次の問題を教えてください。
5つのおはじきに1から5までの数字が書いてあり、区別できるようになっている。この5つのおはじきを横に一列に並べる実験を考える。
(1)この実験を記述する標本空間は何個の標本点からできているか。
(2)番号1のおはじきが左端にくる並びどうしにそれぞれ等しい確率を設定し、番号1のはじきが左端にこない並びどうしにもそれぞれ等しい確率を設定する。しかし、番号1のおはじきが左端にくる並びにはそうではない並びの2倍の確率を設定するものとする。この時、番号1のおはじきが左端にくる並びに設定される確率を求めよ。
(3)(2)で設定された確率で、番号1のおはじきと番号2のおはじきが隣り合う確率を求めよ。
(4)(2)で設定された確率で、番号5のおはじきが左端に並ぶという条件のもとで、番号1のおはじきと番号2のおはじきが隣り合う条件付確率を求めよ。
ヒントでもよろしいので宜しくお願いします。

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A 回答 (4件)

ほいほい。

チェックしました。No.2の方が正解です。
(1)
全部で何通り並べ方があるか。ってのを小難しく言っただけ。5! = 120

(2)
左端以外のおはじきは4!通りの並べ方がある。
・まず左端が1以外のとき、の確率をqとしてみましょう。
P(a????)=q (aは1以外) 
このパターンの並べ方は、a=2~5のそれぞれについて4!通り。だから4×4!通りの並べ方があります。
・また、左端が1のときの確率は2qです。
P(1????)=2q
このパターンの並べ方が4!通りあります。
そして全部の並べ方の確率を合わせると1でなくちゃいけない。よって
(4!)2q+4(4!)q = 1
ゆえに
6q (4!) = 1
q = 1/(6×4!) = 1/144
となります。しかし求めるのは
P(1????) = 2q = 1/72
でした。

(3)
まず、1と2を置く場所の選び方が何通りあるかを数えます。
とにかく1と2を並べて置く。つまり
12 もしくは 21
で、12あるいは21、の左側におはじきを0~3個置く。ですから12,または21を置く場所は4×2=8通りある。
で、この8通りのどれについても残りの3個のおはじきの並べ方は3!通りあります。
 さて、そのうち、
P(12???) = 2q … 3!通り。
P(それ以外) = q … (8-1)×3!通り
です。ゆえに、求める確率は
(3!)2q+7(3!)q = 9×(3!)q = 3 /8

(4)
えっと12が隣り合うことをA, 左端に5がくることをBと表すことにしましょう。で、先に
5?...?12?...
もしくは
5?...?21?...
というパターンが生じる確率(これをP(A,B)と書く)を求めましょう。(左端は1ではないので、どの並べ方でも確率はqですね。だから並べ方の数を数えるだけでよい。)
 まず、1,2,5を置く場所の選び方が何通りあるかを数えます。5と、12または21、との間には、おはじきが0~2個入るんだから、全部で2×3=6通り。このそれぞれについて(1,2,5以外の)2個のおはじきの置き方は2!通り。ゆえに、全部で6×2! = 12通りの並べ方があります。よって求める確率は
P(A) = 12q = 1/12
さて、左端が5である確率P(B)は、
P(5????) = q というパターンの並べ方が4!通りありますから、
P(B) = (4!)q = 1/6
従って求める条件付き確率は
P(B | A) = P(A,B)/P(B) = 1/2
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  No.2 の人が正解だというのなら、そういうのは自由ですが、しかし、(4)の回答で二つ答えを出している通り、質問が、まわりくどいというか(わたしの理解力がないと言うか)、何を尋ねているのか、(2)も(4)も、よくよく考えて、こちらだろうと思った方の答えを書いたのです(4の場合は、二つ書きました)。
 
  (2)の質問は、
  >この時、番号1のおはじきが左端にくる並びに設定される確率を求めよ。
 
  とあるのですが、「設定した確率」の数字を求めよなら、わたしの1/3という答えは、これは、1が左端に来るイヴェントの起こる確率をそうでないイヴェントの確率の2倍に設定した時、1が左端に来るイヴェントの起こる「ケース全体」の確率を求めているもので、ケースの数は、4!だと言っていますから、個々のイヴェントについての確率なら、(1/3)(1/24)=1/72です。
 
  この文章は、問題を解く順序から言うと、1/72の確率を求めて、後はそれを適用するとよいので、1/72を、設問者は期待していたのだと、あとでわたしも思ったのですが、わたしの文章の読み方が悪かったのかも知れないですが、「設定する確率」と「設定される確率」は違う訳で、「2倍の差を付けて確率を設定すると、その結果、設定される確率を求めよ」だと、2倍の差を付けて設定した確率は、「個々のイヴェントの確率」で、そういう設定の結果、「設定される確率」とは、「1が左端に来るケース(全体)の確率」と読めたということです。
 
  実は、「並びどうしにそれぞれ等しい確率を設定」のこの「どうし」は何故付いているのか、考え込んだのです。わざわざ「どうし」を付けているのは、個々のイヴェントを念頭し、「イヴェント同士」と読むのだと了解してみると、質問の部分には、もし「並びどうしに設定される確率」とか「並びそれぞれに設定される確率」なら、1/72ですが、個々のイヴェントなら、この書き方なら、「1が左端にくる並びに設定された確率」というのは、「1が左端にこない並びに設定された確率の二倍」であり、それは自明であるとなります。
 
  わたしの日本語の読み方がおかしいと言うのなら、間違いでも構いません。しかし、もう一度繰り返すと、「番号1のおはじきが左端にくる並びに設定される確率を求めよ」というのは、「個々の並び」の確率か、そういう「並びのケース」の確率か、必ずしもこれだけで、確実にそうだとは云えない曖昧な表現だと思います。文脈を考慮しても、わたしの読み方が、必ず排除されねばならないとは思えません。
 
  (4)の問いの場合は、ケースの全体確率を求めたのですが、(3)で二つのケースを分けて計算しているので、5が左端に来るという条件を付けると、二つのケース分けの一方は、ありえなくなるので、個々の並びの確率を求めるという計算に進んでいたのだと云えます。
 
  (「条件付き確率」などと言っているので、個々のイヴェントの確率だと思ったというのが妥当かも知れません。(2)も(3)も、実は「条件付き確率」を求める問題で、別の条件を付けると、それまで「確率」と言っていたのが「条件付き確率」となったので、幻惑されたのだとも云えます)。 

------------------------------------
 
  >左端に1がくる確立のところは理解できたのですが、
  >左端に1がこない確率を説明している所がいまいち理解できません。
 
  これは、記法が分かりにくかったので、(21)は、左端に、2が来て、その右の位置に1が来る並びで、(12)は、左端に1が来て、その右に2が来る場合ですが、こういう場合は、確率設定が違いますから、この場合は排除しているのです。
 
  (23)(32)(34)(43)(45)(54)も同じ意味で、混乱しているように見えるのは、(23)は、2の位置に1が来て、3の位置に2が来ると言う意味なのです……(32)は、3の位置に1,2の位置に2が来るという意味です……つまり(45)などの4や5は位置の数字で、4か5の位置に1か2のおはじきがそれぞれ入る二つのケースを、こういう記法で書いたのです。
 
  これが(12)や(21)だと、位置を示す1,2と、その位置にくるおはじきの番号1,2が明確に区別できないので、分かりにくかったのだと思います。どうも、不適切な表現で、申し訳ありません。
 
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(2)は左端に1がくるような標本点「1つ分」に対する確率を求めろという問題だと思われます。


ということで、1が左端に来る確率1/3に、残りの4つの並べ方24通りを考慮した、1/72が答えになるのではないでしょうか?
つまり、P(1xxxx)=1/72(このパターンは24通り)、1以外のyに対してP(yxxxx)=1/144(このパターンは96通り)で、全確率が24/72+96/144=1となるという感じで。
(3)ΣP(12xxx) + ΣP(21xxx) + ΣP(左端が3-5でかつ1と2が隣り合う)を求めます。
第1項は、6通りあって、(1/72)*6 = 1/12
第2項も、6通りあって、(1/144)*6 = 1/24
第3項は、左端の選びかた3通り、残り4つの並べ方について、1と2が隣りあうのは、3!×2=12通りあるので、合計36通りだから、(1/144)*36 = 1/4
よって、1/12 + 1/24 + 1/4 = 3/8
(4){ΣP(左端が5かつ1と2が隣り合う)}/ΣP(5xxxx)を求める。
分母は、(1/144) * 24 = 1/6
分子は、(1/144) * 12 = 1/12((3)の第3項の考え方を用いる)
ということで、(1/12) / (1/6) = 1/2

標本点と標本空間を考慮して、(2)以下を解くなら、1xxxxの標本を2つに「分身」させて、12345-(1), 12345-(2), 12354-(1), 12354-(2), ..., 15432-(1), 15432-(2), 21345, 21354, ..., 54321という、都合24*2+4*24=144個の「同様に確からしい」疑似標本点を考えて解く、という手法も考えられます。この144個をExcelかなにかで生成して、数え上げで解いてみても、案外理解は深まるかもしれませんよ。

#急いでいて、適当な表記で説明あまりなしで書いたので、「自信なし」で(^^;)
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  標本点は、異なるイヴェントを一つの点とし、その集合が、可能なイヴェントの総数で、これが標本空間を構成するのです。
 
  よって、(1)の答えは、5つの位置への五種類の異なるおはじきの順列となり、5!=5*4*3*2*1=120 です。
 
 (2)は面倒なことを言っているのです。単純に、まず、左端に1のおはじきが来る場合の数は、残り四つの位置を2,3,4,5のおはじきが占める順列ですから、4!です。もう一つの左端に1が来ない場合は、全体の可能な場合数5!から1が左端に来るケースの数4!を引いた数です。イヴェントに重みが付いていない場合は、
 
  1)左端に1が来る確率=場合の数/全体の場合の数=4!/5!=1/5
  2)左端に1が来ない確率=場合の数/全体場合数=(5!-4!)/5!=4/5
 
  しかし、これは重みがイヴェントについていて、左端に1が来る場合が、そうでない場合より二倍の確率だというのです。これはイヴェントの起こる確率が二倍になるということで、ランダムにおはじきをならべると時、この配置の試行を無限に近く行って行くと、任意のnについて(nは無限に近い数)、n[2*4! + 5!-4!] というようなイヴェントの分布が実現されるはずなのです。最初の 2*4! は、1が左端に来る場合で、後の 5!-4! が、1が左端に来ない場合です。全体の場合の数は、この場合、(2*4! + 5!-4!)=(5!+4!)=120+24=144。他方、1が左端に来る場合の数は、2*4!=48。従って、1が左端に来る確率は、48/144=1/3。
  答え:1/3
 
  (3)は、また面倒な条件を付けているのです。位置を
  12345 とします。すると、1と2が並ぶ場合で、しかも、1が左端に来ない場合は、分かり易いように全部組み合わせを書くと:(21)、(23)、(32)、(34)、(43)、(45)、(54)……分かりににくいですが、1と2が占める位置の数字で、(23)と(32)は、前者は、1が2の位置、2が3の位置で、後者はその反対です。これらの配列の総数は、3!を全体にかけて合計すると出てきます。7*3!=42。ところで、これは、1が左端に来ない場合の1と2が並ぶケースの数です。この場合の可能な全体のケースの数は、1が左端に来るケースの4!を全体の5!から引いた数、つまり5!-4!=120-24=96。従って、42/96=7/16がこの場合の確率です。後で補正します。
 
  上は、左端に1が来ない場合です。左端に1が来るのは、(12)だけで、3!をかけると、6です。全体の場合の数は4!=24。従って6/24=1/4が確率です。
 
  7/16と1/4を合計すれば、求める答えが得られるかと言えば、そうはならないので、1が左端に来ないのは、2/3の確率です。また1が左端に来るのは1/3の確率です。これを掛け合わせて合計を取るのです。(7/16)*(2/3)=7/24。(1/4)*(1/3)=1/12。よって、(7/24)+(1/12)=9/24=3/8。
  答え:3/8
 
  (4)は、番号5のおはじきが左端に来るという「条件」を付けると、こういうケースでは、左端に1が来るということはありえないことになります。従って左端に1が来る場合だけの特別な確率は意味を持ちません。位置を2345とすると、組み合わせは(23)(34)(45)とその逆の場合で、6通りで、2!をかけます。つまり12です。全体の数は、4!(左端に5が来るので)。従って12/4!=12/24=1/2。
  答え:1/2
 
  しかし、何かこれは別の答えがある可能性があるのです。つまり、面倒な話ですが、事象全体で、条件で、特定のものを選び、事象全体でのこの条件の確率を求めているとも云えるのです。この場合、全体の数は4!ではないのです。1が左端に来ない全体の数は、5!-4!で、1が左端に来る全体の数は2*4!……結局、非常に多数の試行の後では、全体の数は、5!+4!=144。それに対し、条件の付けられたイヴェントの起こる場合の数は、12。よって、12/144=1/12が答えです。
  答え:1/12
 
  なお、考え方はこれでよいと思いますが、計算が間違っているかも知れません。
 

この回答への補足

今、starfloraさんの(3)の部分を考えている所です。
左端に1がくる確立のところは理解できたのですが、
左端に1がこない確率を説明している所がいまいち理解できません。
申し訳ないのですが、もう少し詳しく教えてくださると嬉しいです。
宜しくお願いします。

補足日時:2002/02/22 23:08
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右利きならナイフが右手、フォークが左手だろ。子どもでも知ってるわ。

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それとも教わっても理解できないくらいに頭が悪いからなのか?

Aベストアンサー

私はオジサンです。
両親は2人とも地方出身です。イギリスではありません。日本です。
ナイフとフォークを使う食事なんて、した事がないし、必要もなく育ちました。
質問者様とは生きてる世界が違うようですね(笑)。
それとも、わざと炎上させるように挑発的に書いているのでしょうか?
質問者様は、カップ麺って、食べた事ないんでしょうね。
質問者様は、1日の食事代1000円未満なんて、経験ないんでしょうね。
世の中、あなたのような人ばかりではないのですよ。
自身の価値観だけで、相手を否定するのは、テーブルマナーより酷いマナーですよ。

Q母標準偏差・標本標準偏差と標本平均(Xバー)の標準偏差

(聞きたいのは、最後の3行がメインです)
http://oshiete1.goo.ne.jp/qa3478996.html
の質問をしたものです。

標準偏差を求めるとき、(ルートの中の)分母が「n」か「n-1」
の2種類があることはわかりました。
母標準偏差であっても標本標準偏差であっても「n」で求められる
が、標本から母標準偏差を推定するときが「n-1」を使うという
ことで理解しました。

ところで、「n」にしても「n-1」にしてもそんなに値としては
変わらないということなんですよね?

高校の時の教科書で、「標本平均(Xバー)の標準偏差」という
のがありました。
 「母平均m、母標準偏差sの母集団から大きさnの無作為標本
 抽出するとき、標本平均Xバーの標準偏差σ=s/(ルートn)」
というのがありました。
 「標本標準偏差」とこの「標本平均Xバーの標準偏差」というの
は全然違うものなんですよね?(値も全然違うものになってしま
うと思います。)

Aベストアンサー

 統計学での目的は、集団全体のこと、すなわち母集団について知ることです。

 標準偏差は、集団のばらつきの程度を示し、本当に知りたいのは母集団の標準偏差、すなわち、母標準偏差です。しかし、母標準偏差が現実には求められない場合があります。一つは標本数が多すぎる場合、もう一つは蛍光灯の寿命のように全てを調べると商品が残らなくなつてしまう場合です。
 そこで、仕方なくその一部を取り出す(=抽出して)、母集団のバラツキを推定します。母集団を推定するためには、いくつかを標本として選び、その標準偏差、すなわち標本標準偏差(不偏標準偏差ともいう)を代わりに用いることになります。標本は、ランダムサンプリングをするので、選ぶたびに異なり、そのバラツキは母集団とは同一の標本にはなりません
 そこで、母標準偏差はnで割るので、標本標準偏差はn-1で割っておけばやや広い範囲になるので、標本の選択が少々不味くても、広めに取ってあるのでカバーできることになります(数学的には証明できるようですが、私には無理なので、直感的に表現しました)。もちろん、標本数が大きければ、nであろうが、n-1であろうが大差はありません。このようにして、計算が非現実的な母集団のバラツキを推定するわけです。標本標準偏差は、母標準偏差の代理なのです。

>標本平均Xバーの標準偏差
 標準偏差は、母集団のバラツキを示します。標本標準偏差は、母集団のバラツキの推定値です。
 これは、標準誤差で、母集団から抽出した「標本の平均値のバラツキ」を示しています。平均ですから、再度nで割り算することになります。外国人の論文には、バラツキがグラフ上などでは小さく見えるので、標本標準偏差(母集団のバラツキの推定値)ではなく、この標準誤差(標本の平均値のバラツキ)で示したものを見かけます。

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Aベストアンサー

将来的な計画などを考えても、自分で良しと思えるならありだと思います。

ただ、生涯賃金にして二倍以上の差がつくと言われている非正規と正規では
老後の生活や、中年を過ぎる辺りからの生活に差が出てきます。
周囲との比較というのは自分で気を向ける以上に気になるものです。

また、実生活面でも万が一のことがあった場合など
様々な場面で不利な状況に立たされる可能性も考えるべきです。

そういった点から、生涯派遣労働というのは
今の社会、制度の状態ではお勧めしたいとは思えません。
ただ、正規労働よりもストレスが少ない場合があることも確かです。
ライフスタイルやワークスタイルは個人が選んでよいものですから
そういったリスクを考えてもなお、自分に合っている
もしくは、そういったスタイルが良いと思うのであれば
一つの生き方だと思います。

Q正規母集団でないときの標本平均と標本分散の独立性

こんにちは。

正規母集団であるとき、標本平均と標本分散の分布が独立であることは、直交変換によって証明することができますが、

非正規母集団であるときは、標本平均と標本分散の独立性は必ずしも成り立たないということでよろしいでしょうか。

また、正規分布以外の分布で、標本平均と標本分散が独立であるような母集団分布をご存知であれば教えて頂きたいのですが。

よろしくお願い致します。

Aベストアンサー

No.1です。
2次のモーメントが収束する分布ならとりあえずなんでもOKなのではと思いますが。
独立に同一の分布に従うX_iでは、任意のiについて
E(X_i) = μ (共通)
V(X_i) = σ^2 (共通)
Cov (X_i, X_j) = 0 (i≠j)
なので、正規分布で直交変換を使った証明をしたのなら、その議論がそのまま使えるのではないかと思います。


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