統計学Part１５

1 ：2013/04/05 〜 最終レス ：2013/07/02

前スレ
統計学なんでもスレッド14
http://uni.2ch.net/test/read.cgi/math/1326471964/

2 ：

おR女学院

3 ：あぼーん：あぼーん

あぼーん

4 ：あぼーん：あぼーん

あぼーん

5 ：あぼーん：あぼーん

あぼーん

6 ：

誰か書き込んでー

7 ：

7匹でもハチ

8 ：

実データ集計にヒストグラムなんぞ使うのは間違ってる
確率は累積分布関数が基本なんだから累積ヒストグラムを使うべきだ
ビン幅に依存しない最大限に正確な分析が出来る

9 ：

こちらの方々って、『N=95を統計処理』って言われただけで意味分かりますか？
ライザップってジムのバナー広告で、
めざせ-15kg！ ※2
※2 N=95を統計処理した結果(2013年2月LM研究財団調べ)
ってのがあるのですが、何を言っているのかが分かりません。
その財団のサイトを探しても見つかりません。

10 ：

効果があったと言ってる人が95人いるってことだろ

11 ：

100%が痩せています※
※N=95を統計処理した結果(2013年LM研究財団調べ)　統計的な確立の表現であり、特異な例外はありえます。
統計「的」、あくまでも確立であって確率ではないところがポイントｗ

12 ：

>>10
そうしますと、
・母体数：95人
・95人が落とした体重の平均値：15kg
ってことでしょうか？
そんな簡単な計算を財団に依頼したとか言ってるんですか？

13 ：

仕事でクラメールのVを使うことになったのですが、クラメールのVが0以上1以下という証明が掲載されている本はないでしょうか？
検索したり自分で考えたりしてみたのですがわかりませんでした。

14 ：あぼーん：あぼーん

あぼーん

15 ：

>>12
言うのは勝手

16 ：

ガチでわからなくて困ってるんだけど教えてください
30分に平均1台の車が通る高速道路で、ある車が通過してから、（その車を含めて）5台目の車が通るまでの時間をXとする。
Xの平均と分散を求めよ。
まず何の分布（ポアソン分布だとか幾何分布だとか）なのかもよくわからなくて詰んでる。

17 ：

車と車の時間間隔は指数分布でそれが4つの和の分布は4つ畳込みだ
ポアソン分布は一定時間に通る車の数

18 ：

>>17
ってことは
平均で一時間に二台車が通るということだから
四台とおるのにx時間かかるとして、その確率は
f(x)=Γ(4,2)=(8/3)x^3*e^(-2x) (0<x<∞)
よって
E(x)=�甜0:∞]x*f(x) dx
=(1/12)*Γ(5)=(1/12)*4!=2(時間)
また、
V(x)=E(x^2)-(E(x))^2
=�甜0:∞]x^2*f(x) dx-2^2=(1/24)Γ(6)-4=(1/24)*5!-4=5-4=1
ということでよろしいですか？
確率難しすぎワロタ

19 ：

なんで５台あたり通る分布が４つの畳み込み積分？
車が２台あたり１時間通る分布がλ＝２で
2*exp(-2*t)なのは解るけど、そこからどう導くんでしょうか。

20 ：

TEST

21 ：

>>1
スレ趣旨テンプレを省略するなよ。1000番間近で前スレは、何故にdat落ちしたのだろ？
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。

22 ：

>>2
過去スレ
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/

23 ：

>>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/

24 ：

>>4
関連スレ４　kamome鯖霧散消失前スレ
【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/

25 ：

>>5
関連スレ５　数学板現役スレ
統計学の分かりやすい本教えろください
http://uni.2ch.net/test/read.cgi/math/1337166984/
【R言語】統計解析フリーソフトＲ 第４章【GNU R】
http://uni.2ch.net/test/read.cgi/math/1294561909/
統計ソフトSTATAの部屋 Ver.2
http://uni.2ch.net/test/read.cgi/math/1284083650/

26 ：

>>6
関連スレ４補　kamome鯖霧散消失前スレ
統計学なんて数学じゃないだろ
http://kamome.2ch.net/test/read.cgi/math/1173876727/
「今後一番セクシーな仕事は統計学者になるはずだ」
http://science6.2ch.net/test/read.cgi/math/1245375555/
統計学的手法の数々の競馬への転用の実証
http://science6.2ch.net/test/read.cgi/sim/1052761881/
統計学
http://kamome.2ch.net/test/read.cgi/sociology/982489314/
経済学で使う統計学スレッド
http://kamome.2ch.net/test/read.cgi/economics/1094012265/

27 ：

>>896
>統計学の本なんて実践的な本しか見たこと無いけど・・・・・・
おいおい、これらの統計学初学者向けの名著を目にしたことはないのかね？
初等統計学（第４版）　Ｐ．Ｇ．ホーエル　培風館　A5判　1981/01　
http://www.washin.co.jp/honya/outline/4-563-00839-7.htm
はじめての統計学　鳥居泰彦　日本経済新聞社　Ａ5判　1994.11
http://www.nikkeibook.com/book_detail/13074/#9784532130749

28 ：

前スレ質問を、再録です。
二項分布を正規分布で近似してるから>>>>933は、P(1-P)/n式の答でしょうが、
これがなぜ誤差分になるのかが知りたいのです。
932 ： １３２人目の素数さん[sage] ： 投稿日：2013/03/18 21:48:52
>>924
ｎを導く統計学公式の元式
　　　　　μ<Xbar+1.96*SQRT(P(1-P)/n)
の右辺第2項即ち誤差項の成り立ちが、理解できません。
比率Pとその補数の積を標本数で割ったP(1-P)/nの平方根が、どうして誤差分に
なるのですか？

29 ：

調べるのメンドイから調べないけどw
チェビシェフの不等式に何か代入して、崩したら信頼区間の形になった気がする。
あと最初は標準正規分布の信頼区間から考えた方がいいと思われ。
それができたあとに、二項分布に中心極限定理使えばあなたが示す式になるかと。
何言ってるのかわけわかめなら数理統計学の入門書読んだ方が早い気がするお。
あと自分の持ってる数理統計の知識とかも書いてくれた方がレスつきやすいんじゃないかな。

30 ：

勉強もせずに問題やってるんだろ

31 ：

>>29

32 ：

>>29
助言有難うございます。当方は、統計学未修工学部卒の統計学習７年生です。
標準正規分布-->二項分布の２段階に分けて考えるわけですね。
　　正規分布変数Xの標準化式 u=(X-μ)/σ ・・・・32-１)
　　は理解できます。
　　95％信頼区間上限値u=1.96を32-１)式に代入して、正規分布時の>>28式右辺が、
　　導出されるのも理解できます。
理解できていないのが、>>28式の以下の２点です。
　　Q1.平方根に変わるのは、何故？
　　Q2.P(1-P)/nに、何故置換できるの？

33 ：

正規分布の標準かはX~ Norm(μ,sigma^2)のとき(X-μ)/σ ~ Norm(0,1)であってるけど
中心極限定理は
X~何らかの分布（BinでもPoissonでもWeibullでも、、）
のときlim n-> ∞で (X_bar - μ)/(sigma/sqrt(n)) ~ Z(0,1)がなりたつというもの。
試しにX_i ~ Bin(1,p)を公式に代入してみて。期待値はp、分散はp*(1-p)なので簡単。

34 ：

Z(0,1)じゃなくてNorm(0,1)ね。
それとサンプルの平均と分散を求めてみてください。
X_i ~iid~ BIn(1,p)としたとき
E[X] = p
Var[X] = p(1-p)ですが
E[X_bar]とVar[X_bar]はどうなるでしょうか。
ヒント：X_bar = (X_1 + X_2+ ,,,,+X_n)/n

35 ：

来月5/13に故田口玄一一周忌記念統計学シンポが、筑波大であるようです。
田口玄一博士一周忌シンポジウム-統計科学から見たタグチメソッドの現在・過去・未来-
【日時】 ２０１３年５月１３日（月）９：３０〜１７：１０
【場所】 筑波大学東京キャンパス
【主催】 統計数理研究所サービス科学研究センター　他
【定員】 150名
http://noe.ism.ac.jp/service-center/2013/02/24/

36 ：

文系なんだが大学文理移転してで統計学極められるかな？

37 ：

能力次第

38 ：

>>36
ていうか、文系でも計量系はどっぷり統計学に漬かっているし、
その分野に固有の統計的問題に取り組んでいる。
文系理系は関係ないから、本人のやる気と能力次第。

39 ：

>>37-38
ありがと
希望持てたはW

40 ：

ベイズ統計学のおすすめの洋書ありましたら教えてくださいm（＿＿）m

41 ：あぼーん：あぼーん

あぼーん

42 ：

仮説検定には帰無仮説と対立仮説がありますが、一般的にどちらの仮説がより重要なのでしょうか？

43 ：あぼーん：あぼーん

あぼーん

44 ：

それ尋ねてる時点で、定義が解ってない。
教科書はいつ読むの？今日でしょ。

45 ：

>>42
10円玉には裏と表がありますが、どちらがより10円なのでしょう？
と尋ねられたときと同じくらいインパクトのある質問だなw

46 ：

裏に決まってるだろ

47 ：

統計の分散分析ででてくる、
「対比」は、英語でなんと言いますか？

48 ：

contarst

49 ：あぼーん：あぼーん

あぼーん

50 ：

最近やっと簡単な統計学の教科書を一冊終えました。（有名な東京大学出版の赤と灰色が基調の本です）
そしてもう一段上の教科書に手を出してみたのですが。。。
測度論？が難しくて理解できませんでした。そこで測度論のための教科書を当たってみたのですが
これも数学記号が難しい。どなたか数学に詳しい人がいたらどの分野の順序で測度論を勉強すれば良いか教えてもらえると幸いです。
集合論→測度論
で良いんでしょうか。

51 ：

微積分は知ってるのか？

52 ：

微積分、線形代数、ベクトル解析、偏微分常微分はしってますが計算ができるくらいで。
εデルタ論法や写像などの数学科ぽい事は解りません。群環体とか現代数学ぽいのも
勉強した経験はないです。適当にググった所によると
Real and Complex Analysis Rudin
『はじめての確率論 測度から確率へ』 佐藤 担
講座数学の考え方 (20) 確率論　船木直久
が良いみたいですね。

53 ：

測度論はεδ論法を使いまくるぞ

54 ：

マジですか。結局勉強す順番としては
集合論→解析学（？）→測度論
でいいのかな。

55 ：

解析学を全部やると測度論を含んでしまうから
わからん言葉が出てきたら辞書みたいに調べる程度で良いが
εδ論法は良く理解する事

56 ：

統計をまなび初めて日が浅いのです。よろしければ教えてください。
平均＝７０、標準偏差＝１０の正規分布に従った。このとき
・競争率が１０倍だったときの、合格最低点
という問題で、回答には正規分布表よりα（ｚ）＝０．４より、ｚ＝１．２９がわかるので〜→合格最低点８３点と書いてあるのですが
０．４という数字や１．２９という数字が出てきた理由がわからないです。教えてください。

57 ：

上位1割を合格とするときの最低点を求めよ

58 ：

標準偏差でよくでるσについて質問ですがσ=68%、２σ=95%、3σ=99%をどう扱えばいいか分かりません。
例えば棒の長さのばらつきを調べたい場合、標準偏差を計算したらσが2.2とかになったらどういうことなんでしょうか。

59 ：

仮に棒の長さの平均が5だとすると
棒の長さが5-2.2~5+2.2
つまり棒の長さが2.8~7.2にあるような棒の割合はおおよそ68%であるということ
また長さが5-2.2*2~5+2.2*2
つまり長さが0.6~9.4にあるのうな棒の割合はおおよそ95%であるということ

60 ：

>>18
f(x)=Γ(4,2)なのは X~expo(1/2)のとき、X~Γ(1,2)で4X ~ Γ(4,2)だから
という理解であってる？

61 ：

このニュース記事なのだが、同一大学・同一学部のデータを比較しないと意味がないと思う。
東大よ、その入試で大丈夫か
http://sankei.jp.msn.com/life/news/130520/edc13052011570000-n2.htm
ニュース内容は、推薦入試で入学すると所得が下がるという主張だが・・・。
学生数を確保するために推薦入試を多用する大学があり、
そういった所に入学すると所得が低くなるという結論でも良さそう。
同一大学内のデータで、推薦と一般入試で差が出るかは気になる。

62 ：

統計的な手段で得た推論を発表する前に、
「原因と結果が入れ替わっているのではないか？？」
と考える事が重要だと思う。
「ローマ法王になると長生きできる」とかと同じ。

63 ：

「分数のできない大学生」に対抗して、「統計のできない大学教授」のタイトルで誰か本を書いてくれ！！

64 ：

こっちにも同じニュースあり。
新聞社は、基本的に学者の出張は吟味せずに鵜呑みなのかね。

東大よ、その入試で大丈夫か？　“骨抜き受験”に見る所得格差…
http://headlines.yahoo.co.jp/hl?a=20130520-00000519-san-soci

65 ：

>>61
持論に都合の良いデータだけ出してそう

66 ：

　　　　　　　　　　__ﾉ)-'´￣￣`ｰ- ､_
　　　　　　　 ,　'´　　_. -‐'''"二ニﾆ=-`ヽ、
　　　　　　／　　 ／:::::; -‐''"　　　　　 　 `ｰノ
　　　　　/　　　／:::::／　　　　　　　　　　　＼
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　　　　 |　　　|:::::/　/　　　　　|　　|　|　|　|　 |
　 　 　 |　　　|::/　/　/　|　　| ||　 |　| ,ﾊ .| ,ﾊ|
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　　　　 |　　　|　 |　/　/ ﾚ',二､ﾚ′ ,ｨｲ|ﾞ/　　　
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　　　　 | 　　　　l＾,人| 　` `-' 　 　 ゝ　 |　　　　　　　　このスレ 馬と鹿と豚さんばかりね。
　 　 　 | 　　　　 ` -'＼　　　 　 　ｰ' 　人　　　　　　　　　　
　　　　|　　　　　　　 /(l 　　 　＿＿／　 ヽ、　　　　　　　　　　
　　 　 |　　　　　　　（:::::`‐-､__ 　|::::`､ 　 　 ﾋﾆﾆヽ、　　　　　　　　　
　 　　|　　　　　　／ `‐-､::::::::::`‐-､::::＼　　 /,ﾆﾆ､＼　　　　　　　　　　　　
　　　|　　　　　　|::::::::::::::::::|` -､:::::::,ﾍ￣|'､　 ﾋﾆ二、　＼
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67 ：

>>61
>同一大学内のデータ
これを示さないのがダメだな。

68 ：

すいません
野球で四球、単打、二塁打、HRとあります（三塁打は無視します）
ここでそれぞれ単独での得点との相関係数を左から、0.3、0.3．0.55、0.63としたとき
�@正の相関性が強い指標になるほど、得点が増えやすい・・・という表現は正しいか？
（規則正しく得点が増えやすい＝増える確率が高いという解釈でも可）
�A仮に一番左の四球の相関係数がゼロだったとします
この時、四球と得点との関連性が見られないので得点に貢献してるとは言い難い、で合ってますか？

69 ：

ホームランと得点の相関が低いような指標でいいのか？
野球で得点に貢献するということの意味を考え直すべき

70 ：

>>68
1は合ってると思う
2はサンプル数が十分あれば言えると思う

71 ：

四球の多い投手に対して待球作戦をとって勝った場合、四球は勝利得点に貢献するが
打たないので大量点にはならず他の試合で打ちまくってると統計ではチーム得点と逆相関になる
この場合、得点に貢献してないと言うか？

72 ：

うわぁ、返事が早くて感動ｗ
>>69
全部合わせてOPS（長打率＋出塁率）にすると、相関係数0.940くらいにはなります
（15年間くらいのNPBデータで）
>>70
ありがとうございます
>>71
勝敗は無視して、あくまで得点との相関だけです
膨大な試合数での話なんで、展開とかは無視してもいいような？

73 ：

もう一つ質問です
得点に関係した指標で、四死球、安打・長打・盗塁などさまざまなものがあります
それぞれ単体での相関係数（影響度）が出ますよね？
この場合、各指標の得点への貢献度を比較する時、まず相関係数の高いものと
指標ごとの個数の多少を尊重する・・・こういう考えで合ってますか？
いやね、とある掲示板で
「指標ごとの相関係数と貢献度なんか全く関係ない！
仮に四球と得点の相関がゼロでも平均得点÷平均四死球が大きければ貢献度は高い」
とおっしゃる方がいまして・・・
僕の考えは
「相関係数がゼロならそもそも影響力がないと見て、貢献度を判断する価値がない」
と思ってるんですが、どっちが合ってます？

74 ：

得点との相関係数が高い指標から順番に見ることで
得点への貢献度が良く説明できるかと言う質問ならノー
得点との相関係数は低いが得点への影響力が
高い指標は作れるかと言う質問ならイエス
あなたの議論している指標が上の例に当てはまるかと言う
質問ならどちらとも言えない

75 ：

>>74
ありがとうございます
�@＞得点との相関係数が高い指標から順番に見ることで
得点への貢献度が良く説明できるかと言う質問ならノー
�A＞得点との相関係数は低いが得点への影響力が
高い指標は作れるかと言う質問ならイエス
よろしければ、�@と�Aについてそれぞれ理由を教えていただけたら嬉しいです

76 ：

敢えて極端な例を挙げる
現実との折り合いは自分で考えて
打撃力に関係する指標と得点との相関が軒並み0.8くらいだったとする
一方、走力に関係する指標の相関は軒並み0.3くらいだったとする
打撃力に関係する指標をいくら組み合わせても相関は0.8から大して
伸びないだろうが、走力も考慮することで得点能力の説明可能性が
上がると期待できる
日時、試合場、打順等から一意な数字を作る
この数字と得点との相関は限りなく0に近いだろうが、
この数字を指定されれば各打席における得点を誤差0で説明できる

77 ：

勝率への貢献度を無駄な得点への貢献度に摺り替えてるみたいだな

78 ：

　　　　　　　　　　__ﾉ)-'´￣￣`ｰ- ､_
　　　　　　　 ,　'´　　_. -‐'''"二ニﾆ=-`ヽ、
　　　　　　／　　 ／:::::; -‐''"　　　　　 　 `ｰノ
　　　　　/　　　／:::::／　　　　　　　　　　　＼
　　　　 /　 　 /::::::/　　　　　　　　　 |　|　|　 |
　　　　 |　　　|:::::/　/　　　　　|　　|　|　|　|　 |
　 　 　 |　　　|::/　/　/　|　　| ||　 |　| ,ﾊ .| ,ﾊ|
　 　 　 |　　　|/　/　/　/|　,ﾊﾉ|　/|ﾉﾚ,ﾆ|ﾙ'　
　　　　 |　　　|　 |　/　/ ﾚ',二､ﾚ′ ,ｨｲ|ﾞ/　　　私は只の数ヲタなんかとは付き合わないわ。
.　　　 　|　　　＼ ∠イ　 ,ｲイ|　　　 ,`-' |　　　　　　頭が良くて数学が出来てかっこいい人。それが必要条件よ。
　　　　 | 　　　　l＾,人| 　` `-' 　 　 ゝ　 |　　　　　　　　さらに Ann.of Math に論文書けば十分条件にもなるわよ。
　 　 　 | 　　　　 ` -'＼　　　 　 　ｰ' 　人　　　　　　　　　　一番嫌いなのは論文数を増やすためにくだらない論文を書いて
　　　　|　　　　　　　 /(l 　　 　＿＿／　 ヽ、　　　　　　　　　　　良い論文の出版を遅らせるお馬鹿な人。
　　 　 |　　　　　　　（:::::`‐-､__ 　|::::`､ 　 　 ﾋﾆﾆヽ、　　　　　　　　　あなたの論文が Ann of Math に accept される確率は?
　 　　|　　　　　　／ `‐-､::::::::::`‐-､::::＼　　 /,ﾆﾆ､＼　　　　　　　　　　　　それとも最近は Inv. Math. の方が上かしら？
　　　|　　　　　　|::::::::::::::::::|` -､:::::::,ﾍ￣|'､　 ﾋﾆ二、　＼
.　　 |　　　　　　/::::::::::::::::::|::::::::＼/:::Ｏ`､::＼ 　 |　'､　　 ＼
　　 |　　　　　 /:::::::::::::::::::/:::::::::::::::::::::::::::::'､::::＼ﾉ　　ヽ、　 |
　　|　　　　　 |:::::／:::::::::/:::::::::::::::::::::::::::::::::::'､',::::'､ 　/:＼__/‐､
　　|　　　　　 |／:::::::::::/::::::::::::::::::::::::::::::::::Ｏ::| '､::|　く:::::::::::::￣|
　　 |　　　　 /_..-'´￣`ｰ-､:::::::::::::::::::::::::::::::::::|/:/`‐'::＼;;;;;;;＿|
　　　|　　　　|／::::::::::::::::::::::＼:::::::::::::::::::::::::::::|::/::::|::::/:::::::::::/
　　　 |　　　/:::::::::::::::::::::::::::::::::|:::::::::::::::::::::Ｏ::|::|::::::|:::::::::::::::/

79 ：

統計始めたばかりのバカからの質問です
「あるデータが◯◯分布に従う」という根拠は何ですか？

80 ：

とくにない

81 ：

分布グラフを見て比べるくらいだな

82 ：

プロ野球のボールの反発係数は、0．4134〜0．4374に収まるように
定められているが製造する際の目標値は下限の0.4134であった。
このときの不良率の推定値は？

83 ：

標準偏差について質問です
σとはばらつき具合を数字で現すと聞いたんですが
何を基準にばらつきが大きいとか小さいを決めてるんですか？

84 ：

例えば条件を変更した結果の比較とかはＦ検定を使う

85 ：

平均±σの範囲に入るデータが68％ってどういう意味ですか？
例えば100個のデータがあるとして平均±σの範囲にデータが50％しか入ってなかったらばらついてる、とかそういう意味ですか？

86 ：

>>85
ばらつけばばらつくほどσは大きくなるんだが

87 ：

つまりばらつきが小さかろうが大きかろうが平均±σの範囲には必ず68％のデータがあるということですか？

88 ：

正規分布していればな

89 ：

ありがとうございます。
だとすれば何を基準にばらつきがあるとかないとか言えばいいんですか？
計算してσを出して何をもって、何と比較してこのσは大きいからばらつきがある、とか言えるんでしょうか

90 ：

100は大きいのか？小さいのか？
何を基準にそう判断するのか？

91 ：

>>89
ばらつきなんて相対的なもので、
比較するものがなければ、そもそも大きいとも小さいとも言えない。
だから「何を基準に」と言われても、
逆に「貴方の基準は何ですか？」と逆質問するしかない。

92 ：

>>82
1σ=0.4373-0.4134のとき約66%
2σ=0.4373-0.4134のとき約52%
3σ=0.4373-0.4134のとき約50%

93 ：

統計学は破綻している学問だと前に聞いたことがあるんだが
本当なの？

94 ：

何をもって破綻しているのか分からないけど
モデル選択をミスって理論と現実がかけ離れてしまうってのはよくあること

95 ：

デタラメ言って気を引こうとする奴はどこにでもいるな
常識で判断できる事だ

96 ：

ちょっと質問です。
2つの変数の値の分布がどんな感じになってるかを表す指標がほしいなと思って
wikipediaで相関係数のページ見てみたんだけど、ページ右上の画像を見ると分布が全然違うのに
相関係数が同じだったりして、あんまり良くないなと思いました。
分布における形やばらつきのような、分布の特徴を表す指標ってどういうのがいいんでしょう？
1つポンと数値がでなくても複数組み合わせでもいいんですが、何かありますか？

97 ：

2次元分布見れば

98 ：

>>95
どういうこと？

99 ：

>>96
1変数の関数がどんな感じになってるかを表す指標と同じでいいよ

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