統計学なんでもスレッド14

1 ：2012/01/14 〜 最終レス ：2012/10/22

スレのお約束を守った上で統計学について何でもどうぞ。
●学校の宿題の丸投げはやめましょう。
●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。
●荒らしは基本的にスルーでお願いします。
前スレ
統計学なんでもスレッド13
http://uni.2ch.net/test/read.cgi/math/1297356696/

2 ：

●過去スレ
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/

3 ：

●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/

4 ：

「10レス未満かつ1週間書き込みなし」でスレ落ち寸前なので保守

5 ：

歳 数 ﾌﾟﾛｯﾄ
20 １ *
22 １ *
25 ２ **
28 １ *
平均 24 歳ですが、
ﾒﾃﾞｨｱﾝは 25 歳であってますか？

6 ：

メディアンの定義は？
定義が分かっているなら合っているか合っていないか自明だと思うけど。

7 ：

ここでズバーン！とやると右も左も５０%になるラインだと思ってます

8 ：

20歳をもう一匹捕まえて
「うちの店は若い子多いよ、20歳メインだよ」
20歳をもう二匹捕まえれば
「うちの店は若い子多いよ、20歳のピチピチばっか！」
それが統計ｗ

9 ：

ﾒﾃﾞｨｱﾝは24.75歳ですか？
ここでわけると右も左も2.5人になる気がします
24.5からさらに1/4右にいけば
**を1:3にわけて公平になると思うのです

10 ：

>>9
メディアンは25歳です。
Wikipediaがあなたの質問にずばりと答えています。
中央値
http://ja.wikipedia.org/wiki/%E4%B8%AD%E5%A4%AE%E5%80%A4
>中央値（ちゅうおうち、英: median）は、代表値の一つで、
>有限個のデータを小さい順に並べたとき中央に位置する値。
>たとえば5人の人がいるとき、その5人の年齢の中央値は3番目に年寄りな人の年齢である。
>ただし、データが偶数個の場合は、中央に近い2つの値の算術平均をとる。
>中央値の事を、メディアン、メジアン、中間値とも呼ぶ。

11 ：

ああ、真ん中の順位の人が所属する所の値を答えればいいのですね
偶数人なら真ん中の人はいないので間をとると

では離散的でなく、例えば24歳6ヶ月を24.5歳、11歳9ヶ月を11.75歳などとして
階級幅1.0歳の度数分布として扱うことを考えた場合はどうでしょう？
例えば区間[24.5, 25.5)歳の人は25歳として分類されるとします
(24歳6ヶ月の人を25歳に分類するのは明らかに違和感がありますが)
度数分布では順位の情報が消失してしまっているので
幅1.0を25歳に属する人数で割って …※
最も若い階級から24歳までの累積人数から
50%に到達する為の不足人数を算出し
その人数を※に掛けた値を
24.5に足した値がメディアンになるのでしょうか？

12 ：

>>11
http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/lecture/Univariate/fig.png
階級内で均等分布しているなら図の▲のように
階級内の平均値が階級値になるように分布しているはずですが、
その計算方法だと図の●のように小さい方にずれます。
詳しくは下記ページをどうぞ。
中央値（Me）
http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/lecture/Univariate/median.html

13 ：

医療統計やってるんですが、お願いします。
下記の回帰分析の結果から、総コレステロール（ＴＣ）とトリグリセリド（ＴＧ）のどちらが
糖尿病の重症度に影響を与えているか考察しなさい。
説明変数x1(TC):mx1=251
説明変数x2(TG):mx2=209
重相関係数:R=0.902
重寄与率:R2=0.814(81.4%)
標準偏回帰係数:b1=1.239 b2=0.549

14 ：

すいません、解決しました。

15 ：

>>3
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/

16 ：

全部過去ログじゃないか。今更リンクはってどうする。

17 ：

甘利さんの情報幾何の方法って再販しないの？

18 ：

>>16
然らば活きた現役スレをご紹介。
シリウス先生の心理統計学
http://homepage2.nifty.com/nandemoarchive/

19 ：

正規分布の式に、π円周率が入ってるのは何？
円周率が正規分布に関係している理由を教えて下さい。

20 ：

∫[-∞,+∞] e^(-x^2/2) dx = √(2π)

21 ：

>>19
そういう疑問は学生の時に私も持ちましたね、何故理論物理の各公式に
はπ円周率が入ってるのかってね。そんでその話を某大物理学者の先生
に直接にお伺いしたら：
★★★『そういう疑問を持つ事は非常に大切なことです。
　　　　　　でも囚われてしまったら論文が書けなくなります。
　　　　　　　　　研究というのはそんなに甘いものではアリマセン。』★★★
という返答をなさいました。
ちょっと印象に残ったお話でしたね。
猫

22 ：

猫さん、判る範囲で教えて下さい。

23 ：

>>22
何をですか？
猫

24 ：

ガウスの何とかと言ったよね？
なんだっけ？＞＞20

25 ：

あ、単にガウス積分か

26 ：

>>19
ひょっとして正規分布の分布関数すら知らずに質問してない？

27 ：

>>21
そんで、現在の自分の見解は？

28 ：

>>26
釣りかなぁ？
正規分布が確率変数分布であることしか知らないが。
それで、πとどういう関係か疑問に思うのは別におかしいとはおもわんがね。

29 ：

>>28
>>20で早々に理由が書いてあるだろ
正規分布の分布関数がどんな形をしてるか、wikiで確かめてみろ

30 ：

要は吊り鐘の形になるために、πが必要だったという事かな。
手元の統計の参考書みても式は載せてあっても、式の中身まで解説されて無かったんで。
この先はガウスとか勉強すればいいんだな。二項分布の近似ぐらいしか思って無かったんで。
勉強になりました。あとはwik見ます。

31 ：

>>21
いい話ですね。
私も学生に同じような話はしています。

32 ：

もしかしてオイラー公式とかも知らん？
特性関数とフーリエ変換の関係とかも

33 ：

>>31
今になって私がその話を理解するに：
★★★『数学を理論物理に取っての表現の手段（道具）と認識した場合、
　　　　　　では理論物理が数学を手段として用いる事の必然性はあるのか。』★★★
という様な事で、「この理由は判らない」とあの田崎晴明さんも何処か
で書いて居られたという記憶です。通常はそういう事は物理学者は疑わ
ないんでしょうが、でも「もし万が一、数学以外にも物理を記述する言
語が存在する」という様な事があれば、ソレは非常に興味深いと私は考
えます。
何故こういう事に私が拘るかというと、もし何かの全く新しい研究対象
が数学ででも物理ででも出現した場合に、では果たして既存の言語なり
既存の道具だけで問題が記述出来て、その問題が解決するかどうかは前
以ては何の保証もないと私が考えるからです。
猫

34 ：

>>33
そのために拡張してきたのが、物理と近かったころの数学なんじゃないの。
記述できなきゃ、拡張していくだけでしょ。

35 ：

オイラー・フーリエ共にしりません。
聞いたことあるレベル。

36 ：

>>34
恐らくは概ねそうでしょうね。でも拡張とか延長ではなくて『全く新し
い見方や考え方による方法論』という可能性を排除しない方が学問が面
白くなると私は個人的に思うだけですね。つまり既存の考え方に捕われ
ずに考えたいという事です。
猫

37 ：

>>36
でも、それを人間が理解できないと意味ないので、まったく新しい見方や方法論も論理の拡張として数学に組み込めるんじゃないかと思う。

38 ：

>>32
なんだ。只の嫌味だったか。
イヤな人が多いゎ。

39 ：

>>38
ﾊｱ？なんで
オイラーにπ入ってるだろ、フーリエにもな
なんで特性関数にπが絡むんだっ？て疑問に思わんのか？
そう思ったら自分で調べなさい

40 ：

オイラーもフーリエも知らないと書いているのに…
正規分布の式にπがある意味を知りたいだけなの質問に。
質問の内容には答えず、意図的に質問者を見下すレスしか返せないのは、嫌味以外に何があろうか。
オイラーや、フーリエのπの意味を知らなければ、正規分布のπを理解できないと言いたいのなら、オイラーやフーリエと正規分布の関係を示すべきでしょ。
それじゃなければ、ただ無知の人を愚弄したいだけ。
以上。もう書き込まないんで。

41 ：

横からスマンけど、
オイラーもフーリエも知らないけど、教えろや！見下すな！
というのは、
働いてやるから仕事教えろや！よりもひどいぞ？
仕事は契約関係だけど、２ｃｈで教えるというのは善意だ。
おまえの態度は善意を期待してのものではない。
おしえろや馬鹿どもがー！
という態度だな。
逝ってよし！

42 ：

>>40
ホントにｱﾌｫなの？
すでにガウス積分だって書いてあっただろ

43 ：

うるせえ！

44 ：

しゃーないやっちゃな。これ以上荒れても困るので解説。
・流れ
質問：>>19
回答：>>20
質問者は>>20が回答であることを理解できず迷走
・解説
正規分布の確率密度関数をφ(x)とすると確率密度関数の性質から
∫φ(x) dx = 1 が必要。
質問者はφ(x)がどんな形かは知っているようなのでそれと>>20を
見比べてよく考えてください。（μ=0, σ=1で考えれば十分）
なお、>>20の積分をどうやって求めるかは別の話。
そちらが知りたい場合は別途調べてください。

45 ：

じゃあ次は>>32の解説をヨロ

46 ：

以上。もう書き込まないんで。

47 ：

>>46
最初の質問者らしき人は>>40で「以上。もう書き込まないんで。」って書いてるし。
>>45、>>46の相手をする意味はないね。

48 ：

はやく>>32の解説をお願いしますよ
まさかいい加減なことを言ってるんじゃないでしょうね？

49 ：

>>48
wikiでも読め

50 ：

>>19の質問と>>32の内容がどのように関係しているのかについて
早く解説してくださいよ

51 ：

>>50
教科書読め

52 ：

wikipediaのどの記事のどの部分に書いてあるんですか？
何という教科書のどの部分に書いてあるんですか？

53 ：

これがゆとりか

54 ：

結局まともに答えられないんですね。

55 ：

>>54
鏡みろ

56 ：

じゃあ>>32は何一つわかってなくてただの煽りという解釈でよろしいですね？

57 ：

>>55
ただの愉快犯だ、もう放っておけ

58 ：

>>56
そ、お前は何一つ理解できないから煽られてるだけ

59 ：

>>32は単に自分が知ってる用語を書き込んでみただけの愉快犯ということですね

60 ：

>>59
そ、そしてお前はみんなの笑われ者ってことさ

61 ：

質問に答えられない貴方も同類ですね
>>32が>>19と無関係かどうかについてもはっきりとした言及を避けて
逃げ回ってるだけですからね

62 ：

そ、そしてお前はみんなの嫌われ者ってことさ

63 ：

>>35
お呼びでしょうか？
オイラーを祀るスレ
http://uni.2ch.net/test/read.cgi/math/1300104838/

64 ：

中学生の身長が○cm以上である割合を推定したい
信頼度95％、誤差0.03以下で推定するとき
必要な標本の数はいくつになるって問題なんだけど
これだけの情報で答え出るの？

65 ：

∫e^(x^2)

66 ：

∞

67 ：

∬e^(x^2+y^2)dxdy

68 ：

∞

69 ：

>>64 出ない。

70 ：

回帰分析の手順を教えてくだい。
ご教授お願いします。

71 ：

>>44さん
ありがとう。この先は自分で調べます。こんなに荒れてたとゎ…

72 ：

>>71
と張本人がいっております

73 ：

正規分布のπの意味を尋ねたのに対して、訊かれもしない他のπを使った公式を示して、こんなんも知らんのか？
とか、返してたらむちゃくちゃだな。
誰が他のπを使った公式を教えてくれと訊いたんだ？

74 ：

なに威張ってんの？
ｱﾌｫ？

75 ：

ちょっと恥ずかしいかも。

76 ：

よほど悔しかったんだろう

77 ：

>>71で質問者登場で解決でしょ。後はあらし認定します（オレが）。
どっちにしろ、数学以外の学問の派生として統計学を学んだ人（オレもなんだけど）
にとっては、正規分布の式の内容までは教われないからね。
もちろん式の意味、なぜ釣鐘の形になるか（中心極限定理）とかは教わるけど。
オレもいい勉強になったでし。
ただオレ思うに、車に運転するドライバーが注意すべきことは、エンジンの構造を
知る事よりも、安全に運転すること道路法規を守ることだと思うわけ。
もちろん、車の構造やエンジンの構造を知る事でちょっとしたトラブルを切り抜ける
ことはできるかもしらないけど。
統計技法を車の運転に例えるのは強引だけど。
「正しく標本を取って、そしてデータの意味する事を吟味する。」それが大切で、
あとは先人たちの知識を使って、徹底的にデータを解析させていただく。
そんなつもりで、統計と付き合っております。
後半部分は、オレの考えなのでもちろん押し付けるつもりないからね。

78 ：

数学に強い人よりも、エクセルを十分に使いこなせる人が社会人として役立つということですね。
分かります。

79 ：

あいや、そういう事でなくて。
自分がドライバーなのか、車のセールスマンなのか、修理工なのか、車のデザイナーなのか、認識する事が必要。
みんな、それぞれ社会として必要な人材。

80 ：

車のデザイナー気取りで、ドライバーを見下す人もいるんですね。
しかも、とんちんかんなこと言って、煙に巻こうとしたが、墓穴を掘ったみたいな。
分かります。

81 ：

>>69
否、出ますよ。前スレ>>761のこの式を、使うのです。
信頼度95％、誤差0.03>>64ですから、λには2、ｄには0.03、ｐとqには0.5を
それぞれ代入ですね。そうすると求むべき必要標本数：ｎが算出できますよ。
標本数はどの程度あればよいのですか
http://www.pref.saitama.lg.jp/site/toukeifaq/q1-8.html

82 ：

>>80
君もかなりの粘着な性格だね

83 ：

>>70
問われた回帰分析とは、ロジスティック回帰分析でなく古典的線形重回帰分析の
ことでしょうか。それなら早大講師阿部圭司氏の以下ページが、懇切ですので、
学習されては如何でしょうか。
(1)篇には、「Excel>分析ツール>回帰分析」の操作法も付記されていて、手軽に
線形重回帰分析を味わえますよ。
回帰分析(1)　回帰分析の目的　早稲田大　阿部圭司
http://www.aoni.waseda.jp/abek/document/regression-1.html
回帰分析(2)　残差の確認　
http://www.aoni.waseda.jp/abek/document/regression-2.html
回帰分析(3)　ダミー変数　
http://www.aoni.waseda.jp/abek/document/regression-3.html
回帰分析(4)　多重共線性　
http://www.aoni.waseda.jp/abek/document/regression-4.html
回帰分析(5)　変数選択　
http://www.aoni.waseda.jp/abek/document/regression-5.html

84 ：

ワロタ。

85 ：

>>77
ここは理系の数学板だ、微積分知らなければ突っ込まれて当然。
いやなら経済板でやってくれ。

86 ：

>>85
くんな！

87 ：

>>85
まずは、どのスレがどういう理由で突っ込まれたのか説明してくれ。

88 ：

>>87
レス見れないの？

89 ：

>>19 が>>32の理由で突っ込まれたか。
>>32 が>>73の理由で突っ込まれたかのどちらか。

90 ：

>>77だけど。
統計学自体は純粋な数学の分野だと思ってるよ。
確かにオレは経済学から統計を学んだけど、
それでも、確率、場合の数、数列(Σの計算)、
実数の微積分、マトリックス行列、ベクトル、理解してなきゃ統計をマスターできなかったと思う。
質問者のレスをたどってみても、あながち数学を理解してないとは思えないし、
質問自体、有意義なもねだと思うけどね。
そもそも、スレタイ自体が「なんでも」だろ。突っ込まれる要素はないと思うけどな。

91 ：

>>86
確率１で顔がまっかだぞ、て意味わかんねーだろ

92 ：

もしかして特性関数が確率統計に関係したものであることも知らんの？
それで怒ってるの？

93 ：

>>92
誰に言ってるのかと書いてみる。

94 ：

今デザイナー気取りが、ドライバーを値踏みしようとしているねですね。
分かります。

95 ：

>>91
測度ゼロだと、自分では思ってる。

96 ：

人は何故同じ過ちを繰り返し冒すのか。
よくわかるな。

97 ：

>>95
測度の定義は？

98 ：

>>97
それを、ずるずる続ける気？ｗ

99 ：

>>70
重回帰分析Web学習サイトだと、早大向後准教授『ハンバーガー統計学』の
続編のこちらも、平易で初学者にはお奨めですね。
アイスクリーム統計学にようこそ！　早大人間科学部　向後千春准教授
http://kogolab.chillout.jp/elearn/icecream/
6.　重回帰
http://kogolab.chillout.jp/elearn/icecream/chap6/sec0.html
紙体は、『統計学がわかる【回帰分析・因子分析編】』（技術評論社, 2008/12/9）。

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