マイナスを含むデータの平均と分散

解決済

質問者：yoppeta
質問日時：2009/09/12 16:53
回答数：2件

例えば，
{-0.0027,0.0005,-0.0006,0.0003,-0.0002,-0.0002,0.0016,-0.0017,-0.0003,-0.0004,-0.0005,-0.0007}
のようなマイナスを含む誤差データがあるとします．
この誤差データの平均と分散を求めたいとしますと，単純に足してデータ数で割っただけだとマイナスでキャンセルされてしまって平均とは呼べないと思います．
そこで平均二乗誤差を使用してデータの平均を求めた場合，分散を計算するときに使用する平均値のデータとしては，平均二乗誤差を使用しても良いのでしょうか？

このようなデータ処理の仕方について，わかりやすい本がありましたらついでに教えていただけると助かります．

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回答 (2件)

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No.1ベストアンサー

回答者： l4330
回答日時：2009/09/12 16:59

データの性格によって計算の方法を考えるべきでしょ。
例えば棒の直径を測って、基準の10mmからの差をデーターとした場合。
0.02
-0.01
0.01
0.01
-0.01
こんなデーターの場合は単純に合計し
0.02+-0.01+0.01+0.01+-0.01=0.02、平均は0.02/5=0.004
基準値の10に加算して、5本の棒の直径の平均は10.004mm

子の様にマイナスを含むデーターを単純に平均する時もあります。

　

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- 件

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この回答へのお礼

早速の回答ありがとうございます．

データの性格としては，まさにl4330さんが例に出してくれたものと同じです．
例のように単純に合計して平均を出した場合，分散の計算方法は
その算出された平均10.004mmを用いて，誤差データではなく，
元の実測値データを用いて分散を計算するといった方法でしょうか？

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お礼日時：2009/09/12 17:22

No.2

回答者： l4330
回答日時：2009/09/12 17:37

分散は偏差平方和
#1の例なら
(0.004-0.02)^2
(0.004--0.01)^2
(0.004-0.01)^2
(0.004-0.01)^2
(0.004--0.01)^2
これの合計ですよネ
何か問題でも？

　

- 0
- 件

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この回答へのお礼

確かにそうですね...

つまりマイナスのデータでも通常通り
平均・分散を計算して問題ないということですね．

ありがとうございました！！

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お礼日時：2009/09/12 17:54

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Aベストアンサー

> この統計を調べたいときはこれぐらいのサンプル数があれば信頼できる・・・
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> どのような評価基準をもって客観的に信頼できると判断・・・
　例えば、工場で作られるネジの直径などは、まったくばらつきなくぴったり想定した直径のネジを作ることはきわめて困難です。多少の大きさのばらつきが生じてしまいます。1mm違っても規格外品となります。工場では企画外品をなるべく出さないように、統計を取って、ネジの直径のばらつき具合を調べ、製造工程をチェックして、不良品の出る確率を下げようとします。しかし、製品をすべて調べるわけにはいきません。そこで、調べるのに最低限必要なサンプル数を調査と計算を重ねてチェックしていきます。
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　　　　A
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いろいろやって見ましたが、ダメでした。B列に絶対値のデータを並べれば、
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ご存知の方、教えて下さい。

Aベストアンサー

こんばんは

=AVERAGE(ABS(A1:A3))

この式を　Ctrl+Shift+Enter同時押しにて
配列数式として確定

{=AVERAGE(ABS(A1:A3))}

このようにすればいいのではないでしょうか？

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どうすれば回帰分析が分かるようになるのでしょうか？
本を読んだのですがいまいち難しくて分かりません。
教えてください。
よろしくお願いします。

Aベストアンサー

★回答
・最初に『回帰分析』をここで説明するのは少し大変なので『Ｅ』のみ説明します。
・回答者 No.1 ～ No.3 さんと同じく『指数表記』の『Ｅxponent』ですよ。
・『指数』って分かりますか？
・10→1.0E+1(1.0×10の1乗)→×10倍
・100→1.0E+2(1.0×10の2乗)→×100倍
・1000→1.0E+3(1.0×10の3乗)→×1000倍
・0.1→1.0E-1(1.0×1/10の1乗)→×1/10倍→÷10
・0.01→1.0E-2(1.0×1/10の2乗)→×1/100倍→÷100
・0.001→1.0E-3(1.0×1/10の3乗)→×1/1000倍→÷1000
・になります。ようするに 10 を n 乗すると元の数字になるた...続きを読む

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