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母平均の推定について
こんにちは。 母平均の推定についてご教授ください。 研究の一環で、ある水路の物質Aの母平均推定を行いたい思っております。 水路の状況は以下のとおりです。 ・水深3m。 ・物質Aの濃度は水深に応じて濃度が高くなる傾向があり、鉛直方向の平均値を水路の物質Aの濃度とします。 この水路から20cmずつサンプルを採取し、合計15個の観測値を得ました。 そこで、3つほど質問です。 ①母平均推定方法について。 ②標準偏差の算出方法。 ③誤差を20ppm程度とした場合の必要な標本数。 私の考えとしましては ①母平均の推定方法について ・n個の標本から、n個の平均値を計算する。 ・n個の平均値を新たな標本とみなし、t分布を使用して母平均を推定する。 ・使用する標準偏差は② ・n個の標本数は③ ②標準偏差について ・群間分散(もしくは群内分散)を使用して、標準偏差を計算する。 ③必要な標本数について ・信頼区間を95%とし、t分布を使用して計算する。 ・計算式は(2S×t(n)/20)^2 ・Sは②を使用する。 ・最初はある程度の当たりをつけるため、t分布ではなくz=1.96を使用して計算する。 (あるサイトで、このようなに標本数の計算を行うことは少ないと見ました。実際あまり計算することは少ないのでしょうか?) 以上です。 私自身、統計学の勉強を始めたばかりであり、わからないことも多くあります。 周囲に統計学に熟知した人もおらず、今回始めて質問させていただきました。 突拍子もない計算をしていたら、素人考えと思っていただけると幸いです。
質問日時: 2024/10/06 22:01 質問者: sh0t4ro
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x>0かつ-3≦x<3の条件の否定をつくりなさいの答えが x≦0または3≦xなのですが、なぜ3≦xに
x>0かつ-3≦x<3の条件の否定をつくりなさいの答えが x≦0または3≦xなのですが、なぜ3≦xになるのかがわかりません。解き方もよくわかっていません。どなたか教えてください。
質問日時: 2024/10/06 12:45 質問者: so._heeee.
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月ごとの営業日数と曜日による煩雑さによる取り扱い数の差について 上記による不公平さによって悩んでます
月ごとの営業日数と曜日による煩雑さによる取り扱い数の差について 上記による不公平さによって悩んでます 月ごとのどのくらいの成長が値として表されるか、比較したいのですが もし営業日数の差が2日間ならば、を基本として何を乗算したら良いのでしょうか 平均値?中央値?頻繁値? 教えて頂けると助かります
質問日時: 2024/09/24 10:09 質問者: ひかりりあ
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消費税10%の税抜き計算と10%OFFの計算法がなぜ違うのか教えて下さい。
1100円の税抜き価格は1100÷1.1=1000 1100円の10%OFFは1100×0.9=990 なぜ同じ10%なのに、計算法と答えが違うのでしょうか?
質問日時: 2024/09/20 17:05 質問者: ごきげんぱんこ
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確率統計
標準正規分布における確率P(0≦Z≦z)をu(z)と表しますが、"u"は何のイニシャルでしょうか?由来をお教えください。
質問日時: 2024/09/19 20:06 質問者: なすびnasunasu
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数学 確率統計
確率統計において、母集団の標準偏差をσとすると、標本での標準偏差はσ/√nになりますが、母比率の推定においては、標本での標準偏差は√np(1-p)となっています。二項分布であるからnp(1-p)という式になっているのは分かるのですが、私の感覚的には√np(1-p)/√nとなってほしいところです。私のどこに勘違いがあるのか教えていただきたいです。よろしくお願いいたします。
質問日時: 2024/09/18 08:06 質問者: なすびnasunasu
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75%を7分の5外す確率って何%ですか??
スターレイルの75%のガチャを7分の5回はずしてるんですけど、これって何%ですか??計算式分からなくて
質問日時: 2024/09/14 21:54 質問者: tmwmw
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メールのクリック率の推移
今年から月に一回のメール配信で クリック率を記録してます。 そこで質問です。 このクリック率が明らかに高くなっているか、 そうでないかは どのような検定になるでしょうか?
質問日時: 2024/09/11 09:26 質問者: narative_h
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統計学、とりわけ実験計画法の「枝分かれ実験」に詳しい方に質問です。 素人ながら実験計画法の習得を目指
統計学、とりわけ実験計画法の「枝分かれ実験」に詳しい方に質問です。 素人ながら実験計画法の習得を目指しています。 添付画像の左にあるような4段の枝分かれ実験を行いました。A1からB1,B2に、B1からC1,C2に枝分かれしていくイメージです。 ひとまず、あるHPで見た手順に従って計算していったところ、なぜか要因Aの分散の期待値がマイナスになってしまいました。 どこかに間違いがあるはずなのですが、今のところ辿り着きません。正しい計算方法についてご教授ください。
質問日時: 2024/09/06 11:12 質問者: TK827
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統計学の外挿を教えてほしいです。
統計学の外挿が合っているか教えてほしいです。 添付データは、エクセルデータです。 数値はNo.100までありますがNo.1からNo.90の数値データをエクセルの重回帰分析を使って、次の回帰式を得ました。 家賃=ー814.26×駅からの距離+2971.77×面積ー1025.89×築年数+1449.13×階数ー1610.88×南向きー3294.77×バストイレ別+2383.76×駐車場+35656.70 (小数第3位を四捨五入して第2位まで求めた。) この時、自由度修正済み決定係数は、0.903になった。 駅からの距離、面積、築年数、階数、南向き、バストイレ別、駐車場のうちでP値が0.05よりも大きいのは、南向き0.4181、バストイレ別0.197、駐車場0.306であり、この3つの項目は除外すべきだと思われる。 これらの3つの項目を除外した後のエクセルによる重回帰分析における自由度修正済み決定係数は、0.902であり、 それら3つの項目を除外した後の重回帰分析における回帰式は、 家賃=ー907.69×駅からの距離+2952.11×面積ー1047.20×築年数+1408.36×階数+34482.75 となり、この回帰式を用いて、No.100の家の予測値を求めると90037.72 となる。 No.100の家賃は、92000円で予測値は、90037.72円で92000円の範囲内だから、 外挿に問題なしということで宜しいでしょうか?
質問日時: 2024/09/04 00:12 質問者: Threecountry
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確率の求め方
くじ箱に当たり1本、ハズレ1本が入っている場合、当たりを引いた回数がハズレを引いた回数より 多くなるまで引くとします。 (1回目が当たりならそこで終わり。1回目がハズレなら2回目、3回目が当たりなら終わり) この場合、n回目で終わる確率はどのような計算式になるでしょうか。 当然ですが引いたくじは戻すものとします。 また一般解として、くじ箱に当たりX本、ハズレY本が入っている場合、当たりを引いた回数が ハズレを引いた回数よりZ回多くなるまで引いた場合のn回目で終わる確率の計算式もお願いします。 こちらも引いたくじは戻すものとします。
質問日時: 2024/08/31 08:22 質問者: drows
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統計学の問題を教えてほしいです。
次の統計学の問題をご教授戴きたいです。 ある高校の全校生徒から25人を無作為に抽出したところ、その25人の身長の平均は170cm、標準偏差は6cmでした。 この時、次の問いに答えなさい。(小数の場合は、小数点第3位を四捨五入し、小数第2位までを求めなさい。) ①全校生徒の身長の平均値の点推定値は、いくらか? ②全校生徒の身長の分散の点推定値は、いくつか? ③全校生徒の身長の標準偏差が10cmと分かっている場合の全校生徒の身長の平均値の区間推定値の上限値(信頼係数95%)を求めよ。 ④全校生徒の身長の標準偏差が分からない場合の全校生徒の身長の平均値の区間推定値(信頼係数95%)の上限値を求めよ。 ⑤全校生徒の身長の標準偏差の区間推定値(信頼係数95%)の下限値を求めよ。 ⑥「全校生徒の平均身長が171cmである」という帰無仮説を立てた場合の両側検定について、対立仮説を述べよ。 ⑦⑥の帰無仮説を立てた場合の両側検定について有意水準を5%とした場合、検定統計量はいくつよりも大きければ棄却されるでしょうか?その数値を述べよ。(全校生徒の身長の標準偏差が10cmと分かっているものとする) ⑧⑥の帰無仮説を立てた場合の両側検定について有意水準を5%とした場合、検定統計量はいくつよりも小さければ棄却されるでしょうか?その数値を述べよ。(全校生徒の身長の標準偏差が10cmと分かっているものとする) ⑨⑥の帰無仮説を立てた場合の両側検定について検定統計量を求めよ。(全校生徒の身長の標準偏差が10cmと分かっているものとする) ⑩⑥から⑧を踏まえ「検定統計量が棄却域に入って[a]ため、前提としていた帰無仮説は、棄却[b]、対立仮説が正しいと[c]。 aは、「いる」と「いない」のどちらか? bは、「され」と「されず」のどちらか? cは、「言える」と「言えない」のどちらか?
質問日時: 2024/08/24 22:55 質問者: Threecountry
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偏差値65の高校が全統模試受けたら 平均どのくらいの偏差値が出ますか? 55とか?
偏差値65の高校が全統模試受けたら 平均どのくらいの偏差値が出ますか? 55とか?
質問日時: 2024/08/17 22:10 質問者: Jus.Bieber
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HMCについて
HMC法の中に、 Nτ * Δτを固定してNτを大きくしていくと、Hfin - HinitはNτの-2乗に比例して小さくなって いくと言う記述があるのですが、これは数学的にはどうやって示せば良いのでしょうか? 分かる方、教えてください。 ここで、Hfinはハミルトニアンのfinal、Hinitはハミルトニアンのinitialの意味です。
質問日時: 2024/08/17 18:39 質問者: tmiyoshi
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パーセンテージの平均値2標本の比較はt検定でよいか?
A群とB群のデータ(パーセンテージ)の平均を比較する時、 2標本なので、その検証はt検定で良いのではないかと考えましたが、 通常は(テストの点数など)数値の平均値であるところが パーセンテージですので、本当にt検定で可能なのかどうか心配です。 お分かりになる方、ぜひご教示くださいませ。
質問日時: 2024/08/14 09:00 質問者: MATTマット
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Fisherの統合検定における一様分布に従う確率変数の対数を取るとカイ二乗分布に従う理由
p_1, p_2 ~ U[0,1](Uは一様分布)としたとき、-2ln(p_1), -2ln(p_2) ~ Χ_2^2(自由度2のカイ二乗分布)となる理由がわかりません。 以下の論文の3.2.1で出てきた式ですが、読み解けずにいます。 解説してくださる方、いらっしゃいましたらよろしくお願い致します。 https://www.kurims.kyoto-u.ac.jp/~kyodo/kokyuroku/contents/pdf/1560-03.pdf
質問日時: 2024/08/14 00:42 質問者: tana-ppu
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チンパンジーの生息する山に数直線の0以上の部分を設置しました。 この山に転がっている石の表面には正の
チンパンジーの生息する山に数直線の0以上の部分を設置しました。 この山に転がっている石の表面には正の実数がひとつ彫られており、どの正の実数をとってもその実数が彫られた石が無数に見つかります。また、λが彫られた石が数直線の0以上x以下の部分に落ちる確率は1-e^(-λx)となっています。 早速チンパンジーたちがそれぞれ石を一つとってきて、数直線に落としてはそれを拾い、また落とし…という遊びを始めました。 しかし漫然と石を落としているだけではさすがにチンパンジーたちも飽きるようなので、数直線の1以上2以下の部分に初めて石を落とす前に0以上1未満の部分と2より大きい部分のどちらにも石を落としたことのある子には1以上2以下の部分に石を落としたあとにバナナをあげることにしました。ただし、カロリーのこともあるのでバナナは一日一本までとします。 次の日もその次の日もまたその次の日も…前日にバナナをもらった子ももらえなかった子も、好きな石を見つけてきて同じように1以上2以下の部分に落とした子にはバナナをあげることにします。 一週間後、チンパンジーたちはどの実数が彫られた石を手にとっているでしょうか?
質問日時: 2024/08/12 14:48 質問者: ma-kun....love....
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この論文はどれくらい信用できるものでしょうか?
ある論文なのですが、この内容を見てどう思いますか?私は卵が大好きなので毎日2個食べていますが、食べない方がいいのかどうなのか・・そしてこの研究での1日2個食べる人が40人になってます(しかも何歳の人か分からない)が、その辺りも精査しての確率を出しているのですか? どれくらい信用していいものか分からず、詳しい方教えてください。 背景/目的: 14年間追跡したNIPPON DATA (ND) 80のデータによると、卵の摂取は、女性では年齢調整血清総コレステロール値 (aTCH) および全死亡率と関連していたが、男性では関連がなかった。異なるコホートでこれらの関連性を再評価する必要がある。 対象/方法: 15年間追跡したND90データセットを使用して、卵の摂取とaTCH、原因別死亡率および全死亡率との関連性を分析した。1990年のベースラインで、食品頻度法と重量測定食品記録を使用して栄養検査を実施した。脳卒中や心筋梗塞の既往歴のない4686人の女性参加者 (年齢30歳以上、平均年齢52.8歳) を15年間追跡した。 結果:参加者は5つの卵摂取グループ(<1/週、1-2/週、1/2日、1/1日、および≥2/日)に分けられました。各グループにはそれぞれ203人、1462人、1594人、1387人、および40人の女性がいました。卵摂取はaTCHと関連していませんでした(P = 0.886)。追跡期間中に183人の心血管疾患(CVD)、210人の癌、および599人の総死亡例がありました。背景因子を調整した Cox 分析では、卵の摂取は総死亡率およびがん死亡率と直接関連していることがわかった (1 日 2 個以上のグループと 1 個グループの HR: 総死亡率 2.05 (95% CI: 1.20-3.52)、がん死亡率 3.20 (1.51-6.76))。また、週 1~2 個のグループのがん死亡率は 1 個グループのそれよりも有意に低かった (0.68 (0.47-0.97))。卵の摂取は CVD による死亡率とは関連していなかった。 結論: 卵の摂取はがんおよび総死亡率と関連していた。少なくとも日本の女性では、卵の摂取量を減らすことで健康上の明確なメリットが得られる可能性がある。
質問日時: 2024/08/12 10:14 質問者: りんご999
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固定のステップごとに同じ疑似乱数列を繰り返して発生させたい
たとえば、 1000ステップごとに同じ疑似乱数列を繰り返して発生させたい場合、どういった方法があるのでしょうか?Pythonを用いて簡単に作れる方法があれば教えてください。
質問日時: 2024/08/11 18:35 質問者: tmiyoshi
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メトロポリス法の受理条件
メトロポリス法の受理条件ですが、 0と1の間の一様乱数rを生成して、r < exp(S(x(k)) - S(x'))ならx(k+1) = x' の条件は、 min(1, exp(S(x(k)) - S(x')))ならx(k+1) = x' と同じだと書いてあるのですが、 何故、この条件は同じになるのでしょうか?
質問日時: 2024/08/07 12:16 質問者: tmiyoshi
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3群の比較にχ二乗検定を使う場合の有意水準について
以下のHPに、3群以上の比較にχ二乗検定を使いたい場合の例が記載されており、 https://best-biostatistics.com/contingency/chisq-3groups.html 多重性の問題から、ボンフェローニ法により、有意水準を厳しくする方法が書かれています。すなわち、カイ二乗検定をA区とB区、B区とC区、C区とA区の合計3回実行することを想定し、有意水準を0.05/3=0.017 とすることが記載されています。 しかし、もし、カイ二乗検定をA区とB区、A区とC区の2回だけ実行したい場合(B区とC区の検定は不要)には、有意水準を0.05/2=0.025 として検定すればよいと考えたのですがよろしいでしょうか? もし、ダメな場合には、ボンフェローニ法により、有意水準を0.05/2=0.025とする具体例を教えてください。よろしくお願い致します。
質問日時: 2024/08/05 20:21 質問者: popeo11
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なにがいいたいの?
この最後の一文てどういういみですか?? たまが区別できない は同じ色のものを選ぶ事象について 分けて考えなくて良いといういみですか? https://imgur.com/a/jDs6eYl
質問日時: 2024/08/05 04:20 質問者: ゆゆにゃ。
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しすうぶん
指数分布が, 無記憶な唯一の連続型分布ですと呼んで ”それは嘘”とおもいましたけど、exp関数だけ微分しても形が変わらないからですか?
質問日時: 2024/08/01 21:20 質問者: ゆゆにゃ。
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偏差値が50が確率的に1/2なのはなぜなのでしょうか?
偏差値50は平均点なのは数式を見てわかるのですが、確率的に1/2になる理由がわかりません。教えていただけると幸いです。よろしくお願いいたします。
質問日時: 2024/08/01 16:40 質問者: keyness1980
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統計の方法を教えてください
ある植物の種には、「丸」と「しわ」の形質があります。 品種1では、10個体中、「丸」が3個体、「しわ」が7個体出現しました。 品種2では、10個体中、「丸」が8個体、「しわ」が2個体出現しました。 品種3では、10個体中、「丸」が9個体、「しわ」が1個体出現しました。 品種2と品種3では、品種1に比べて「丸」が多く出現した、 ということを統計的に言いたい場合、どのような検定を行えばよいか教えて下さい。 よろしくお願い致します。
質問日時: 2024/08/01 12:22 質問者: popeo11
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きもちがわからない
秘書問題 n人の応募者の中で最初のr人をパスするときに 最適者がi番目にいる可能性はすべて1/n であるのは間違いだと思いませんか? 最初に面接の順番を全員についてきめればそうだけど 毎回つぎの面接者をランダムに選ぶし、採用した時点で面接を辞めるから、たとえば n人目にいるかのうせいのほうが小さそう
質問日時: 2024/07/31 11:33 質問者: ゆゆにゃ。
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Pythonのspicy.stats.norm.interval()の引数scaleの使い方
Pythonのspicy.stats.norm.interval()の引数scaleの使い方についての質問です。 データの標準偏差を predict_std = np.std(daya, ddof=1)の普遍標準偏差で求めた場合、 n=len(data)として、 spicy.stats.norm.interval()の引数scaleは、scale=predict_std/np.sqrt(n)として、 predict_stdをnp.sqrt(n)で除算して使っているようなのですが、ここは何故、標準偏差を np.sqrt(n)で割る必要があるのでしょうか? 区間推定について詳しい方、教えてください。
質問日時: 2024/07/30 11:08 質問者: tmiyoshi
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共用の一つの道具の平均使用回数を教えてください。 1回使った人数が53人 2回使った人数が13人 3
共用の一つの道具の平均使用回数を教えてください。 1回使った人数が53人 2回使った人数が13人 3回使った人数が2人 4回使った人数が1人 5回使った人数が1人 6回使った人数が1人 使用回数の平均はいくつですか? できれば計算式も教えてください
質問日時: 2024/07/29 07:40 質問者: ウピョー
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へんなとこでわからないです
https://imgur.com/a/40NpMqm 多分不眠で50じかん以上ねてないから あたまが腹炊いてないからだけど 漸化式を立てました Pn+1 = 1/3Qn + 1/3 Qn+1 = 1/3Pn+1/3 になりました。これを(3)くらいからつかいそうだから連立して日本とこうとして Pn+1+Qn+1 = 1/3(Pn+Qn)+2/3 というのと引いたの日本使ってPnとQnだそうとしたらこ解こうとしたら P0+Q0 = 1 で (2/3)/(1-1/3) も1だから1-1=0みたいなのでてできません。なにがちがいますか?????????????????????
質問日時: 2024/07/27 07:03 質問者: ゆゆにゃ。
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n字マクローリン近似をするときにコツはありますか? 毎回何回かマクローリン近似をして傾向をつかんでか
n字マクローリン近似をするときにコツはありますか? 毎回何回かマクローリン近似をして傾向をつかんでから考えているのですが良いコツがあったら教えて欲しいです
質問日時: 2024/07/23 13:03 質問者: にわとりさんだー
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IQについて。 IQは平均が100であると言いますが、これは日本人全員のIQを計測したら、平均が10
IQについて。 IQは平均が100であると言いますが、これは日本人全員のIQを計測したら、平均が100になる、という意味でしょうか。 最近WAIS受けたので、、。
質問日時: 2024/07/18 18:09 質問者: むんばい
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b(t)=100•k/{(log(t))^1.25+1.84}という関数があり、b(t)とtの組み合
b(t)=100•k/{(log(t))^1.25+1.84}という関数があり、b(t)とtの組み合わせの点が複数わかっている場合、定数cとkはどうやって求められるのでしょうか? 回帰分析でしょうか?
質問日時: 2024/07/08 17:45 質問者: ID_非公開
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QC検定2級の検定について質問です。 計数値データの検定で教科書によって検定統計量が異なります。 ど
QC検定2級の検定について質問です。 計数値データの検定で教科書によって検定統計量が異なります。 どちらが正しいのでしょうか?添付写真参照 ご教授願います。
質問日時: 2024/07/06 17:18 質問者: ハルキング111
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相関係数は重複すると確率が増しますか?
例ですが、人が嘘を付いている場合の相関(r)を複数検証した結果、 以下の様な結果が出てきたとして(数字に意味は有りません) 目線を反らす回数:相関r 0.2 言動の不一致回数:0.5 言動の数の少なさ:0.3 何人かの被験者に上と同じテストをして全ての要素に一致した(つまり重複した)場合は、 一つの要素にしか一致しない被験者より確率は高くなりますか? それとも、重複したとしても確率は上がりませんか? なぜこの様な質問をしたかと言うと、複数要素の一つ一つは弱い相関係数だったとしても それが全て被験者の行動と一致していた場合、結果として確率は非常に高くなるのではないか? という疑問を持ったからです。 特に専門的な勉強はしてないので、教えていただけると嬉しいです。
質問日時: 2024/06/30 20:50 質問者: 転がる地蔵さん
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ガウス分布の積分
ガウス分布 1/(√(2π)σ) * exp(-x^2/(2σ^2)) の-σから+σまでの積分の仕方を教えてください。 0.6827くらいの値になると思います。
質問日時: 2024/06/29 15:59 質問者: tmiyoshi
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統計学
機械Aと同機種の機械Bを購入した。機械Bの方がなんとなく製造能力が高い気がした。 一ヶ月動かしてみてその平均値を評価したら、やはり機械B の方が製造能力が高い。この結果は偶然かどうか調べたい。 上記のような事例はt検定が使えますか?
質問日時: 2024/06/26 19:03 質問者: プロトン
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品質管理
とある製品Aの品質管理をしております。 製品Aの測定結果を連続で100個取得した結果正規分布となりました。その正規分布と標準偏差を使用して3σ管理を行いたいと思いました。 しかし、 測定20個目で製品Aの測定値は3σを超えました。 測定30個目でも製品Aの測定値は3σを超えました。 3σを超えるのは1000個のうちたった3つですよね?既に30個の段階で3σを2つ超えたのはなぜだと思いますか。 ご教師ください。
質問日時: 2024/06/23 10:09 質問者: プロトン
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あってますか?
(2) (1-p-q)(p+q)^n (3) (a) k回Y方向に進んで停滞するkを->inf (1-p-q)/(1-q) (b) x = nのとき、n+1以降に行けないのはそこで停滞する確立を x = nにいるときの全事象から引いたものなのでうえの(a)を使えて 1-f(0) ??ここらへんからわかりません (c)は fn = P(x>=n) - P(x>=n+1) = p(x>=n) - P(x>=n)P(x>=n|p>=n) = p(x>=n)(1-P(x>=n|p>=n)) =.. ここらへんからわかりません
質問日時: 2024/06/19 17:17 質問者: ゆゆにゃ。
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ノンパラメトリック検定の多重比較後の有意差を示すアルファベットの付け方
連続変数についてノンパラメトリック検定の多重比較(steel-dwass)を行った場合の優位差を示すアルファベットの付け方を教えて下さい。 連続変数のパラメトリックな検定の場合は、平均値の大きい順に並べ、以下のサイトに示すような方法でアルファベットがつけられるかと思います。 https://hymd3a.hatenablog.com/entry/2021/05/06/192412 steel-dwassの場合、中央値の大きい順に並べ、後は上記と同じ考え方でアルファベットをつけるという考え方であっていますか?
質問日時: 2024/06/18 19:54 質問者: さぼ3
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統計学について 仕事で、正規分布や標準偏差、二項分布や分散共分散とかの話が出て来てて、統計学の勉強を
統計学について 仕事で、正規分布や標準偏差、二項分布や分散共分散とかの話が出て来てて、統計学の勉強をしなさいと言われてます。 ところが私はまるっきりの文系です。 理系初心者でもこれらを理解できる、オススメの書籍とかがあれば教えてください。 某ネットサイトとかはみましたが、たくさんありすぎてよくわかりませんでした。 よろしくお願いします。
質問日時: 2024/06/09 22:47 質問者: tomoki86
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自由度(1,m)のF値は自由度mのt値の2乗である、と書いてあるのですが何故ですか?決まりですか?
自由度(1,m)のF値は自由度mのt値の2乗である、と書いてあるのですが何故ですか?決まりですか?
質問日時: 2024/06/06 12:58 質問者: aharenari
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【統計学】に関するコラム/記事
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弁護士が解説!あなたの声を行政に届ける「パブリックコメント」制度のすべて
社会に対する意見や不満、疑問。それを発信する場所は、SNSやブログ、そしてニュースサイトのコメント欄など多岐にわたる。教えて!gooでも「ヤフコメ民について」というタイトルのトピックがあり、この投稿の通り、...
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弁護士が語る「合法と違法を分けるオンラインカジノのシンプルな線引き」
「お金を賭けたら違法です」ーーこう答えたのは富士見坂法律事務所の井上義之弁護士。オンラインカジノが違法となるかどうかの基準は、このように非常にシンプルである。しかし2025年にはいって、違法賭博事件が相次...
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釣りと密漁の違いは?知らなかったでは済まされない?事前にできることは?
知らなかったでは済まされないのが法律の世界であるが、全てを知ってから何かをするには少々手間がかかるし、最悪始めることすらできずに終わってしまうこともあり得る。教えてgooでも「釣りと密漁の境目はどこです...
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カスハラとクレームの違いは?カスハラの法的責任は?企業がとるべき対応は?
東京都が、客からの迷惑行為などを称した「カスタマーハラスメント」、いわゆる「カスハラ」の防止を目的とした条例を、全国で初めて成立させた。条例に罰則はなく、2025年4月1日から施行される。 この動きは自治体...
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