ビジネス統計 統計基礎とエクセル分析 正誤表
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- たかよし しげい
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1 ビジネス統計統計基礎とエクセル分析 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 公式テキスト正誤表と学習用データ更新履歴 平成 30 年 5 月 14 日現在 公式テキスト正誤表 頁場所誤正修正 6 知識編第 章 -3-3 最頻値の解説内容 たとえば, 表.1 のデータであれば, 最頻値は 167.5cm というたとえば, 表.1 のデータであれば, 最頻値は 165.0cm ということになります ことになります 次ページ以降の正誤表の内容は第 版で修正済み p. 1
2 ビジネス統計統計基礎とエクセル分析 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 公式テキスト正誤表と学習用データ更新履歴 ( 修正済み ) 公式テキスト正誤表 ( 第 版で修正済み ) 平成 9 年 月 8 日現在 修正 欄は 正しい記述に修正したテキストの版 頁場所誤正修正 15 操作編第 章平均値 ± 信頼区間の 範囲内に, 標本数のうち指定した比率 13の解説内容 (15 ページの 9 行目 ~10 行目 ) (95%) が含まれるという意味の結果を出力します 平均値 ± 信頼区間の 範囲内に, 指定した確率 (95%) で母集団 の平均が入るという意味の結果を出力します 16 操作編第 章 13の解説内容 (16 ページの 3 行目 ) の範囲内に 135 件のサンプルの 95% が含まれることを意味します の範囲内に, 指定した確率 (95%) で母集団の平均が入ることを意味します 34 章末問題 1-1 の解答選択肢の内容 (1) 両社の重量の分散には統計的に有意な差がない () 両社の重量の分散には統計的に有意な差がないとは言えない (1) 両社の重量の分散には統計的に有意な差がある () 両社の重量の分散に統計的に有意な差があるとは言えない 38 操作編第 4 章 5の解説内容 (38 ページの 5 行目 ) p 値は 6.18E-07 です したがって 3つのグループの標本が同じ母集団から得られたという帰無仮説が棄却されるので p 値は 6.18E-07 です したがって,F 境界値よりも分散比が大きいので,3つのグループの標本が同じ母集団から得られたという帰無仮説が棄却されるので 47 操作編章末問題解答 第 3 章 (34 ページ ) の 1-1 の解答 1-1. (1) 1-1. () 59 知識編第 章 --1 Step (59 ページ ) の解説 Step 階級値 c を決める 階級数は 10 程度に分けることが多い が, データ数に応じて c n 程度を目安として決める Step 階級数 c を決める 階級数は 10 程度に分けることが多い が, データ数 n に応じて c n 程度を目安として決める 66 知識編第 章 -5- の本文 (66 ページの最下行 ) また, 正規分布に近いとき,K u 0 となります また, 正規分布に近いとき,K u は 3 に近い値をとります p.
3 麻雀をする麻雀はしない合計 麻雀をする麻雀はしない合計 77 知識編第 3 章 3-1- の表 3.5 の計の行の値 パチンコをする / 00= / 00=4 70 パチンコをしない / 00= / 00= パチンコをする / 00= / 00=4 70 パチンコをしない / 00= / 00= 計 80 / / / 00 計 知識編第 4 章 4-- の表 4.3 の項目名 目の数の和 x 0 1 確率 P(x) 1/4 1/ 1/4 表の数 x 0 1 確率 P(x) 1/4 1/ 1/4 知識編第 5 章 正規分布に従う確認変数の変換 (1) の記述内容 (108 ページの 4 行目 ) 確率変数 Y は正規分布 N(a + bμ, b 6 ) に従う 確率変数 Y は正規分布 N(a + bμ, b σ ) に従う 110 知識編第 5 章 表 5. の u = のときの Q(u) の値 u Q(u) u Q(u) 知識編第 5 章 5--3 確率を求める問題 (3) の解説 (111 ペ ージの 5 行目 ) P{Z 3} = P{Z < 3} = P{Z > 3} = となるので, P {Z > 3} = となります P{Z 3} = P{Z < 3} = P{Z > 3} = となるので, P {Z > 3} = となります p. 3
4 111 知識編第 5 章 パーセント点を求める問題 の設問 (111 ページ 1 行目 ) Z が標準正規分布に従うとき, 次の値を求めなさい Z が標準正規分布に従うとき, 標準正規分布の数値表を用いて次 の値を求めなさい 111 知識編第 5 章 確率を求める問題 の設問と() と (3) の記述内容 (111 ページの下から 5 行目 ) X が正規分布 N(10,5 ) に従うとき, 次の値を求めなさい (1) P {X > 0} () P {X < 15} (3) P { 5 < X < 5} X が正規分布 N(10,5 ) に従うとき, 標準正規分布の数値表を用い て次の値を求めなさい (1) P {X > 0} () P {X < 5} (3) P {0 < X < 0} () も基準化と正規分布の左右対称性を用いて, () も基準化と正規分布の左右対称性を用いて, 11 知識編第 5 章 確率を求める問題 () の解答例 P {X < 15} = P {X > 15} = P { X 10 5 = P { X 10 5 = P {Z > 1} > } 5 > 1} P {X < 5} = P { X 10 < 5 10 } 5 5 = P {Z < 1} = P {Z > 1} = = となります となります (3) も同様に, (3) も同様に, 11 知識編第 5 章 確率を求める問題 (3) の解答例 P { 5 < X < 5} = 1 P{X > 5} = 1 P { X 10 > 5 10 } 5 5 = 1 P{Z > 3} = P {0 < X < 0} = P { 0 10 < X 10 < 0 10 } = P{ < Z < } = 1 P{Z > } = = = と計算できます と計算できます p. 4
5 11 知識編第 5 章 パーセント点を求める問題 の設問と(3) の記述内容 (11 ページ下から 7 行目 4 行目 ) X が正規分布 N(10,5 ) に従うとき, 次の値を求めなさい (1) P {X > u 1 } = 0.05を満たすu 1 の値 () P {X > u } = 0.005を満たすu の値 (3) P { u 3 < X < u 4 } = 0.99 を満たすu 3 とu 4 の値 X が正規分布 N(10,5 ) に従うとき, 標準正規分布の数値表を用いて次の値を求めなさい (1) P {X > u 1 } = 0.05を満たすu 1 の値 () P {X > u } = 0.005を満たすu の値 (3) P {u 3 < X < u 4 } = 0.99 を満たすu 3 とu 4 の値 と計算できます したがって,u 3 =.88,u 4 =.88 となりま 113 知識編第 5 章 パーセント点を求める問題 (3) の解説 (113 ページ下から 8 行目 ) と計算できます したがって,u 3 =-.88,u 4 =.88 となります す なお この問題では, 標準正規分布の数値表を用いて計算したのでこの答えとなりましたが,P{-a< Z <a}=0.99 となる a に限定せず,P{-b< Z <c}=0.99 となる b と c を 考えると, この組み合わせは無数に存在します 117 知識編第 6 章 解説 (117 ページ下から 行目 ) X の平均 n によらず E[X ]=μ ですので, X の平均は n によらず E[X ]=μ ですので, 13 知識編第 7 章 記述の補足 (13 ページ 17 行目 ) これは y よりも大きな値, または小さな値が出てくる確率 を意味します これは y よりも大きな値が出てくる確率, または y よりも小さな値が出てくる確率 を意味します いわゆる, y よりも極端な値が生起する確率です 片側検定を行う際に, 対立仮説が真である場合を考えてみましょ 片側検定を行う際に, 対立仮説が真である場合を考えてみましょ う 帰無仮説 H0 のもとで統計量 Y が従う確率分布を f 1(y) とし, う 帰無仮説 H0 のもとで統計量 Y が従う確率分布を f 0(y) とし, 知識編第 7 章 対立仮説 H1 が正しいもので真の統計量の確率分布を f (y) とし 対立仮説 H1 が正しいもので真の統計量の確率分布を f 1(y) とし 仮説検定の誤り (134 ページ 16 行目 ~0 行目 ) ます このとき, 棄却域は帰無仮説 H0 が成り立つと仮定した確率分布 f 1(y) に対して, 有意水準 α を満たすように設定されます 一 ます このとき, 棄却域は帰無仮説 H0 が成り立つと仮定した確率分布 f 0(y) に対して, 有意水準 α を満たすように設定されます 一 本文内 f #(y) の添え字の修正 方, 真の確率分布は f (y) に従っているので, 図 7.4 に示す斜線 方, 真の確率分布は f 1(y) に従っているので, 図 7.4 に示す斜線 部分の確率 β が第 種の誤りの確率となります 部分の確率 β が第 種の誤りの確率となります p. 5
6 知識編第 7 章 また, 対立仮説 H1 が正しいとしたときの確率分布 f (y) によって また, 対立仮説 H1 が正しいとしたときの確率分布 f 1(y) によって 仮説検定の誤り (135 ページ 6 行目 ) 計算される第 種の誤り率は小さいほうがよいですが, これは 計算される第 種の誤り率は小さいほうがよいですが, これは 本文内 f #(y) の添え字の修正 1 - β が大きいほうがよいということと等価です 1 - β が大きいほうがよいということと等価です 知識編第 7 章 母平均の仮説検定 (136 ページ 行目 ) となります 標本から計算された Z の実験値を z としたとき, となります 標本から計算された Z の実現値を z としたとき, H 0 :μ μ 0 H 1 :μ μ 母平均の検定 (146 ページの対立仮説の H 0 :μ > μ 0 H 1 :μ > μ 0 式 行目 ) H 0 :μ < μ 0 H 1 :μ < μ の最初の枠と つ目の枠の間の説明文 つまり対立仮説がH 0 :μ > μ 0 の場合について, 検定手順を示してみましょう つまり対立仮説がH 1 :μ > μ 0 の場合について, 検定手順を示してみましょう つ目の枠内の 1 行目 1. 帰無仮説 H 0 :μ = μ 0 と対立仮説 H 0 :μ > μ 0, 並びに有意水準 αを設定する 1. 帰無仮説 H 0 :μ = μ 0 と対立仮説 H 1 :μ > μ 0, 並びに有意水準 αを設定する 148 例 8.1 の対立仮説の式 ( つ目の式 ) H 0 :μ > 50( 万円 ) H 1 :μ > 50( 万円 ) 枠のタイトル (150 ページ 1 行目 ) 母分散 σ が既知の場合の平均値の検定 ( 両側検定 ) 母分散 σ が未知の場合の平均値の検定 ( 両側検定 ) の最初の枠内の 1 行目 1. 帰無仮説 H 0 :μ = μ 0 と対立仮説 H 0 :μ > μ 0, 並びに有意水 準 α を設定する 1. 帰無仮説 H 0 :μ = μ 0 と対立仮説 H 1 :μ > μ 0, 並びに有意水 準 α を設定する p. 6
7 の つの枠の間にある解説 (150 ページ下から 5 行目 ) つまり対立仮説が H 0 :μ > μ 0 の場合の片側検定の手順は次のよう になります つまり対立仮説が H 1 :μ > μ 0 の場合の片側検定の手順は次のよう になります 枠のタイトル (150 ページ下から 4 行目 ) 母分散 σ が既知の場合の平均値の検定 ( 片側検定 ) 母分散 σ が未知の場合の平均値の検定 ( 片側検定 ) の つ目の枠内の 1 行目 (150 ページ下から 3 行目 ) 1. 帰無仮説 H 0 :μ = μ 0 と対立仮説 H 0 :μ > μ 0, 並びに有意水準 αを設定する 1. 帰無仮説 H 0 :μ = μ 0 と対立仮説 H 1 :μ > μ 0, 並びに有意水準 αを設定する 155 枠内の 1 行目 1. 帰無仮説 H 0 :μ 1 = μ 0 と対立仮説 H 0 :μ 1 μ, 並びに有意水準 αを設定する 1. 帰無仮説 H 0 :μ 1 = μ 0 と対立仮説 H 1 :μ 1 μ, 並びに有意水準 αを設定する の数式 (155 ページ最終行 ) z(α/) σ 1 + σ n 1 n < x 1-x z(α) σ 1 + σ n 1 n < x 1-x の数式 (156 ページ 1 行目 ) x 1-x < z(α/) σ 1 + σ x 1-x < z(α) σ 1 + σ n 1 n n 1 n の本文 (156 ページ 5 行目 ) 不偏分散 S 1, S 1 不偏分散 S 1, S の本文 (156 ページ 9 行目 1 行目 ) σ = σ 1 = σ 1 σ = σ 1 = σ 等分散の検定 (F 検定 ) の枠内数式 (160 ページ 4 行目 ) F m 1,n 1 (α/) < f = s 1 s F m 1,n 1 (α) < f = s 1 s p. 7
8 例 8.3(161 ページ 16 行目 ) 自由度 (φ 1, φ ) = (19, 5) 自由度 (φ 1, φ ) = (0, 4) 表 8.1 の A6 の値 (16 ページ例 8.4 の下 ) 表 8. の A6 の値 (165 ページ例 8.5 の下 ) 168 章末問題 8 の問題文 (168 ページ 11 行目 ) D i の平均を D, 不偏分散を s D, 標本から計算される D i の平均を D, 不偏分散を S D, 標本から計算される 169 知識編第 9 章 9-1 比率に関する検定の本文 (169 ページ最 終行 ) つまり,, かつ np>5, または n(1-p)>5 のとき, 統計量つまり,, かつ np>5, かつ n(1-p)>5 のとき, 統計量 18 知識編第 9 章 9-4 表 9.11 の自由度 φ の添え字 (18 ページ ) p. 8
9 187 知識編第 10 章 下から 3 行目の対立仮説の式 H 0 :ρ 0 H 1 :ρ 知識編第 10 章 標本相関係数の分布 (p=0 の場合 ) の最終行 (188 ページ 5 行目 ) を計算すると, これは自由度 φ = n 1 の t 分布に従う を計算すると, これは自由度 φ = n の t 分布に従う 189 知識編第 10 章 無相関検定 (189 ページ 5 行目 ) は自由度 φ = n 1 の t 分布に従うので, 有意水準 αにより棄却域を定める は自由度 φ = n の t 分布に従うので, 有意水準 αにより棄却域を定める 01 知識編第 11 章 11-1 重回帰モデルと回帰分析の本文 ただし,β = (β 1, β,, β d ) はモデルのパラメータ ( 母数 ) で回帰係数と呼ばれ, ただし,β = (β 0, β 1, β,, β d ) はモデルのパラメータ ( 母数 ) で回帰係数と呼ばれ, 06 知識編第 11 章 11-3 下から 5 行目の自由度の式 自由度 ( R, E ) = (p, n p 1) の F 分布に従うことが 自由度 ( R, E ) = (d, n d 1) の F 分布に従うことが ただし, 分母の s jj σ は, 説明変数データの分散共分散行列 S X を, ε は β の標準偏差を表しており,s jj ただし, 分母の s jj σ は, X の分散共分散行列 S X を, ε は β の標準偏差を表しており,s jj s 11 s 1 s 13 s 1d s 11 s 1 s 13 s 1d s 1 s 1 s 13 s 1d 08 知識編第 11 章 分散共分散行列 S X の解説と式 (08 ページ 5~8 行目 ) S X = s 1 s s 3 s d ) ( s d1 s d s d3 s dd としたときの,((n-1)S X) -1 の (, ) 対角要素を表し,s k は s 1 s s 3 s d s 1 s s 3 s d S X = = ( s d1 s d s d3 s dd ) ( s d1 s d s d3 s d ) としたときの,((n-1)S X) -1 の (, ) 対角要素を表し,s k は共 共分散 n s jk = 1 n 1 (x ij x j)(x ik x k) i=1 分散 s jk = 1 n n 1 (x ij x j)(x ik x k) i=1 です なお, 共分散の式において,j = k のときは j 番目の変数の p. 9
10 です この事実を用いて, 各変数が統計的に意味があるかどうかに 分散 s j を意味します この事実を用いて, 各変数が統計的に意味 ついて検定を行うことができます があるかどうかについて検定を行うことができます 知識編第 11 章 の本文 (09 ページ 5 行目 ) これは, ほかの編集の影響を取り除いたときの これは, ほかの変数の影響を取り除いたときの 13 知識編第 11 章 章末問題 3 の問題文 3. 重回帰分析で推定される偏回帰係数の導出法として 次のなか からもっとも適切な説明を選んでください 3. 重回帰分析で推定される偏回帰係数の導出法として 次のなか からもっとも適切な方法を選んでください p. 10
11 学習用データ更新履歴 更新日 欄はダウンロードページの学習用データを更新した日付 更新データ誤正更新日 操作編 _ 章末問題 フォルダ内 (1) 両社の重量の分散には統計的に有意な差がない (1) 両社の重量の分散には統計的に有意な差がある 操作編 _ 章末問題解答と解説.pdf P.3 () 両社の重量の分散には統計的に有意な差がないとは () 両社の重量の分散に統計的に有意な差があるとは言え 015/5/9 1-1 の解答選択肢の内容を右記の通り修正 言えない ない 操作編 _ 章末問題 フォルダ内 操作編 _ 章末問題解答と解説.pdf P.4 答え (1) 答え () 015/5/9 1-1 の正解と解説を右記の通り修正 参考資料 _ 数値表 フォルダに数値表の見方を解説した資料 数値表の見方.pdf を追加 015/6/15 p. 11
Excelによる統計分析検定_知識編_小塚明_5_9章.indd
第7章57766 検定と推定 サンプリングによって得られた標本から, 母集団の統計的性質に対して推測を行うことを統計的推測といいます 本章では, 推測統計の根幹をなす仮説検定と推定の基本的な考え方について説明します 前章までの知識を用いて, 具体的な分析を行います 本章以降の知識は操作編での操作に直接関連していますので, 少し聞きなれない言葉ですが, 帰無仮説 有意水準 棄却域 などの意味を理解して,
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/ 社会調査論 本章の概要 本章では クロス集計表を用いた独立性の検定を中心に方法を学ぶ 1) 立命館大学経済学部 寺脇 拓 2 11 1.1 比率の推定 ベルヌーイ分布 (Bernoulli distribution) 浄水器の所有率を推定したいとする 浄水器の所有の有無を表す変数をxで表し 浄水器をもっている を 1 浄水器をもっていない を 0 で表す 母集団の浄水器を持っている人の割合をpで表すとすると
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回帰分析 ( その 3) 経済情報処理 価格弾力性の推定ある商品について その購入量を w 単価を p とし それぞれの変化量を w p で表 w w すことにする この時 この商品の価格弾力性 は により定義される これ p p は p が 1 パーセント変化した場合に w が何パーセント変化するかを示したものである ここで p を 0 に近づけていった極限を考えると d ln w 1 dw dw
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学位論文作成のための疫学 統計解析の実際 徳島大学大学院 医歯薬学研究部 社会医学系 予防医学分野 有澤孝吉 (e-mail: karisawa@tokushima-u.ac.jp) 本日の講義の内容 (SPSS を用いて ) 記述統計 ( データのまとめ方 ) 代表値 ばらつき正規確率プロット 正規性の検定標準偏差 不偏標準偏差 標準誤差の区別中心極限定理母平均の区間推定 ( 母集団の標準偏差が既知の場合
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Ch.4 重回帰分析 : 推論 重回帰分析 y = 0 + 1 x 1 + 2 x 2 +... + k x k + u 2. 推論 1. OLS 推定量の標本分布 2. 1 係数の仮説検定 : t 検定 3. 信頼区間 4. 係数の線形結合への仮説検定 5. 複数線形制約の検定 : F 検定 6. 回帰結果の報告 入門計量経済学 1 入門計量経済学 2 OLS 推定量の標本分布について OLS 推定量は確率変数
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第 3 章 t 検定 (pp. 33-42) 3-1 統計的検定 統計的検定とは 設定した仮説を検証する場合に 仮説に基づいて集めた標本を 確率論の観点から分析 検証すること 使用する標本は 母集団から無作為抽出されたものでなければならない パラメトリック検定とノンパラメトリック検定 パラメトリック検定は母集団が正規分布に従う間隔尺度あるいは比率尺度の連続データを対象とする ノンパラメトリック検定は母集団に特定の分布を仮定しない
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統計学 第 回 講義 仮説検定 Part-3 06 年 6 8 ( )3 限 担当教員 唐渡 広志 ( からと こうじ ) 研究室 経済学研究棟 4 階 43 号室 email kkarato@eco.u-toyama.ac.j webite htt://www3.u-toyama.ac.j/kkarato/ 講義の目的 つの 集団の平均 ( 率 ) に差があるかどうかを検定する 法を理解します keyword:
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講義の目的 サンプルサイズの大きい標本比率の分布は正規分布で近似できることを理解します 科目コード 130509, 130609, 110225 統計学講義第 19/20 回 2019 年 6 月 25 日 ( 火 )6/7 限 担当教員 : 唐渡広志 ( からと こうじ ) 研究室 : email: website: 経済学研究棟 4 階 432 号室 kkarato@eco.u-toyama.ac.jp
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Chapter 1 1.4.1 1 元配置分散分析と多重比較の実行 3つの治療法による測定値に有意な差が認められるかどうかを分散分析で調べます この例では 因子が1つだけ含まれるため1 元配置分散分析 one-way ANOVA の適用になります また 多重比較法 multiple comparison procedure を用いて 具体的のどの治療法の間に有意差が認められるかを検定します 1. 分析メニュー
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第 部統計学の基礎と. 統計学とは. 統計学の基本. 母集団とサンプル ( 標本 ). データ (data) 3. 集団の特性を示す統計量 基本的な解析手法 3. 統計量 (statistic) とは 3. 集団を代表する統計量 - 平均値など 3.3 集団のばらつきを表す値 - 平方和 分散 標準偏差 4. ばらつき ( 分布 ) を表す関数 4. 確率密度関数 4. 最も重要な正規分布 4.3
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011/4/13 付録 A1( 推測統計学の基礎 ) 付録 A1 推測統計学の基礎 1. 統計学. カイ 乗検定 3. 分散分析 4. 相関係数 5. 多変量解析 1. 統計学 3 統計ソフト 4 記述統計学 推測統計学 検定 ノンパラメトリック検定名義 / 分類尺度順序 / 順位尺度パラメトリック検定間隔 / 距離尺度比例 / 比率尺度 SAS SPSS R R-Tps (http://cse.aro.affrc.go.jp/takezawa/r-tps/r.html)
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第 4 回二項分布, ポアソン分布, 正規分布 実験計画学 009 年 月 0 日 A. 代表的な分布. 離散分布 二項分布大きさ n の標本で, 事象 Eの起こる確率を p とするとき, そのうち x 個にEが起こる確率 P(x) は二項分布に従う. 例さいころを 0 回振ったときに の出る回数 x の確率分布は二項分布に従う. この場合, n = 0, p = 6 の二項分布になる さいころを
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回帰分析 重回帰 麻生良文. 前提 個の説明変数からなるモデルを考える 重回帰モデル : multple regresso model α β β β u : 被説明変数 epled vrle, 従属変数 depedet vrle, regressd :,,.., 説明変数 epltor vrle, 独立変数 depedet vrle, regressor u: 誤差項 error term, 撹乱項
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不偏推定量 情報科学の補足資料 018 年 6 月 7 日藤本祥二 統計的推定 (statistical estimatio) 確率分布が理論的に分かっている標本統計量を利用する 確率分布の期待値の値をそのまま推定値とするのが点推定 ( 信頼度 0%) 点推定に ± で幅を持たせて信頼度を上げたものが区間推定 持たせた幅のことを誤差 (error) と呼ぶ 信頼度 (cofidece level)
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数値計算法 011/5/5 林田清 ( 大阪大学大学院理学研究科 ) レポート課題 1( 締め切りは 5/5) 平均値と標準偏差を求めるプログラム 入力 : データの数 データ データは以下の 10 個 ( 例えばある月の最高気温 ( )10 日分 ) 34.3,5.0,3.,34.6,.9,7.7,30.6,5.8,3.0,31.3 出力 :( 標本 ) 平均値 標準偏差 ソースプログラムと出力結果をメイルの本文にして
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. 確率変数 基礎 経済統計 6 確率分布 事象を数値化したもの ( 事象ー > 数値 の関数 自然に数値されている場合 さいころの目 量的尺度 数値化が必要な場合 質的尺度, 順序的尺度 それらの尺度に数値を割り当てる 例えば, コインの表が出たら, 裏なら 0. 離散確率変数と連続確率変数 確率変数の値 連続値をとるもの 身長, 体重, 実質 GDP など とびとびの値 離散値をとるもの 新生児の性別
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4 章母集団と指定値との量的データの検定 4.1 検定手順今までは質的データの検定の方法を学んで来ましたが これからは量的データについてよく利用される方法を説明します 量的データでは データの分布が正規分布か否かで検定の方法が著しく異なります この章ではまずデータの分布の正規性を調べる方法を述べ 次にデータの平均値または中央値がある指定された値と違うかどうかの検定方法を説明します 以下の図 4.1.1
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講義で使用するので テキスト ( 地域診断のすすめ方 ) を必ず持参すること 5 4 統計処理のすすめ方 ( テキスト P. 134 136) 1. 6つのステップ 分布を知る ( 度数分布表 ヒストグラム ) 基礎統計量を求める Ø 代表値 Ø バラツキ : 範囲 ( 最大値 最小値 四分位偏位 ) 分散 標準偏差 標準誤差 集計する ( 単純集計 クロス集計 ) 母集団の情報を推定する ( 母平均
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今回の授業の狙い 基本的な統計量を求め 活用できること 章統計量と確率分布のと確率分布の活用 part 統計解析で用いる代表的な確率分布の特徴を 把握すること 統計解析の全体像 統計解析での注意点 ()( サンプリング サンプル 測定 母集団 何らかの意味で同質性が期待できるものの集団 e 日本人男性同じ条件で作った製品 母集団 推定 アクション 事実に基づく判断 データからモノをいう データ解析
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MINITAB アシスタントホワイトペーパー本書は Minitab 統計ソフトウェアのアシスタントで使用される方法およびデータチェックを開発するため Minitab の統計専門家によって行われた調査に関する一連の文書の 1 つです カイ二乗検定 概要 実際には 連続データの収集が不可能な場合や難しい場合 品質の専門家は工程を評価するためのカテゴリデータの収集が必要となることがあります たとえば 製品は不良
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章母集団と指定値との量的データの検定. 検定手順 前章で質的データの検定手法について説明しましたので ここからは量的データの検定について話します 量的データの検定は少し分量が多くなりますので 母集団と指定値との検定 対応のない 群間の検定 対応のある 群間の検定 と 3つに章を分けて話を進めることにします ここでは 母集団と指定値との検定について説明します 例えば全国平均が分かっている場合で ある地域の標本と全国平均を比較するような場合や
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統計学 第 17 回 講義 母平均の区間推定 Part- 016 年 6 14 ( )3 限 担当教員 : 唐渡 広志 ( からと こうじ ) 研究室 : 経済学研究棟 4 階 43 号室 email: kkarato@eco.u toyama.ac.jp website: http://www3.u toyama.ac.jp/kkarato/ 1 講義の目的 標本平均は正規分布に従うという性質を
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1 経済統計分析 9 分散分析 今日のおはなし. 検定 statistical test のいろいろ 2 変数の関係を調べる手段のひとつ適合度検定独立性検定分散分析 今日のタネ 吉田耕作.2006. 直感的統計学. 日経 BP. 中村隆英ほか.1984. 統計入門. 東大出版会. 2 仮説検定の手続き 仮説検定のロジック もし帰無仮説が正しければ, 検定統計量が既知の分布に従う 計算された検定統計量の値から,
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講義内容 9..4 正規分布 ormal dstrbuto ガウス分布 Gaussa dstrbuto 中心極限定理 サンプルからの母集団統計量の推定 不偏推定量について 確率変数, 確率密度関数 確率密度関数 確率密度関数は積分したら. 平均 : 確率変数 分散 : 例 ある場所, ある日時での気温の確率. : 気温, : 気温 が起こる確率 標本平均とのアナロジー 類推 例 人の身長の分布と平均
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パターン認識早稲田大学講義 平成 7 年度 独 産業技術総合研究所栗田多喜夫 赤穂昭太郎 統計的特徴抽出 パターン認識過程 特徴抽出 認識対象から何らかの特徴量を計測 抽出 する必要がある 認識に有効な情報 特徴 を抽出し 次元を縮小した効率の良い空間を構成する過程 文字認識 : スキャナ等で取り込んだ画像から文字の識別に必要な本質的な特徴のみを抽出 例 文字線の傾き 曲率 面積など 識別 与えられた未知の対象を
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計量経済学講義 第 4 回回帰モデルの診断と選択 Part 07 年 ( ) 限 担当教員 : 唐渡 広志 研究室 : 経済学研究棟 4 階 43 号室 emal: kkarato@eco.u-toyama.ac.p webste: http://www3.u-toyama.ac.p/kkarato/ 講義の目的 誤差項の分散が不均 である場合や, 系列相関を持つ場合についての検定 法と修正 法を学びます
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区間推定に基づくサンプルサイズの設計方法 7.7. 株式会社応用数理研究所佐々木俊久 永田靖 サンプルサイズの決め方 朝倉書店 (3) の 章です 原本とおなじ 6 種類を記述していますが 平均値関連 4 つをから4 章とし, 分散の つを 5,6 章に順序を変更しました 推定手順 サンプルサイズの設計方法は, 原本をそのまま引用しています R(S-PLUS) 関数での計算方法および例を追加しました.
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第 3 章統計的手法に用いられる分布 第 節我々の身の回りにある代表的分布と性質. 分布の表わし方我々の身の回りにある全てのものは ばらつきを持っています 収集したデータを分析していくためには このばらつきがどのような分布になっているかを明確に表現し 分析 比較を行えるようにしなければなりません この手法を覚えるようにしましょう () 分布の示し方収集した分布の全体的状態を目視で確認 比較するためには
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