統計学(14ページ目)

データの分析と確率分布について教えてほしい、確率論と統計学の違いを教えてほしい、仮説検定について例題を出してわかりやすく説明してほしい、分散分析がわからない等こちらに参考にできる情報があるかもしれません。

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サイコロを3回振るとき、出る目が全て異なる確率をp、少なくとも1回は6の目が出るという条件の下で出る

サイコロを3回振るとき、出る目が全て異なる確率をp、少なくとも1回は6の目が出るという条件の下で出る目が全て異なる(条件付き)確率をqとすると、pとqの値はどちらが大きいか、あるいは等しいか、直感的感覚的に判断出来るでしょうか？計算をすれば誰でも分かりますが、計算抜きで推論出来るような優れた考え方があれば教えて下さい。

質問日時: 2022/04/03 14:28 質問者: ma-kun....love....

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不偏分散について

統計学を勉強しております。下記にて定義される不偏分散s^2について、その期待値が母分散σ^2と一致するという性質を確かめるため、ごく簡単な実例を用いて計算してみたのですが、なぜか一致しませんでした。自分の計算過程のどこが誤っているか、ご指摘いただけませんでしょうか。 s^2 = (1/n-1)Σ(Xi - Xバー)^2　※Xバーは標本平均 E[s^2] = σ^2 実例の前提：整数1,2,3からなる母集団から、無作為に2つの整数を標本として抽出し、その標本平均、不偏分散を計算したのち、E[s^2] = σ^2が成立することを確かめる。それぞれの整数は同様の確からしさで抽出されるものとする。したがって、標本の場合の数は3C2で3通り、いずれも1/3の確率で生じる。母平均：(1+2+3)/3 = 2、母分散σ^2 = ((1-2)^2 + (2-2)^2 + (3-2)^2 )/3 = 0.67 1. 抽出された整数が1,2の場合標本平均Xバー = (1+2)/2 = 1.5、不偏分散s^2 = (1/(2-1)) × ((1-1.5)^2 + (2-1.5)^2)) = 0.5 2. 抽出された整数が1,3の場合標本平均Xバー = (1+3)/2 = 2、不偏分散s^2 = (1/(2-1)) × ((1-2)^2 + (3-2)^2)) = 2 3. 抽出された整数が2,3の場合標本平均Xバー = (2+3)/2 = 2.5、不偏分散s^2 = (1/(2-1)) × ((2-2.5)^2 + (3-2.5)^2)) = 0.5 E[s^2] = (1/3) × (0.5 + 2 + 0.5 ) = 1 ≠ 0.67(σ^2) 何か大事な前提を誤解しているような気もします。ご指導、ご鞭撻のほど、どうぞ宜しくお願い致します。

質問日時: 2022/03/29 15:57 質問者: tensorflow

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ダミー変数の因子分析について質問です

標記の件について詳しい人がいたらご教示いただけると幸いです． ■ダミー変数(0, 1)を使った因子分析は可能なのでしょうか？ SPSSを使用しており，分析上は因子分析が出来てしましますが，調べているとダミー変数の因子分析はグレーといった内容が目につきましたが，明言しているものを見つけられなかったので質問させていただきました．ちなみに，量的データ(連続変数) からダミー変数へ変換したものを因子分析しようとしています．（順序情報を損失しているなどの語指摘もあると思いますが，事情がありこうした手法をとっています） ■また，カテゴリカル因子分析という方法もあるようなのですが，これはSPSSでもできるのでしょうか？上記いずれかでも構いませんので，詳しい方がいたらご教示いただけますと幸いです．よろしくお願いいたします．

質問日時: 2022/03/27 14:31 質問者: nomorerejected

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調査データの信頼性について教えてください

調査データの信頼性について導き出し方が分からず、教えていただけましたら幸いです。ある会員制度で、電話でのサービス案内をしました。その電話により解約率が低くなったと言えるかを検証したいです。調査母数として足りているかを示すなど、論理的に説明する方法があれば教えてください。＜調査内容＞会員制度に入会している企業407社に電話を行いました。 149社に電話がつながり、サービスのご案内をしました。その後、電話がつながった149社のうち12社が会員を解約して解約率8%となりました。電話がつながらなかった258社（407-149）のうち73社が会員を解約して解約率28%となりました。以上、よろしくお願いします。

質問日時: 2022/03/25 08:23 質問者: chanmotu

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テレビの視聴率の分母って何ですか？たとえば「視聴率15%のドラマ」というのは、全国民の15%のこと

テレビの視聴率の分母って何ですか？たとえば「視聴率15%のドラマ」というのは、全国民の15%のことを指すのでしょうか。それとも、テレビを所有している人の15%を指すのでしょうか。または、その時間帯にテレビを見ていた人の15%を指すのでしょうか。

質問日時: 2022/03/22 23:01 質問者: UWFinternational

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数学の問題で教えてほしいです。 1. 長さ90メートルの列車が420メートルのトンネルを通過するのに

数学の問題で教えてほしいです。 1. 長さ90メートルの列車が420メートルのトンネルを通過するのに34秒かかった。この時、列車の時速(km/時)を求めよ。 2. 長さ80メートル、速さ1500メートル／分の列車がある鉄橋を渡り始めてから渡り終えるまでに14秒かかった。鉄橋の長さを求めよ。 3. ある商品を定価の15パーセント引きで売ったら2パーセントの利益があった。仕入れ値の何%の利益を見込んで定価を付けたか。お願いします

質問日時: 2022/03/22 11:56 質問者: あんぱんまんまんまん

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数学の問題で教えてほしいです。 40人のクラスでメガネをする人が14人、コンタクトとメガネを併用する

数学の問題で教えてほしいです。 40人のクラスでメガネをする人が14人、コンタクトとメガネを併用する人が7人、どちらもしない人が21人である。コンタクトを使う人は何人か。解き方教えてほしいです。

質問日時: 2022/03/20 18:29 質問者: あんぱんまんまんまん

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統計学に詳しい人がいらっしゃいましたら教えてください。

統計学に詳しい人がいらっしゃいましたら教えてください。お酒の体質は科学的にも遺伝と証明されていて、この強い：弱い：飲めない人の割合比率も統計学的にも既に分析ができていることは、医学界の常識ですが、統計学による分析結果と世間一般の人々が持つイメージの間に大きな差が生じています。統計学を信用していない人がまだ大勢存在しているということなんでしょうか？まず、社会全体の感覚としては、女性＝お酒が弱い体質&飲酒ですぐに顔が赤くなる人が多いというイメージというか想像する人が多いです。前提としてアルコール(お酒)による酔いが回るペースは個人差が大きく1杯でダウンする人やすぐに顔が真っ赤になる人など様々です。酒の強い弱いも完全に遺伝です。日本人では、 ①56%が酒に強く飲んでも赤くならない人（アルデヒド脱水素酵素とアルコール分解酵素が両者とも活性型） ②40％が酒に弱くすぐに真っ赤になってしまう人（アルデヒド脱水素酵素が活性型でアルコール分解酵素が不活性型） ③4%が全く酒を受け付けない人（アルデヒド脱水素酵素とアルコール分解酵素が両者とも失活型）この①②③の3つのタイプに分布されるという科学的なデータが既に示されています。この3つのタイプは、完全に遺伝的要素で決定され、また、56:40:4という比率に男女差はないそうです。この56:40:4という比率はいろいろな研究者が実施したアルコール遺伝子多型の研究で同じ比率になっているので、誤差が多少はあるにしても、統計学的にはこの比率が正しいことになります。例えば、武庫川女子大学が2015年に実施したアルコールの遺伝子解析調査の結果では、武庫川女子大学に通っており、かつ遺伝子解析調査の同意を得た女子大生4115 名中を対象にアルコール遺伝子解析調査をしたところ、解析可能な4060 名（55 名が解析不可能）からアルコール遺伝子結果を分析したそうです。そして、武庫川女子大学に2015年年当時在学中だった女子大学生の結果は、 ①酒に強い遺伝子型を持つタイプ（アルデヒド脱水素酵素とアルコール分解酵素が両者とも活性型）の女子大生が2092人（51.5%） ②酒に弱く遺伝子型を持つタイプ（アルデヒド脱水素酵素が活性型でアルコール分解酵素が不活性型）の女子大生が1522人（37.5%） ③酒を全く受け付けない遺伝子を持つタイプ（アルデヒド脱水素酵素とアルコール分解酵素が両者とも失活型）の女子大生が239人（5.9%）という結果が出たそうです。実際はこの3つの他にもさらに2つに細分化されていました。武庫川女子大学が4000人以上の女子大生を対象に大規模な遺伝子検査をしたため、酒に強い遺伝子型を持つ女子大生（多く飲んでも顔が赤くならず二日酔いになりづらい酒豪体質の女子大生）が武庫川女子大学には2015年に在学していた当時の女子大生は2092人も居るということになりますが、この数字を見ると日本人の女性がお酒に弱いという仮説は間違っている気がします。少なくとも、2015年当時に在学していた武庫川女子大学の女子大生は、2092人が多く飲んでも顔が赤くならず二日酔いになりづらい酒豪体質の女性ということは、かなりの人数の学生がお酒が強い人が存在するということになると思います。また、酒に強い遺伝子型を持つタイプ：酒に弱く遺伝子型を持つタイプ：酒を全く受け付けない遺伝子を持つタイプの割合比が56:40:4で、男女差がないという科学的な事実を踏まえると、例えば今年、新成人を迎えた20歳の日本人女性の59万人の中の56％（すなわち33万人）が酒に強いということになり、33万人の新成人の20歳の女性は酒に強い遺伝子型を持つタイプということになります。東京ドームの満員収容人数（46000人）です。つまり、新成人のお酒の強い女性の33万人を東京ドームで行われる巨人戦に招待した場合、1試合でお酒が強い体質の新成人女性だけで46000人を招待したとしても全員招待するには7試合もかかります。 1995年生まれから2001年生まれの日本人女性は以下の通りです。 1995年生まれ 59万人 1996年生まれ 60万人 1997年生まれ 60万人 1998年生まれ 61万人 1999年生まれ 59万人 2000年生まれ 60万人 2001年生まれ 59万人 1995年生まれ（今年27歳）から2001年（今年21歳）生まれの日本人女性の人口累計は418万人もいて、この56%は約234万人です。 21歳から27歳までの年齢の日本人の女性だけでも、234万人が多く飲んでも顔が赤くならず二日酔いになりづらい酒豪体質の女性ということになります。これはかなり多いと思います。少なくとも、お酒が弱い女性が多いとは言えないと思います。統計学的な視点も含めて考えると世間や社会が想像している「女性は、お酒が弱い人が多い」という世間の常識は本当に正しいのか疑問に感じます。統計学的に考えた場合もやはり疑問が多く残ります。武庫川女子大学が実施したアルコールの遺伝子解析調査に関する考察・論文のリンクも添付します。みなさんはどう思いますか？よろしくお願いします。補足アルコール代謝酵素ALDH2およびADH1B遺伝子型の迅速かつ正確なSNPタイピング実験法の研究および遺伝子検査を用いた教育への応用 https://mukogawa.repo.nii.ac.jp/?action=pages_view_main&active_action=repository_view_main_item_detail&item_id=896&item_no=1&page_id=28&block_id=33 また、酒が体質的に強い21歳から27歳までの日本人の女性約234万人を東京ドームで行われる巨人戦に招待した場合、定員全てをお酒が強い21歳〜27歳までの日本人女性の招待枠だけにしても、50試合分の定員人数となります。つまり、お酒が強い体質の21歳から27歳までの年齢の日本人の女性全員を東京ドームに招待した場合、50試合もかかってしまうという計算になります。これほどお酒が強い女性が多いのは社会的な問題だと思います。成人女性の人口統計のリンク https://www.stat.go.jp/data/jinsui/topics/pdf/topics130.pdf

質問日時: 2022/03/19 20:12 質問者: nogihina46

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母標準偏差の相対誤差について

統計に関する数学的背景を調べております。正規分布に従うデータについて、母分散（σ^2）に対する推定量Vの標準相対誤差が以下の式で表せるとします。 D(V)/σ^2=√2/√(n-1)　　D(V)：推定量Vの標準偏差この場合、母標準偏差（σ）に対する推定量√Vの標準相対誤差はどのように表せるでしょうか？推測ですが以下の式で表せるのではないかと考えているのですが、正しいでしょうか？ D(√V)/σ=1/2・√2/√(n-1)　ご存知の方がいましたら、教えていただけないでしょうか。

質問日時: 2022/03/18 19:41 質問者: ねこねこいぬ

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統計エクセル関数種類

Q.人材３５人を集めるためにテストを実施した。平均は９６点、標準偏差１６の正規分布に従う。３５人の平均点が９８点以上になる確率は？ A.0.23 です。上記問題を電卓では解けるのですが、NORM.DIST等、統計エクセル関数では解けませんか？左記関数では「ｎ」を代入できず、他使える関数が見つかりません。どなたかご教授頂けると助かります。

質問日時: 2022/03/15 21:12 質問者: jan_jan

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喉に詰まらせにくい餅

三重県に遊びに行ったときに地元のイオンで「やじろ餅」を売っていたのでお土産に買って帰りました。粳米を混ぜた餅だったので粘りは普通の餅ほど無いですが、その分喉に詰まりにくい印象を受けましたが、実際のところ、粳米を混ぜた餅は餅米だけの餅よりも喉に詰まらせにくいでしょうか？科学的な根拠や比較統計データ無いですかね？

質問日時: 2022/03/15 18:09 質問者: gakushuin29

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この問題文についてわからないことがあります、 1回目に白玉を出して、2回目に赤玉を出す確率は 2/1

この問題文についてわからないことがあります、 1回目に白玉を出して、2回目に赤玉を出す確率は 2/15になってしまいます。解答では1/6になっています。 1回目に白玉を出す確率は 4/5 2回目に赤玉を出す確率は、1回目に白玉が出たから白玉を１つ追加するので、白玉の合計は5個になり、赤玉と合わせて6個になるから、 1/6の確率で赤玉よって 4/5✖️1/6で2/15ではないのでしょうか教えてください

質問日時: 2022/03/14 23:59 質問者: ぐでまさ

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分散の定義について

確率論を勉強しております。初歩的な質問で恐縮ですが、分散の定義について分からなくなってしまったため、こちらで質問させていただきたく存じます。離散分布を考えたとき、確率変数Xの従う確率分布をf(x)、Ｘの期待値をμとすると、Ｘの分散V(X)は V(X) = Σ(x-μ)^2*f(x) … ① V(X) = (1/n)*Σ(x-μ)^2 … ② の2通りの定義があるかと思うのですが、上記2つは同じものでしょうか。 ①については計算式に確率分布f(x)が含まれていることから、確率分布が決まらない限り分散が決まらないのに対し、②については確率分布に関係なく値が決まる点から、①と②が同じものを表しているという説明がどうしても理解できません。実際、具体的な分散を求める計算問題等では②を使って求めることが多い一方で、各種の証明（変数変換やモーメント母関数等）の際には分散の一般系として①を利用することが多く、ますますこんがらがっております。有識者の方、ご指導のほど、どうぞ宜しくお願い致します。

質問日時: 2022/03/14 01:10 質問者: tensorflow

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日本の女子大生はどれくらいの人がお酒に強い（飲んでも顔に出ないタイプ）体質だと思いますか？

日本の女子大生はどれくらいの人がお酒に強い体質だと思いますか？また、女子大生の飲酒率はどれくらいあると思いますか？ビールとか日本酒を好む女子大生とかはやっぱり少ないと思いますか？お酒の強い弱いは体内には、アセトアルデヒドを分解する酵素とアルコールを分解する酵素が働きが2個両方ともに活発な人ほどアルコールの分解能力が高く、酵素が働きが弱い人ほどアルコールの分解能力が低いということは科学で証明されています。お酒は体質の部分が大きくて、1杯でダウンする人やすぐに顔が真っ赤になる人などお酒が弱い人はほとんど酒を飲めません。そういう人は体質的にアルコール分解酵素やアルデヒド脱水素酵素の働きが弱い、俗に言う酒に弱い人で、日本人には40％ほどいるみたいです。反対に体質的にアルコール分解酵素やアルデヒド脱水素酵素が正常に働く、俗に言う「酒に強い人」が日本人には56％ほどおり、日本人の56％がお酒が強い体質（NN型）ということも科学で証明されています。この56％の人々は、たくさんお酒を飲んでも顔が赤くならず、かつかなりの量を楽しく飲めてしまう人たちです。そして、お酒が強い体質（NN型）の比率に男女差は関係ないということもエビデンスとして既にあります。つまり、日本人女性は科学的・統計的に56％もの人がお酒が強い体質の女性ということになります。日本人では56%が酒に強く、40％が酒に弱く、4%が全く酒を受け付けない体質だそうで、これは完全に遺伝的要素で決定されるそうです。56:40:4という比率に男女差はないそうです。従って、日本人の女子大生も割合で考えると５６％はお酒が強い体質ということになります。つまり、女子大生も2人に1人以上はお酒に強い体質（NN型）ということになります。科学的なエビデンスとしてこういうデータはありますが、実際はどうだと思いますか？日本の女子大生はどれくらいの人がお酒に強い体質だと思いますか？と書きましたが、このお酒に強い体質というのは、そこそこ飲めて飲んでも顔に出ない（赤くならない）女子大生はどれくらいいると思うかという意味です。個人的には年齢的にも成人したばかりでまだお酒を飲み慣れていない人が女子大生は多いと思うので、飲むと赤くなる人が7割以上だと思います。

質問日時: 2022/03/07 21:33 質問者: nogihina46

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表裏が1/2ずつの確率で出る硬貨を2人が交互に投げ、初めて表が2回連続で出たときに2回目の表を出した

表裏が1/2ずつの確率で出る硬貨を2人が交互に投げ、初めて表が2回連続で出たときに2回目の表を出した人を勝ちとすると、先手と後手ではどちらが有利でしょうか？理由もお願いします。

質問日時: 2022/03/07 14:57 質問者: ma-kun....love....

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複数選択可としたクラメールの連関係数の算出

複数選択可とした回答に対する統計処理についてお伺いしたいです。アンケート（仮想）： Q1. 以下の内、所有している商品を全て選択してください。　〇商品A 〇商品B 〇商品C Q2. 商品Aを所有している方にお伺いします。商品Aをどの位使用していますか。　〇毎日〇週１〇月１〇半年に１回〇年１回以下 Q3. 商品Bを所有している方にお伺いします。商品Bをどの位使用していますか。　〇毎日〇週１〇月１〇半年に１回〇年１回以下 Q4. 商品Cを所有している方にお伺いします。商品Cをどの位使用していますか。　〇毎日〇週１〇月１〇半年に１回〇年１回以下クロス表（仮想）：　　　　毎日週１月１半年に１回年１回以下　商品A N1 　N2 　N3 　　　　N4 　　N5 　商品B N6 　N7 　N8 　　　　N9　　 N10 　商品C N11 N12　 N13 　　　N14　 N15 やりたいこと：商品×使用頻度に関する統計処理をしたいです。例えば、χ二乗検定を実施し、クラメールの連関係数を算出し、商品と使用頻度には連関があることを確認する等。お伺いしたいこと：複数選択可としているため、上記のような統計処理をしても良いのか、分からず困っております。複数選択可とした場合、分割すると良いという記事を見かけましたが、上記データの場合、商品Aを所有している人／所有していない人としてクロス表を作成できないですし、手詰まりです。皆様のお知恵をお貸しいただければ幸いです。よろしくお願いいたします。

質問日時: 2022/03/07 11:11 質問者: nyankoro_korokoro

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平均身長は1973年生まれくらいからはほぼ横ばいですか？高3の平均身長も1973年生まれが高3になる

平均身長は1973年生まれくらいからはほぼ横ばいですか？高3の平均身長も1973年生まれが高3になる1991年で170.6、女157.9になって令和元年度の平均身長と同じですし。

質問日時: 2022/03/06 22:50 質問者: 激辛うどん

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指数関数 Y=Ａexp(bx) と冪関数 Y=Ａx^B の近似直線がどんな式になるのか求める問題を今

指数関数　Y=Ａexp(bx) と冪関数　Y=Ａx^B の近似直線がどんな式になるのか求める問題を今解いています。データがKIMG 4513 で示されています　これをそれぞれ y = ax + b の形にすると、指数関数がY=0.432X－1.44 冪関数がY=0.781X－0.354という結果となり、これをY=BX＋lnAの形にしようとするとAがマイナスの値となり式を求められません。どうすればよいのかお教え頂ければ光栄です。

質問日時: 2022/03/06 15:26 質問者: ラースロー5世

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例えば直線近似の式の場合 XY の直線近似式は y = a x + b で表せますこれがべき

例えば直線近似の式の場合 XY の直線近似式は y = a x + b で表せますこれがべき乗近似になると lnx lny の直線近似式が ln A + B X となると習ったのですがこのとき直線近似の式では傾きにあたるところはＡと表され切片に当たるところは B と表せる同じくべき乗近似では傾きがビート表堅持する際の切片が ln Ａと表わされるのでしょうかお教えいただければ光栄です

質問日時: 2022/03/05 15:57 質問者: ラースロー5世

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カイ二乗検定の「カイ二乗」について

カイ二乗検定の「カイ二乗」について質問です。ウィキペディアに下のような式で定義されてますが、なぜ分母を２乗したり、分子をルート(√)して、無次元の量にしないのでしょう？教えていただければ幸いです。どうぞよろしくお願いいたします。

質問日時: 2022/03/03 11:05 質問者: もふもふねこにゃん

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実行可能な一般化最小二乗法(FGLS)について

線形確率モデルを考えています。FGLSはOLSの予測値Pを使ってWLSの重みを1/(P(1-P))として推定する、というものだと理解しています（ここの理解が間違っていたら教えてくださいm(__)m）。しかし、線形確率モデルの問題点として予測値が0,1に収まらないことがあり、重みが適切に設定されないのでは、と思うのですが、Pたとえばマイナスになる場合などはどのようにするのでしょうか。また上記のようなことが載っている書籍などあれば教えて頂きたいです。理解が甘い部分が多く、質問になっていないかもしれませんが、よろしくお願い致します。

質問日時: 2022/03/01 19:42 質問者: nasunasunasunasu

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統計学演習をやっていてわからないところがあります。 111ページなのですが不偏分散 U2=1/(n

統計学演習をやっていてわからないところがあります。 111ページなのですが不偏分散 U2=1/(n-1)Σ(Xi-X)2 =1/(n-1)(ΣXi2-ΣX2(平均の二乗)/n) 2は二乗を表しますという公式は成り立ちますか？

質問日時: 2022/03/01 18:03 質問者: r4t

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二つのデータの分散からブールした分散を求める式は判明しました二つのデータの標準偏差からブールした

二つのデータの分散からブールした分散を求める式は判明しました二つのデータの標準偏差からブールした標準偏差を求める方法はブールした分散を求める方法とは異なる方法で導き出されるのかお教えいただければ光栄です

質問日時: 2022/03/01 10:26 質問者: ラースロー5世

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1,2,3,4の4個の数字から無作為に1個を選び記録するという操作をn回行う。記録されたn個の数字

1,2,3,4の4個の数字から無作為に1個を選び記録するという操作をn回行う。記録されたn個の数字の積が平方数になる確率を求めよ。この問題なのですが、自分で考えたところ、漸化式を用いて解くことが出来ました。しかし、漸化式の複雑な変形を最後まで遂行するその道のりは、とても長く険しいものでした。それにも関わらず、辿り着いた答えは、思いのほかシンプルなものでした。まるで、漸化式を使った私を笑うかのように、清らかな澄んだ姿をしていました。そこで質問です。この問題を、漸化式など使わずに、もっとダイレクトに、そして簡単に求めることが出来るでしょうか？妙案があれば知りたいです。よろしくお願いします。

質問日時: 2022/02/26 19:49 質問者: ma-kun....love....

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負の二項分布の期待値の証明についてご教示ください。

いつもお世話になります。表題の通りなのですが、負の二項分布の期待値について、自分で計算した結果が、テキストやWebに載っている正しい結果とどうしても一致しません。自分の計算過程のどこが誤っているのか、有識者のかた、ご指摘いただけませんでしょうか。負の二項分布の定義と計算過程については添付の画像をご覧ください。（ご指摘しやすいように、計算過程に①～⑦まで数字を振りました。宜しければお使いください。）なお、テキスト等によりますと、正しい結果はμ=k(1-p)/pとなると思います。どうぞよろしくお願いいたします。

質問日時: 2022/02/26 01:44 質問者: tensorflow

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標本の数が少ないときはT検定を利用するのが定石ですが。問題上の設定で正規母集団とする場合不偏分散

標本の数が少ないときはT検定を利用するのが定石ですが。問題上の設定で正規母集団とする場合不偏分散と標本分散いずれを用いるのかお教え頂ければ光栄です

質問日時: 2022/02/25 20:45 質問者: ラースロー5世

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サイコロをn回振るとき、出なかった目の個数の期待値を求めよ。という問題なのですが、答えが妙に綺麗な

サイコロをn回振るとき、出なかった目の個数の期待値を求めよ。という問題なのですが、答えが妙に綺麗な値になるのが何故なのか気になっています。うまく考えると目から鱗の解法があるのでしょうか？参考 https://oshiete.goo.ne.jp/qa/7230492.html

質問日時: 2022/02/23 08:17 質問者: ma-kun....love....

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定数を加えた分散の性質の証明について教えてください。

こんにちは統計学を勉強しております。次の定理の証明について、どうしても理解できないため教えて下さい。 V(X) = V(X + C) (Cは任意の定数) インターネットで調べると、V(X) = E(X^2) + (E(X))^2を利用した証明が紹介されているのですが、下記のとおり、分散の定義に従って計算すると、V(X) ≠ V(X + C)となってしまいました。どこか間違えているのでしょうか。 (下記ではE(X) = μとおいています) V(X + C) =∫(x + C - μ)^2 f(x)dx =∫x^2 f(x)dx + 2(C - μ)∫x f(x)dx + (C - μ)^2∫f(x)dx =E(X^2) + 2μ(C - μ) + (C - μ)^2 =E(X^2) - μ^2 + C^2 V(X) =∫(x - μ)^2 f(x)dx =∫x^2 f(x)dx -2∫x f(x)dx + μ^2∫f(x)dx =E(X^2) - μ^2 なんとなく、V(X + C) =∫(x + C - μ)^2 f(x)dxとしたあたりが間違えているような気がしているのですが（これでは、確率変数Xについて、平均からCずらした値まわりの2次モーメントを計算してしまっている）、かといって、積分を用いた場合のV(X + C)の正しい表記が分かりません。ご指導、ご鞭撻のほど、どうぞよろしくお願いいたします。

質問日時: 2022/02/22 23:35 質問者: tensorflow

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統計での適切なサンプル数の決め方

統計で適切なサンプル数の決め方はあるのでしょうか。例えば仮説検定でP値を出したい場合、サンプル数小さいほどP値が大きくなる傾向にあると思いますが、ではPが十分小さくなって底打ちになった時が適切なサンプル数と言えるのでしょうか。よろしくお願い致します。

質問日時: 2022/02/22 12:33 質問者: coffeenonsugar

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統計でのデータの偏りの判断

統計で、データに偏りがない場合の平均は算術平均で、データに偏りがある場合の平均は中央値で示すのがよいとありました。ではこのデータの偏りのあるなしはどのように判断するのでしょうか。

質問日時: 2022/02/22 12:28 質問者: coffeenonsugar

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『検査の検査』

工場から製品を出荷する際、品質保証の検査をしますが、検査の精度というか確度が、例えば９９．９９９９％、つまり検査の結果が１００万個につき１個ほど、間違いがある（良品と判定されたのに欠陥があった）可能性のある検査方法といった場合、その検査自体の精度はどのように判定されているのでしょうか？やはり、実際に検査を実施してみて、その結果から決定されているのでしょうか？

質問日時: 2022/02/21 11:13 質問者: wonderlasting

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さいころの丁半って確率は同じですか。

さいころの数で　違ってくるんでしょうか

質問日時: 2022/02/21 08:52 質問者: newasahi

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統計学に詳しい人がいらっしゃいましたら教えてください。統計学の母集団の大小について

統計学に詳しい人がいらっしゃいましたら教えてください。統計学とはその集団の母体の多い少ないに関係なく、ある程度の法則というかデータの確実性というか信用性は成立しますか？例えば、母体が1万人の中の統計と10人の統計でもデータの精度に変わりはありませんか？それとも精度に差は出ますか？この前、テレビでお酒の強い弱いの話題が触れられていました。 ①たくさん飲めて顔も赤くならないタイプ（アルデヒド分解酵素とアルコール分解酵素が両者活性型）日本人の５６％がお酒が強いこのタイプ ②少量のお酒で顔が赤くなるタイプ（アルデヒド分解酵素が不活性型でアルコール分解酵素は活性型）日本人の４０％がお酒が弱いこのタイプ ③お酒自体が飲めない下戸タイプ（アルデヒド分解酵素とアルコール分解酵素が両失活型）日本人の４％がお酒が強いこのタイプという割合になるそうです。強い:弱い:下戸という比率は日本人だと56:40:4で、この比率に男女差は全く無いそうです。統計学的に考えた時、例えば日本人の全人口の女性で考えた時に、強い:弱い:下戸という比率＝56:40:4ということになるんだと思いますが、例えば、女子大のとあるゼミナールに属するゼミ生の女子大生10人の集団でも同じ比率（56:40:4）になる可能性が高いということですか？また、例えば大手企業の楽天グループの正社員の日本人女性は合計しても1000人以上はいると思いますが、楽天グループの正社員の日本人女性という母集団だと同じ比率（56:40:4）になる可能性は大きいと思いますが、それぞれの部署に所属する女性社員でも同じ比率（56:40:4）になるということですか？統計学に詳しい方がいらっしゃいましたら教えてください。お願いします。

質問日時: 2022/02/19 19:39 質問者: nogihina46

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統計で、信頼区間のマイナス値に関して

「新薬Aのグループでは、A内服後、心拍数が平均25/分低下した。従来薬Bのグループでは、B内服後、心拍数が平均で15/分低下した。2群間に有意差はなかった。P＝0.07、95％信頼区間：−４ー 20/分」という仮設検定結果において、95％信頼区間の−4というのはどのように解釈すればよいのでしょうか。心拍数が4/分”増える”かもしれないと解釈してよろしいのでしょうか。以上、よろしくお願いします。

質問日時: 2022/02/19 11:30 質問者: coffeenonsugar

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因子分析後のスコアの原点からの距離計算について

心理学が初心者で、的外れな質問をしていたらごめんなさい。因子分析でプロマックス回転をした後にそれぞれのスコアが原点からどれぐらい離れているか（果てにはスコア間の距離も）計算したいです。バリマックス回転だと余弦定理で出ると思うのですが、プロマックス回転だとどうやって距離を計算したらいいかわからないです。プロマックス回転にこだわる理由は軸の方向性にバリマックス回転よりも確実性があると考えているからです。

質問日時: 2022/02/16 14:21 質問者: マッスル行田

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5人6班で3人が同じ班になる確率

30人の生徒を5人ずつ6班に分けます。このとき、AさんBさんCさんが同じ班になる確率を教えて下さい。という問題が掲載されましたが、何が規約違反なのか分からないまま、運営サイドに削除されました。結論が出ないまま削除されたので、結論を確認したく、お願いします。私の解は、6×27C2／30C5＝3/203です。再度、削除されるのかも見守りたいです。コロナ濃厚接触者で欠席したら？なんて茶化しにはお付き合いしません。

質問日時: 2022/02/14 13:31 質問者: kamiyasiro

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100個の箱が横一列に並んでいます。 40個の玉を無作為に箱に入れます。箱を左から順に見ていって、

100個の箱が横一列に並んでいます。 40個の玉を無作為に箱に入れます。箱を左から順に見ていって、中に玉が入っていれば1を記録し、中に玉が入っていなければ0を記録していくと、長さ100の1と0からなる数列ができます。この数列の連が60個である確率をp(60)、連が61個である確率をp(61)とします。 40個の玉を全て取り出して、今度は400個の玉を100個の箱へ無作為に入れます。先ほどと同様に、箱を左から順に見ていって、中に玉が入っていれば1を記録し、中に玉が入っていなければ0を記録して、長さ100の1と0からなる数列を作ります。この数列の連が60個である確率をq(60)、連が61個である確率をq(61)とします。 p(60)/p(61) と q(60)/q(61) はどちらが大きいのでしょうか？

質問日時: 2022/02/14 04:36 質問者: ma-kun....love....

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t検定の母集団の考え方１組と２組の数学テスト平均点の比較について

一般に統計的検定は、母集団に関する仮説を標本から得た情報に基づき検証することだと思います。しかし、t検定の例題で、『学校の1組と２組の各クラスの数学テストの平均点を比較して有意な差ががあるかどうか検証しよう』というものがあります。この例題では、１組と２組自体がすでに母集団であるため、各クラスの平均が母平均となり、検定するまでもないように思います。母集団の母平均が分かった訳ですから、この母平均を単純に比較すればいいのではないでしょうか。どのように考えればよいか、アドバイスをいただけますと助かります。宜しくお願い致します。

質問日時: 2022/02/12 16:49 質問者: 新潟の星

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求め方を忘れてしまった

「50人の( )%は、20人です。」

質問日時: 2022/02/12 12:59 質問者: キャプリキャンドルのロウソク

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データサイエンティストになるために確率・統計の資格をとりたいと思い、アクチュアリー数学のみ受験しよう

データサイエンティストになるために確率・統計の資格をとりたいと思い、アクチュアリー数学のみ受験しようと考えていますが、仮にアクチュアリー数学を取得できたとしてもデータサイエンティストにとって価値はないものでしょうか？ちなみに私は現在、統計検定2級を取得しています。

質問日時: 2022/02/11 16:24 質問者: 10mo。。

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コロナ感染率の検証をしたいです。本日2022009水曜日で、陽性者数3361958人です。これっての

コロナ感染率の検証をしたいです。本日2022009水曜日で、陽性者数3361958人です。これってのべですよね？ https://covid19.mhlw.go.jp 日本人の人口1.2億人で計算すると2.8%でした。これって微小ですよね？3%に満たないということは、97%はかかってないという事ですよね？しかし、身の回りに結構、陽性者というのを聞くのですが、、3%以下の出来事を身の回りで聞いているということですか？特に直近のオミクロンは爆増しているように思います。入ってきた時は、外国人が5人に感染させたとかそういう話だったのに、一気に一日何万人とかになってます。ここで、確率論について検証したいです。3パーセント未満の出来事が自分に降りかかるってのは、どれくらいの偶然が重なると起きるものなんですか？それともこの計算方法は間違ってますか？また、条件付き確率ってありますよね？自分の学校や職場で感染者がいた場合の感染する確率はグッと上がりますよね？この場合だと30%くらいになるんですか？そうすると、なってもおかしくないし、、生活習慣や職業が人と接触する事の多い場合は？これも多くなる？家族が感染した場合は、ほぼ感染すると思っていいですよね？マスクして接触避け続けるなんて現実無理があるから、この時は70〜80%くらい？まとめますと、3%未満の出来事だから、何も対策しなくてもいいと思うところ、自分が取った行為に対して、一気に確率を上げてしまうと思います。その条件付き確率とは？

質問日時: 2022/02/09 10:32 質問者: スプリンクラー06

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今のコロナ禍での最新の生活保護の年齢層や、もしくは、受給者数の統計表みたいなものは、分かりますか？

今のコロナ禍での最新の生活保護の年齢層や、もしくは、受給者数の統計表みたいなものは、分かりますか？

質問日時: 2022/02/08 01:43 質問者: じゅん202110

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どなたか偏差値の計算をお願いいたします。得点(500点満点) 392 平均点 280 受検者数 2

どなたか偏差値の計算をお願いいたします。得点(500点満点) 392 平均点 280 受検者数 259

質問日時: 2022/02/06 15:50 質問者: PICOCORO

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データサイエンス基礎試験学習方法

データサイエンス基礎試験学習方法がわかりません。既にビジネス統計スペシャリスト（エクセル分析スペシャリスト）統計検定3級取得済み、2級学習中です。協会に確認したところ、学習テキストは作成検討中も発売時期未定で、ビジネス統計スペシャリストはテキストにダウンロード問題が付属していましたが、そうして問題作成も未定なようで、Webでのサンプル問題も申し訳程度にupされている程度でこれを解けば合格間違いなしというレベルには程遠いものです。協会が言うには問題も自分で作って皆さん自己学習されているようですと言われるのですが、出題範囲表を基に問題を作成するにも範囲も膨大で、合格レベルに達するまでの問題を作成できるとは思えません。（解答もないので正解かどうかも不明）ネットでサンプルデータを引っ張ってくるといっても、全ての範囲にそんなことをやっていては何年かかるかわかりません。統計検定2-3級取得者では15-20時間で合格可能との話もありますが通常の資格試験と違い、教材が何もないところから実技も含めて学習しなければいけないので何をどうすればいいか全く見当が付きません。日頃からエクセルによる統計解析の仕事を常時されているような、既にエクセル統計スキルが身についている方が受験するような試験で、勉強して受験する試験ではないのでしょうか。効率の良い学習方法をご存じの方があれば教えて下さい。

質問日時: 2022/02/05 20:01 質問者: jan_jan

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統計とか関係なく日本で一番知名度高い大学と言えばあなたはどこが思いますか?

統計とか関係なく日本で一番知名度高い大学と言えばあなたはどこが思いますか?

質問日時: 2022/02/04 19:40 質問者: こーぴー

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統計学です

ある魚の体長の母集団は母平均が 40mm の正規母集団とわかっている。このとき、観測した 5 匹の体長が、38mm、36mm、40mm、42mm、43mm であった。母分散の 95% 信頼区間を求めよ。教えていただけませんか？

質問日時: 2022/02/02 10:55 質問者: ブラザーバク

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変量 x と y について以下の 2 次元のデータが得られたとする． (x, y) = (1, 1)

変量 x と y について以下の 2 次元のデータが得られたとする． (x, y) = (1, 1), (3, 7), (5, b) x と y の相関係数が 1 であるとき b の値を求めよ．この問題の解き方が全く分かりません。ご教授お願いします。

質問日時: 2022/02/02 09:18 質問者: asayu255

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t検定と分散分析に関しての質問です。比率に関する統計をt検定や分散分析を用いてもいいのでしょうか？

t検定と分散分析に関しての質問です。比率に関する統計をt検定や分散分析を用いてもいいのでしょうか？例えばテストの正答率などです。ダメみたいなことを聞いたことがあって教えていただきたいです。

質問日時: 2022/02/01 18:58 質問者: みん333

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陽性的中率と陰性的中率の計算について。感度70%、特異度99%の場合、罹患率5%, 20%という条

陽性的中率と陰性的中率の計算について。感度70%、特異度99%の場合、罹患率5%, 20%という条件の下で、陽性的中率と陰性的中率を計算したいのですが、調べてもやり方が分かりませんでした。どの様に計算すれば良いか教えていただけると幸いです。数学や統計に詳しい方、どうか回答宜しくお願い致しますm(_ _)m

質問日時: 2022/01/31 16:22 質問者: あたおかくん

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平均値出すより最頻値の方が統計上意味があると思いませんか？

平均値出すより最頻値の方が統計上意味があると思いませんか？

質問日時: 2022/01/29 07:06 質問者: 玉ノ丞

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