素数さん
垢版 |
2018/01/23(火) 21:15:54.13ID:VIDEdZY5
>>553
それが影響する根拠なし
0555１３２人目の素数さん
垢版 |
2018/01/23(火) 21:21:49.40ID:VIDEdZY5
差が無いを帰無仮説にするのが通例。
ベイズだと事前確率分布。
0557１３２人目の素数さん
垢版 |
2018/01/24(水) 09:40:45.56ID:cMFPwlmW
事象発生前に、
事前確率からベイズで事後確率算出は、
素晴らしいと思う。が

事象発生後に、
事前確率からベイズで事後確率算出は、
何だか、違和感を感じる。

気のせいかも
0558１３２人目の素数さん
垢版 |
2018/01/24(水) 16:43:30.22ID:CMOfC/O8
太陽が昇る後に気温が上昇した場合は
必然性のある因果関係があるだろう

しかし、おみくじで凶を引いた後に、悪いことが起きたとしても、
これは因果関係ではなく必然性のない先後関係と言える
0559１３２人目の素数さん
垢版 |
2018/01/25(木) 08:59:57.73ID:mDeDK0J4
《サイコロ試行回数Zeroでの確率分布》

神のみぞ知る 無限大の希望の未来
ラプラスの悪魔のみぞ知る サイコロ出目
胴元だけ知る サイコロの事前確率分布

不可能予測を、可能予測にベイズ改訂!
それは真の統計理論を極めた者が知り得る。

さて、コイン試行回数Zeroで確率1/2ぢゃ
サイコロ試行回数Zeroなら確率1/6ポィ

iの目が出る確率密度分布は、超感覚的に
　　P(0 ≦ p_i ≦ 1) ≠ 1　∵サイコロ
　　P(0 ≦ p_i ≦ 1/6) = 5　かつ、
　　P(1/6 ＜ p_i ≦ 1) = 1/5　なのぢゃ

ぢゃ、上記 確率密度分布の超詳細χ説ぢゃ

P(0 ≦ p_i ≦ 1/6) ‎ = C 　Cは定数　(1)
P(1/6 ＜ p_i ≦ 1) = C' 　C'も定数　(2)
分布P(p_i) の p_i平均‎は、1/6　　　　(3)
分布P(p_i) は確率分布 ∴∫P(p_i) = 1　(4)

(1)(2)(3) より C:C' = 25:1 で、(4) より
iの目が出る 超感覚的 確率密度分布は、
　　P(0 ≦ p_i ≦ 1/6) = 5
　　P(1/6 ＜ p_i ≦ 1) = 1/5 ぽいのぢゃ
いぢょう、ぢゃ。
0560１３２人目の素数さん
垢版 |
2018/01/25(木) 11:46:48.62ID:cJjX2mdX
# 封筒A,Bで一方の封筒に他方の２倍が入っているという２封筒問題を考えてみた。

# 封筒Aにz円(z=0~1)入っている確率をP(A=z)で表すことにする。
# P(A=z)は不明
# P(B=2z|A=z)も不明、この確率pとする
# P(B=0.5z|A=z)は1 - p

# 封筒Bに入っている金額の期待値は
# 2z*P(B=2z|A=z) + 0.5z*P(B=0.5z|A=z)
# = 2z*p + 0.5z*(1-p)
# = 1.5zp+0.5z
# これは封筒Aの1.5p+0.5倍の期待値である。
# これは封筒Aと期待値の差は(1.5p-0.5)円である。
0562１３２人目の素数さん
垢版 |
2018/01/25(木) 19:51:14.74ID:mDeDK0J4
封筒Aと封筒Bの期待値の差の件
精密には　(1.5p-0.5)z円 ぢゃ。

まぁそれは、ともかく
pが不明⇒p=1/2　と見なしてはイケナイ。

ぢゃ　χ説
封筒Aと封筒B、期待値は同じぢゃっ!
∵理由はないからぢゃ

z=0でもz≠0でも、期待値は同ぢゃから、
∴1.5p-0.5 = 0　
∴p=1/3ぢゃ、多分ぢゃが此で善いのぢゃ

然るに、
２封筒の事前確率分布は、
　　p(Low=1 ∧ High = 2) = 1/2
　　p(Low=2 ∧ High = 4) = 1/4
　　p(Low=4 ∧ High = 8) = 1/8
　　…
　　p(Low=∞ ∧ High = 2*∞) = 1/∞
　　───────────────
　　Σp = 1/2 + 1/4 + 1/8 +…+ 1/∞ = 1

　　一意に何故か定まっちゃた。
いぢょう、ぢゃ
0563１３２人目の素数さん
垢版 |
2018/01/25(木) 20:01:28.96ID:4odCTqVP
相関関係は因果関係と同じではない

相関関係は因果関係の単なる必要条件の1つである
0564１３２人目の素数さん
垢版 |
2018/01/25(木) 20:02:19.37ID:4odCTqVP
相関関係があるだけでは因果関係があるとは断定できず、
因果関係の前提に過ぎない
0566１３２人目の素数さん
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2018/01/26(金) 09:47:37.06ID:irzJoJ7w
592 名前：デフォルトの名無しさん 投稿日：2018/01/25(木) 09:50:27.30 ID:SBd2lywo0
陰陽五行説とは固有値求めることと見つけたり（笑）

593 名前：デフォルトの名無しさん 投稿日：2018/01/25(木) 10:39:30.87 ID:ZxAe+MwB0
干支も木火土金水だし６０進法の基底ベクトルではある

594 名前：デフォルトの名無しさん 投稿日：2018/01/25(木) 18:55:33.72 ID:C/gST0Ked
小出しにしないで、陰陽五行と線形代数？の関連性を詳しくご教示いただけると非常に有り難く存じます。
あなた様は真理をご存知の方とお見受けいたします。

595 名前：デフォルトの名無しさん 投稿日：2018/01/25(木) 20:22:39.65 ID:ID0HK2lBM
弥勒が顕現するころに察するでしょう

596 名前：デフォルトの名無しさん 投稿日：2018/01/25(木) 20:37:38.48 ID:MrSJapun0
曼荼羅とはフラクタルなり
0567１３２人目の素数さん
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2018/01/26(金) 11:10:18.07ID:I7qLyyNJ
>>562
# 封筒内の金額は有限とする。
# 封筒A,Bで一方の封筒に他方の n 倍が入っているという２封筒問題を考えてみた。
# 封筒Aに z 万円(z=0~1)入っている確率をP(A=z)で表すことにする。
# P(B=nz|A=z) = pとして一様分布に従うとする。
# P(B=z/n|A=z)は1 - p
# 封筒Bの期待値はz*(n*p+(1-p)/n)
# これはp=1/(n+1)のとき封筒Aの中味ｚと等しくなる。
0568１３２人目の素数さん
垢版 |
2018/01/26(金) 18:36:16.17ID:ZLvJnF6P
>>567
何が「一様分布に従う」か謎だが、
pは、[0,1]の変数ぢゃが定数なのぢゃ。

数式 z = z(np+(1-p)/n)を解くと
　　p = 1/‎(n+1)　⇔　A = Bの期待値　(1)
のようぢゃ

nを定めれば、例えばn=2と定めれば、
pは変数でなく定数1/3　に定まる。

さて、 (1) の対偶をとると、
　A ≠ Bの期待値　⇔　p≠ 1/‎(n+1)
　‎∴
　‎A ＜ Bの期待値　⇒　p≠ 1/‎(n+1)

多分、もしかぢゃが、
p＞ 1/‎(n+1)　なら、AからBに
チェンジすると より善いハズぢゃ
0569１３２人目の素数さん
垢版 |
2018/01/26(金) 18:47:55.68ID:Locdk+bk
>>568
n=2のとき

Aの封筒に1万円入っていたときBの封筒に2万円入っている確率がｐ

このｐが一様分布する

という前提
0571１３２人目の素数さん
垢版 |
2018/01/26(金) 19:32:38.96ID:fUJaxyYB
n=1/2で

Aの封筒に1万円入っていたときBの封筒に5千円入っている確率は
考えなくてもいいの？
0572１３２人目の素数さん
垢版 |
2018/01/26(金) 19:50:29.19ID:Locdk+bk
>>571
封筒に入る金は2:1だから
２万円入っている確率がpなら5千円が入っている確率は1 - p
でよくね？
0573１３２人目の素数さん
垢版 |
2018/01/26(金) 20:00:07.90ID:fUJaxyYB
>>572
二つの封筒問題はプレイヤがAとBの封筒をランダムに選ぶことに
意味があるからそれはだめだ
0575１３２人目の素数さん
垢版 |
2018/01/27(土) 05:39:48.22ID:tg6zliud
A=2B か　A=1/2Bなので
A=2Bの確率がpならA=1/2Bの確率は1-pでいいと思うのだが。
0576１３２人目の素数さん
垢版 |
2018/01/27(土) 13:19:38.31ID:8YI+oWHa
2つの封筒問題に於いて、
事象(B=2z | A=z)と事象(B=z/2 | A=z)は、
排反事象ぢゃから、
pとおくと1-pは、正解ぢゃ。

さて、例えば、z = 10000円では、

P(A=5000∧B=10000) = q とおくと、
P(A=10000∧B=5000) = q であり、
P(A=10000∧B=20000) = r とおくと、
P(A=20000∧B=10000) = r である。

P(B=20000 | A=10000) = p とおくと勿論
P(B=5000 | A=10000) = 1-p である。
∵排反事象ぢゃ

ベイズ的な計算により、p = r/(q+r)
0577１３２人目の素数さん
垢版 |
2018/01/27(土) 20:07:36.19ID:8YI+oWHa
《2つの封筒問題の胴元のアルゴ推定》

起　AとBの2つの封筒問題に於いて、
　　Aを開封で、A=1(万円)だとしよう。
　　Bの期待値E(B)=1(万円)なのぢゃ。

承　E(A) + E(B) = 2　ぢゃろう。
　　A開封前のA+Bの分布は、
　　平均2 範囲0から4 の一様分布と推定ぢゃ

転　胴元プログラム言語風アルゴの推定
　　U ← 平均2 範囲0から4 の一様乱数
　　‎High ← (2/3) * U　‎Low ← (1/3) * U
　　R ← 範囲0から1 の一様乱数
　　‎R > 0.5の場合、{A ← High　B ← Low}
　　‎以外　　　　　{A ← Low 　B ← High}

結　E(B) - E(A) = 0　∴
　　‎参加料金＞Aで、胴元利益ぢゃ
0578１３２人目の素数さん
垢版 |
2018/01/27(土) 20:19:09.13ID:YXntL2X6
英国ロンドン・ビジネススクールのリンダ・グラットン教授の研究によると、
2007年に日本で生まれた子供は、107才まで生きる確率が50％もあるという
0579１３２人目の素数さん
垢版 |
2018/01/28(日) 10:28:36.16ID:sHOrR/+g
《平均寿命のワシの超確率Kサン論》

例えば、寿命の西暦3001年の統計が
極めて簡単かつ仮に
　　P(0才→20才 | 2980年生) = 0.01
　　P(20才→40才 | 2960年生) = 1
　　P(40才→60才 | 2940年生) = 1
　　P(60才→80才 | 2920年生) = 1
　　P(80才→100才 | 2900年生) =0.99
　　‎P(100才→120才 | 2880年生) = 0.0
としよう。

西暦3001年平均寿命は、ワシのKサン論なら
0.01*(0+20)/2 + 0.99*(80+100)/2 = 89.2才

尚、2980年生れの子は、
20才まで生きる確率は、0.99
40才まで生きる確率は、0.99^2
60才まで生きる確率は、0.99^3
…
138才まで生きる確率は、0.99^69 = 0.5
なのぢゃ。
ぢゃ〜また。
0581１３２人目の素数さん
垢版 |
2018/04/04(水) 06:47:19.33ID:A+RWdZ32
ベイズとはたぶん無関係だが話題提供。


壺の中に n 種類の異なるクーポンが入っている。1回の試行で壺の中から1枚クーポンを引き、引いたものと同じ種類のクーポンを壺の中に戻すものとする。
n 種類（全種類）のクーポンを集めようとしたとき、 t 回以上の試行回数が必要となる確率はいくつだろうか?
0582１３２人目の素数さん
垢版 |
2018/04/04(水) 07:38:38.43ID:2CY/YiNo
>>581
P(t)=1 for t≦n
0598１３２人目の素数さん
垢版 |
2018/04/14(土) 08:59:37.39ID:WlCT2+xN
帰無仮説が正しいときに棄却する確率Pr(Reject | H0)が第一種の過誤。
棄却された帰無仮説が正しい確率Pr(H0 | Reject)をFalse Positive Report Probabilityと呼ぶらしい。

条件付き確率で条件入れ替えってベイズぽいよね。
0599１３２人目の素数さん
垢版 |
2018/04/14(土) 09:40:43.31ID:WlCT2+xN
P(H0|Reject)=P(Reject|H0)P(H0)/P(Reject)

=P(Reject|H0)P(H0) / { P(Reject|H0)P(H0) + P(Reject|H1)P(H1) }

第一の過誤=α 第二種の過誤βとすると

P(H0|Reject)= αP(H0)/{αP(H0) + (1-β)(1-P(H0))}

でP(H0)を事前確率に想定しなければ算出できないな。
0603１３２人目の素数さん
垢版 |
2018/04/16(月) 08:31:54.88ID:3amfTYgd
FPRP　=　Pr(H0|y)

　　　　　＝　BF*PO/(BF*PO+1)　　　　


（ BF = Pr(ｙ｜H0)/Pr(y | H1) : Bayes factor　, PO = π0/(1-π0) 帰無仮説のオッズ)
0616１３２人目の素数さん
垢版 |
2018/05/11(金) 20:19:21.07ID:rkBy0NTz
「ビールには水が入っている」

「ウィスキーにも水が入っている」

「ブランデーにも水が入っている」

よって「水を飲むと酔っ払う」(・∀・)
0617１３２人目の素数さん
垢版 |
2018/05/11(金) 23:29:48.34ID:GQgV+BlA
>>616
水が重回帰で選択されなかったら
いいのかな？
選択されたら介入で因果関係を証明するしかないのかな？
0620１３２人目の素数さん
垢版 |
2018/05/30(水) 06:22:50.55ID:fLd3NENr
薬剤ｙを1人ずつ投与して効果判定したら、3人めで効果が確認できた。
薬剤ｇを9人同時に投与したら3人に効果があった。
どちらの有効性が高いか？

別バージョン（こっちがオリジナルｗ）

ゆるゆる女子大生に1人ずつメールで誘ったら3人めが開脚。、
がばがば女子大生9人に一斉にメールを送ったら3人が開脚。
どっちが開脚が容易か？


開脚率の期待値を計算してみた。

ゆるゆる女子大生の開脚率期待値：ｒ人目で初めて開脚
r=3
Ex.yuru <- function(r){
integrate(function(x)x*(1-x)^(r-1)*x,0,1)$value/integrate(function(x)(1-x)^(r-1)*x,0,1)$value
}
Ex.yuru(r)
2/(r+2)

がばがば女子大生の開脚率期待値：N人中ｚ人開脚
N=9
z=3
Ex.gaba <- function(N,z){
integrate(function(x) x*choose(N,z)*x^z*(1-x)^(N-z),0,1)$value/integrate(function(x)choose(N,z)*x^z*(1-x)^(N-z),0,1)$value
}
Ex.gaba(9,3)
(z+1)/(N+2)
0621１３２人目の素数さん
垢版 |
2018/05/30(水) 09:56:02.97ID:On+U5mJP
＞統計学は他の板

統計学板なんてのもあるのか？
0623１３２人目の素数さん
垢版 |
2018/05/31(木) 09:00:57.49ID:pzVdBp0Y
オークションでの出品者の評価が
出品者A　良い９人　悪い１人
出品者B　良い４人　悪い０人
であったとするとどちらが評価の高い出品者と言えるか？
0624１３２人目の素数さん
垢版 |
2018/05/31(木) 22:44:09.75ID:mPcVQuHH
>>618
「何も」ってのは流石に言い過ぎかな
0625１３２人目の素数さん
垢版 |
2018/06/06(水) 23:14:01.56ID:Kh76qDsV
よく確率で、英語だと、
such thatって出てきますけど、
どういう意味ですか？

〜みたいな、で解釈してもいい？
0626１３２人目の素数さん
垢版 |
2018/06/06(水) 23:14:39.29ID:Kh76qDsV
>>620
ex.gaba ex.yuru にはやられました。
0632１３２人目の素数さん
垢版 |
2018/06/10(日) 14:13:13.00ID:TdrkMfYU
>>618
＞　統計学は他の板へ。
＞　数学とは何も関係ないから。

禿同
統計学板を作って隔離して欲しいよね。
理論統計とか気持ち悪くて吐きそう
0633１３２人目の素数さん
垢版 |
2018/06/10(日) 14:25:33.92ID:n+jEKmRR
予備校の持ってる偏差値ピッグデータの方が噴飯モノの欧米のデータサイエンティスト笑わせだろ
0635１３２人目の素数さん
垢版 |
2018/06/10(日) 20:25:28.52ID:y9Cpd902
>>633
どゆこと？
0636１３２人目の素数さん
垢版 |
2018/06/10(日) 21:07:13.18ID:ggaZ7C7N
>>632
GOOGLEで
統計学で検索すると約 40,000,000 件
統計学　数学で検索すると約14,700,000 件
統計学　物理学で検索すると約 6,310,000 件
数学と物理学で統計学との関係の強さに差はない、を帰無仮説にする。
χ二乗検定でX-squared = 4543700でp.value < 2.2e-16
で帰無仮説は棄却された。
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