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統計学わかる方
これは答えは36であってますか?

「統計学わかる方 これは答えは36であって」の質問画像

A 回答 (1件)

6 × 6 = 36 ですか?



「1回目の目が1、2回目の目が2」と「1回目の目が2、2回目の目が1」を区別しますか、しませんか?

「標本空間」が「出た目の組合せ」であれば、区別はしませんね。
であれば「21」になるかな。

「1」に対して「1~6」
「2」に対して「2~6」(「2、1」は上でカウント済)
「3」に対して「3~6」(「3、1」「3、2」は上でカウント済)
「4」に対して「4~6」(「4、1」「4、2」「4、3」は上でカウント済)
「5」に対して「5~6」(「5、1」「5、2」「5、3」「5、4」は上でカウント済)
「6」に対して「6」のみ(「6、1」「6、2」「6、3」「6、4」「6、5」は上でカウント済)

さらに、「標本空間」が「出た目の合計」であれば、さらに同じものがありますね。
合計値の範囲は「2~12」なので「11」かな。
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この回答へのお礼

ありがとうございました。

お礼日時:2018/11/08 20:22

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平均値には全てにおいて誤差範囲というのが存在するのですか?

Aベストアンサー

#4です。

「平均値の差の検定」を間違えていることに気付きました。
私の記述は、A社B社「2組の平均値の差の検定」ですので、平均値の差の期待値は0、分散は分散の加法性で、σ^2/nの2倍になりますので、平均値の差はN(0,2σ^2/n)の正規分布に従うとして検定せねばなりません。

スミマセンでした。

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解説付きで途中式も含めて教えてください。
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不勉強で失礼しました、直積をよく見るとAxBxCの時は
{(1か2)、(aかbかc)、(xかy)}となるので
(1,a,x)(1,b,x)(1,c,x)
(2,a,y)(2,b,y)(2,c,y)
に加え
(1,a,y)(1,b,y)(1,c,y)
(2,a,x)(2,b,x)(2,c,x)
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(2)0<θ<π/4とする。△ BCHの面積をS1、△ACH の面積をS2とすると、
S1-S2=sinトθ/ナと表され、S1 -S2はθ=π/ニの時、最大値ヌ/ネをとる。
教えていただけると幸いです。

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何が分からなくての質問ですか?
ちゃんと図を描いていますか?
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AC = sin(θ)                ←ア
AH = AC*cos(パイ/2 - θ) = AC*sin(θ)   ←イ
CH = AC*sin(パイ/2 - θ) = AC*cos(θ)   ←ウ
より
 AH = sin^2(θ)
 CH = sin(θ)*cos(θ) = (1/2)sin(2θ)

ここで
 cos(2θ) = cos^2(θ) - sin^2(θ) = [ 1 - sin^2(θ) ] - sin^2(θ) = 1 - 2sin^2(θ)
より
 sin^2(θ) = (1/2)[ 1 - cos(2θ) ]
なので
 AH = [ 1 - cos(2θ) ]/2   ←エオカ  解答欄に「カッコ」が抜けている? 
 CH = sin(2θ) /2       ←キク

L = AH + CH = 1/2 + [ sin(2θ) - cos(2θ) ] /2

ここで、
 sin(2θ) - cos(2θ) = √2 [ (1/√2)sin(2θ) - (1/√2)cos(2θ) ]
         = √2 [ cos(パイ/4)*sin(2θ) - sin(パイ/4)cos(2θ) ]
         = √2 sin(2θ - パイ/4)
ですから、
 L = (√2 /2)sin(2θ - パイ/4) + 1/2   ←ケコサスセ  あれ「シ」がないね?

0<θ<パイ/2 なので 0<2θ<パイ、従って - パイ/4 < 2θ - パイ/4 < (3/4)パイ であるから
 -√2 /2 < sin(2θ - パイ/4) ≦ 1
よって
 2θ - パイ/4 = パイ/2 つまり 2θ = (3/4)パイ、θ = (3/8)パイ 
のとき、L は最大値
 (1 + √2)/2
をとる。       ←ソタチツテ ここも解答欄に「カッコ」が抜けている? 


(2)
S1 = (1/2)BH*CH = (1/2)cos^2(θ) * [ cos(θ)*sin(θ) ] = (1/2)sin(θ)*cos^3(θ)
S2 = (1/2)AH*CH = (1/2)sin^2(θ) * [ cos(θ)*sin(θ) ] = (1/2)sin^3(θ)*cos(θ)

よって
 S1 - S2 = (1/2)sin(θ)*cos(θ)*[ cos^2(θ) - sin^2(θ) ]
     = (1/2) * [ sin(2θ) /2 ] * cos(2θ)
     = (1/4) sin(2θ) * cos(2θ)
     = (1/8) sin(4θ)

0 < θ < パイ/4 なので、0 < 4θ < パイ、従って
 4θ = パイ/2 つまり θ = パイ/8 
のとき、最大値
 1/8
をとる。       ←トナニヌネ

何が分からなくての質問ですか?
ちゃんと図を描いていますか?
あとは、三角関数の加法定理、2倍角の公式を使えばよい。

AC = sin(θ)                ←ア
AH = AC*cos(パイ/2 - θ) = AC*sin(θ)   ←イ
CH = AC*sin(パイ/2 - θ) = AC*cos(θ)   ←ウ
より
 AH = sin^2(θ)
 CH = sin(θ)*cos(θ) = (1/2)sin(2θ)

ここで
 cos(2θ) = cos^2(θ) - sin^2(θ) = [ 1 - sin^2(θ) ] - sin^2(θ) = 1 - 2sin^2(θ)
より
 sin^2(θ) = (1/2)[ 1 - cos(2θ) ]
なので
 AH = [ 1 - cos(2θ) ]/2   ←エオ...続きを読む

Q検定の仕方

いろいろ教えていただいて助かっています。親切な皆さんお時間をいただき恐縮です。

①下記のようにデータが取れた場合

AとBグループだけを取り出して、Yesと言った人の比率がAとBグループ間に有意差があるか調べる場合、カイ二乗検定は使えますか。

Aグループ N=130 Yes:26 No:76 分からない28
Bグループ N=82 Yes:55 No: 10 分からない17
Cグループ N=120 Yes:66 No: 8 分からない46
Dグループ N=54 Yes:10 No: 3 分からない41

②ちなみに上記のようにグループが複数あって二つや一つのグループのYesと言う傾向が違うということを言いたいときはどのような検定を使うべきなのでしょうか。(①の数値は適当な数値ですのでここでは関係なく考えてください)

お忙しいところ大変恐縮です。ご教授いただけると大変幸甚です。

Aベストアンサー

No.1です。「お礼」に書かれたことについて。

>②に関してですが、4グループを合計したグループを作り、それと任意のグループに有意差がないという帰無仮説を作り検定をするということになりますか。

各々のグループが、全体から見て「違っている」(有意である)ことを見たいならそういうことになります。

>AとBグループとCとDグループに差があるということを見たい場合は、AとC、AとD、BとC、BとDを比べて有意差があることを検定して、残りの組み合わせは有意差がないと検定すれば良いのでしょうか。

「AとBグループ」とC、「AとBグループ」とDとを比べて「違っている」(有意である)ことを見たいなら、「AとBを合体させたグループ」を作って、「それとC」「それとD」を比べればよいと思います。
いずれにせよ「手法」から決まるのではなく、「何と何を比べたいのか」ということによります。「比べたいもの」どうしで比較すればよいだけです。

(「AとC」で比べて差があっても、「A+B とC」では差がないかもしれません。その逆もあります。比べたいものが「A+B とC」なのであれば、「AとC」「BとC」で比べても意味がありません)

No.1です。「お礼」に書かれたことについて。

>②に関してですが、4グループを合計したグループを作り、それと任意のグループに有意差がないという帰無仮説を作り検定をするということになりますか。

各々のグループが、全体から見て「違っている」(有意である)ことを見たいならそういうことになります。

>AとBグループとCとDグループに差があるということを見たい場合は、AとC、AとD、BとC、BとDを比べて有意差があることを検定して、残りの組み合わせは有意差がないと検定すれば良いのでしょうか。

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xの平均=1/n×Σ[i=1,n]xiで定義されるxの平均の分散を求めよという問題の解き方が分かりません。教えていただけませんか。よろしくお願いします。

Aベストアンサー

問題文は正確に全文書かれていますか?

>xの平均=1/n×Σ[i=1,n]xi

はい、これは xi (i=1~n) という要素(データ、統計量)に対する「平均」ということです。

>xの平均の分散

どのような要素を想定しての「分散」なのですか?
「x の平均」が1つしか存在しないのなら、その「分散」は定義できません。
「x の分散」なら、「x の平均:xbar = (1/n) × Σ[i=1,n]xi 」を使って
  σ² = (1/n) × Σ[i=1,n](xi - xbar)²
です。

ある母集団から採取した「n 個の標本」の平均に対して、このような「n個の標本」をたくさん採取したときに、各々の「 n 個の標本の平均」の分布に対する「分散」ということですか?
そうであれば、母集団の分散を σ² とすると、「n 個の標本」を m個採取してきたときの「n 個の標本の平均」の分布では、その分散は
  σ²/m     ①
となります。

もし「母集団の分散」が未知の場合には、「n 個の標本」の分散から推定することになり、この場合に「推定した母集団の分散」は、いわゆる「不偏分散」
 s² = Σ[i=1,n](xi - xbar)² /(n - 1)
ですから、①は
 s²/m = Σ[i=1,n](xi - xbar)² /[ m(n - 1) ]
になります。

問題文は正確に全文書かれていますか?

>xの平均=1/n×Σ[i=1,n]xi

はい、これは xi (i=1~n) という要素(データ、統計量)に対する「平均」ということです。

>xの平均の分散

どのような要素を想定しての「分散」なのですか?
「x の平均」が1つしか存在しないのなら、その「分散」は定義できません。
「x の分散」なら、「x の平均:xbar = (1/n) × Σ[i=1,n]xi 」を使って
  σ² = (1/n) × Σ[i=1,n](xi - xbar)²
です。

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√キーとメモリ機能があれば簡単。
ピタゴラスの定理を使う。
縦a、横bとすると、a×a=の答えをM+(メモリー+キー)、b×b=の答えをM+(メモリー+キー)、MR(メモリーリコール)、√
で出た答えが、対角線の長さ

Q統計学の質問です。正解に必要な式だけ記入おねがいします。

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Aベストアンサー

No.3です。計算結果を下に貼り付けます。
どうやって計算したのかは、ちゃんとご自分でトレースしてくださいね。
それをしなければ何の意味もありませんから。


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