24 7 I., X, x X. Radom Samplig with Replacemet ( ) 1,.,, 1 X 1, 2 X 2,..., X., X 1, X 2,..., X ( ).,.,,. Estimate of Populatio Parameters ( ),..,,.. 7

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24 6 I., X, x X. Radom Samplig with Replacemet ( ) 1,.,, 1 X 1, 2 X 2,..., X., X 1, X 2,..., X ( ).,.,,. Estimate of Populatio Parameters ( ),..,,.. 6

ii 2. F. ( ), ,,. 5. G., L., D. ( ) ( ), 2005.,. 6.,,. 7.,. 8. ( ), , (20 ). 1. (75% ) (25% ). 60.,. 2. =8 5, =8 4 (. 1.) 1.,,

2 1,, x = 1 a i f i = i i a i f i. media ( ): x 1, x 2,..., x,. mode ( ): x 1, x 2,..., x,., ( ). 2., : box plot ( ): x variace ( ): σ 2 = 1 (x k x) 2

ii 3.,. 4. F. (), ,,. 8.,. 1. (75%) (25%) =7 20, =7 21 (. ). 1.,, (). 3.,. 1. ().,.,.,.,.,. () (12 )., (), 0. 2., 1., 0,.

視聴率の仕組みについて学び 本題に入っていきたい 第 1 項視聴率調査の仕組み視聴率には 世帯視聴率と個人視聴率の2 種類があり一般的にニュースで取り上げる場合は世帯視聴率を用いている 今回は 世帯視聴率について追究していきたい 現在 世帯視聴率調査を行っている有力会社が ビデオリサーチ 1つのみで

ii 3.,. 4. F. ( ), ,,. 8.,. 1. (75% ) (25% ) =7 24, =7 25, =7 26 (. ). 1.,, ( ). 3.,...,.,.,.,.,. ( ) (1 2 )., ( ), 0., 1., 0,.

ii 3.,. 4. F. (), ,,. 8.,. 1. (75% ) (25% ) =9 7, =9 8 (. ). 1.,, (). 3.,. 1. ( ).,.,.,.,.,. ( ) (1 2 )., ( ), 0. 2., 1., 0,.

放射線専門医認定試験(2009・20回)/HOHS‐05(基礎二次)

プログラム

統計学 Ⅱ(06) 0 章 0 章 統計学の基本的な考え方 データ = 母集団から抽出された標本とみなす 実際に標本抽出されたデータ 視聴率, 失業率 そうでないデータ GDP, 株価, 為替レート, 試験の得点 このようなデータも母集団からの標本とみなす ( 母集団を想定する ) cf. 例題 0

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(Basics of Proability Theory). (Probability Spacees ad Radom Variables,, (Ω, F, P ),, X,. (Ω, F, P ) (probability space) Ω ( ω Ω ) F ( 2 Ω ) Ω σ (σ-fi

t χ 2 F Q t χ 2 F 1 2 µ, σ 2 N(µ, σ 2 ) f(x µ, σ 2 ) = 1 ( exp (x ) µ)2 2πσ 2 2σ 2 0, N(0, 1) (100 α) z(α) t χ 2 *1 2.1 t (i)x N(µ, σ 2 ) x µ σ N(0, 1

A B P (A B) = P (A)P (B) (3) A B A B P (B A) A B A B P (A B) = P (B A)P (A) (4) P (B A) = P (A B) P (A) (5) P (A B) P (B A) P (A B) A B P

(Basics of Proability Theory). (Probability Spacees ad Radom Variables,, (Ω, F, P ),, X,. (Ω, F, P ) (probability space) Ω ( ω Ω ) F ( 2 Ω ) Ω σ (σ-fi

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211 ‚æ2fiúŒÚ

日本内科学会雑誌第98巻第4号

日本内科学会雑誌第97巻第7号

春期講座 ~ 極限 1 1, 1 2, 1 3, 1 4,, 1 n, n n {a n } n a n α {a n } α {a n } α lim n an = α n a n α α {a n } {a n } {a n } 1. a n = 2 n {a n } 2, 4, 8, 16,

³ÎΨÏÀ

( ) sin 1 x, cos 1 x, tan 1 x sin x, cos x, tan x, arcsin x, arccos x, arctan x. π 2 sin 1 x π 2, 0 cos 1 x π, π 2 < tan 1 x < π 2 1 (1) (

( )/2 hara/lectures/lectures-j.html 2, {H} {T } S = {H, T } {(H, H), (H, T )} {(H, T ), (T, T )} {(H, H), (T, T )} {1

2010 II / y = e x y = log x = log e x 2. ( e x ) = e x 3. ( ) log x = 1 x 1.2 Warming Up 1 u = log a M a u = M a 0

..3. Ω, Ω F, P Ω, F, P ). ) F a) A, A,..., A i,... F A i F. b) A F A c F c) Ω F. ) A F A P A),. a) 0 P A) b) P Ω) c) [ ] A, A,..., A i,... F i j A i A

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populatio sample II, B II? [1] I. [2] 1 [3] David J. Had [4] 2 [5] 3 2

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() n C + n C + n C + + n C n n (3) n C + n C + n C 4 + n C + n C 3 + n C 5 + (5) (6 ) n C + nc + 3 nc n nc n (7 ) n C + nc + 3 nc n nc n (

n 2 + π2 6 x [10 n x] x = lim n 10 n n 10 k x 1.1. a 1, a 2,, a n, (a n ) n=1 {a n } n=1 1.2 ( ). {a n } n=1 Q ε > 0 N N m, n N a m

(Basic of Proability Theory). (Probability Spacees ad Radom Variables , (Expectatios, Meas) (Weak Law

(2 X Poisso P (λ ϕ X (t = E[e itx ] = k= itk λk e k! e λ = (e it λ k e λ = e eitλ e λ = e λ(eit 1. k! k= 6.7 X N(, 1 ϕ X (t = e 1 2 t2 : Cauchy ϕ X (t

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関東地区テレビ視聴率調査の仕様変更について ~サンプル拡張とタイムシフト測定~

P1〜14/稲 〃


Ł\”ƒ-2005

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a n a n ( ) (1) a m a n = a m+n (2) (a m ) n = a mn (3) (ab) n = a n b n (4) a m a n = a m n ( m > n ) m n 4 ( ) 552

第90回日本感染症学会学術講演会抄録(I)

本文/扉1

プログラム


平成20年5月 協会創立50年の歩み 海の安全と環境保全を目指して 友國八郎 海上保安庁 長官 岩崎貞二 日本船主協会 会長 前川弘幸 JF全国漁業協同組合連合会 代表理事会長 服部郁弘 日本船長協会 会長 森本靖之 日本船舶機関士協会 会長 大内博文 航海訓練所 練習船船長 竹本孝弘 第二管区海上保安本部長 梅田宜弘

Program

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日本内科学会雑誌第96巻第11号

EBNと疫学

1 1.1 ( ). z = a + bi, a, b R 0 a, b 0 a 2 + b 2 0 z = a + bi = ( ) a 2 + b 2 a a 2 + b + b 2 a 2 + b i 2 r = a 2 + b 2 θ cos θ = a a 2 + b 2, sin θ =

本文/目次(裏白)

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日本内科学会雑誌第102巻第4号

) ] [ h m x + y + + V x) φ = Eφ 1) z E = i h t 13) x << 1) N n n= = N N + 1) 14) N n n= = N N + 1)N + 1) 6 15) N n 3 n= = 1 4 N N + 1) 16) N n 4

II (No.2) 2 4,.. (1) (cm) (2) (cm) , (

日本放送協会 理事会議事録(平成30年 7月17日開催分)

プレスリリース ビデオリサーチ2013年4月度関西圏・中京圏ラジオ調査 結果まとまる

FX ) 2

FX自己アフリエイトマニュアル

基礎統計

2 of :30 PM

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広報かわぐち 2005年2月号

研究紀要 第14号 (研究ノート1)

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9 5 ( α+ ) = (α + ) α (log ) = α d = α C d = log + C C 5. () d = 4 d = C = C = 3 + C 3 () d = d = C = C = 3 + C 3 =

磁性物理学 - 遷移金属化合物磁性のスピンゆらぎ理論

(1) (2) (3) (4) 1

(1) 1 y = 2 = = b (2) 2 y = 2 = 2 = 2 + h B h h h< h 2 h

y = x x R = 0. 9, R = σ $ = y x w = x y x x w = x y α ε = + β + x x x y α ε = + β + γ x + x x x x' = / x y' = y/ x y' =

1 (1) () (3) I 0 3 I I d θ = L () dt θ L L θ I d θ = L = κθ (3) dt κ T I T = π κ (4) T I κ κ κ L l a θ L r δr δl L θ ϕ ϕ = rθ (5) l

(, ) (, ) S = 2 = [, ] ( ) 2 ( ) 2 2 ( ) 3 2 ( ) 4 2 ( ) k 2,,, k =, 2, 3, 4 S 4 S 4 = ( ) 2 + ( ) ( ) (

(I) (II) 2 (I) 2 (II) 2 (III) (I) (II) (II) : 2 Typeset by Akio Namba usig Powerdot. 2 / 47

ビデオリサーチ2014年12月度関西圏・中京圏ラジオ調査の結果まとまる

18 ( ) I II III A B C(100 ) 1, 2, 3, 5 I II A B (100 ) 1, 2, 3 I II A B (80 ) 6 8 I II III A B C(80 ) 1 n (1 + x) n (1) n C 1 + n C

2357

x () g(x) = f(t) dt f(x), F (x) 3x () g(x) g (x) f(x), F (x) (3) h(x) = x 3x tf(t) dt.9 = {(x, y) ; x, y, x + y } f(x, y) = xy( x y). h (x) f(x), F (x

II No.01 [n/2] [1]H n (x) H n (x) = ( 1) r n! r!(n 2r)! (2x)n 2r. r=0 [2]H n (x) n,, H n ( x) = ( 1) n H n (x). [3] H n (x) = ( 1) n dn x2 e dx n e x2

ma22-9 u ( v w) = u v w sin θê = v w sin θ u cos φ = = 2.3 ( a b) ( c d) = ( a c)( b d) ( a d)( b c) ( a b) ( c d) = (a 2 b 3 a 3 b 2 )(c 2 d 3 c 3 d


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29




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平成18年度「商品先物取引に関する実態調査」報告書

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プログラム

IA 2013 : :10722 : 2 : :2 :761 :1 (23-27) : : ( / ) (1 /, ) / e.g. (Taylar ) e x = 1 + x + x xn n! +... sin x = x x3 6 + x5 x2n+1 + (

II ( ) (7/31) II ( [ (3.4)] Navier Stokes [ (6/29)] Navier Stokes 3 [ (6/19)] Re

2

Transcription:

23 第 7 章 母数の推定 I 二項母集団の母比率 7.1 Audiece Ratig Survey (視聴率調査) テレビ局では視聴率の獲得にしのぎを削っているようである. 果たして, コンマ以下の数字に 意味はあるのだろうか? 2015 年 5 月 25 日 (月) 5 月 31 日 (日) ドラマ (関東地区) 視聴率ベスト 10 番組名 放送局 連続テレビ小説 まれ 天皇の料理番 ようこそ わが家へ 木曜ドラマ アイムホーム Dr. 倫太郎 警視庁捜査一課9係 花燃ゆ 土曜ワイド劇場 事件 16 火曜ドラマ マザー ゲーム 木曜劇場 医師たちの恋愛事情 NHK総合 TBS フジテレビ テレビ朝日 日本テレビ テレビ朝日 NHK総合 テレビ朝日 TBS フジテレビ 放送日 放送開始時刻 分数 15/05/26(火) 8:00-15 15/05/31(日) 21:00-64 15/05/25(月) 21:00-54 15/05/28(木) 21:00-54 15/05/27(水) 22:00-60 15/05/27(水) 21:00-54 15/05/31(日) 20:00-45 15/05/30(土) 21:00-126 15/05/26(火) 22:00-54 15/05/28(木) 22:00-54 視聴率 (%) 19.6 14.1 13.4 13.1 12.3 11.6 11.0 10.2 9.5 9.3 ビデオリサーチ社による番組平均世帯視聴率 日本の放送エリアは全部で 32 ありますが, それぞれの放送エリアごとに視聴率調査が行な われています. ビデオリサーチでは, 関東地区をはじめ全国 27 地区の調査エリアで, PM シ ステムによる調査とオンラインメータシステムによる調査を実施しています. 日本全国を ひとつの調査エリアとした視聴率調査は実施していません また, 調査対象世帯数は, PM システムによる調査の関東地区 関西地区 名古屋地区で 600 世帯, それ以外のオンライン メータシステムによる調査地区は 200 世帯です. (ビデオリサーチ社のウェッブページから. 2015.6 現在) 参考: 藤平芳紀 視聴率の正しい使い方 (朝日新書) 7.2 Samplig (標本抽出) 調査対象の集団 (母集団) に対して, 全数調査が不可能である場合に, その一部分 (標本) を調 査して全体の性質を推定することが重要である. 標本を 1 個取り出せば, 観測値 x が 1 個得られる. 観測値は取り出された標本ごとに違った数 値となるが, 母集団をよくかき混ぜて無作為に標本を選ぶのなら, 観測値 x の現れ方に母集団

24 7 I., X, x X. Radom Samplig with Replacemet ( ) 1,.,, 1 X 1, 2 X 2,..., X., X 1, X 2,..., X ( ).,.,,. Estimate of Populatio Parameters ( ),..,,.. 7.3 Iferece for Biomial Parameter E 2, E p.. E 1, 0. X 1, X 2,..., X. k, X k = { 1, k E, 0, k E,, P (X k = 1) = p, P (X k = 0) = 1 p., X 1, X 2,..., X., f(x 1, X 2,..., X )., ˆp = 1 X k. : (i) E[ˆp] = p ( ) (ii) P lim ˆp = p = 1 [ ]

7.4. ˆp 25, ˆp ( ) (!)., ˆp p., ˆp,. 7.4 ˆp (1) X k B(, p). (2), B(, p) N(p, p(1 p)). p 5, (1 p) 5. (3), ( ) p(1 p) ˆp N p, ˆp p p(1 p)/ N(0, 1). 7.5 Iterval Estimatio of Biomial Parameter α = α/2 α, Z N(0, 1) ( ) P ( z Z z) = 1 α z N(0, 1) α. z 1.00 1.64 1.96 2.00 2.58 3.00 3.29 α 0.317 0.100 0.050 0.045 0.010 0.003 0.001 1 α 0.683 0.900 0.950 0.955 0.990 0.997 0.999 N α z z p 1 α [ ] ˆp(1 ˆp) ˆp(1 ˆp) ˆp z, ˆp + z

26 7 I. 90% (α = 0.1, z = 1.64) 95% (α = 0.05, z = 1.96) 99% (α = 0.01, z = 2.58). 2 ( ) p(1 p) ˆp p z ˆp p z ˆp(1 ˆp) α 1 0 (1 α) 0% 100% 0 ( ) ( ) ( ), x 1..., x (, x k = 0 = 1). ˆp,.,.., 1 α, α.,. 7.1 ( ) 600 14.1%. 95%, 0.141(1 0.141) 0.141 ± 1.96 0.141 ± 0.0278 600 7.2, 95% 0.01,? [38416] HW 25 1062, 51% (NHK 2015 5 8 10 )., 90%. HW 26, 90% 0.01,? 11 100, 12.. [ ] 90%, 0.12(1 0.12) 0.12 ± 1.64 0.12 ± 0.053 100 12,,.

27 8 II 8.1 Law of Large Numbers ( ) 8.1 ( ), 1, 0., x 1, x 2,... t = 1 x k. t,. 0.7 0.7 0.6 0.6 0.5 0.5 0.4 0.4 0.3 200 400 600 800 1000 2000 4000 6000 8000 10000 0.3 8.2 (Strog law of large umbers ( )) X 1, X 2,..., m., ( 1 ) P lim X k = m = 1 8.2 X 1, X 2,... (iid). X ( ), 2. 8.3 ( ) X, ( ) P X = m = 1 lim 8.4 ( ) E[ X] = m.

28 8 II 8.3 Cetral Limit Theorem ( ) 8.5 ( ) X 1, X 2,..., m = 0, σ 2 = 1., ( ) lim P 1 X k x = 1 x e t2 /2 dt. 2π,, 1 X k N(0, 1). 8.6 m, σ 2 X 1, X 2,..., X, X., : ) X N (m, σ2, X k m σ 1 X k m σ N(0, 1),,., 1 X k m σ = 1 σ (X k m) = 1 σ ( X m ) = X m σ/, X m σ/ N(0, 1) X N ) (m, σ2. 8.4 ( ) m ( ), σ 2 ( ), X 1, X 2,..., X. m 1 α, [ X z σ, X + z σ ], z N(0, 1) α (= α/2 ), N(0, 1) α, Z N(0, 1) P ( z Z z) = 1 α z.

8.5. ( ) 29 z 1.00 1.64 1.96 2.00 2.58 3.00 3.29 α 0.317 0.100 0.050 0.045 0.010 0.003 0.001 1 α 0.683 0.900 0.950 0.955 0.990 0.997 0.999 HW 27, 200, 2.2 g., 1.5 g., g?. [1.992, 2.408] 8.5 ( ) m ( ), σ 2 ( ), X 1, X 2,..., X. U 2 = 1 1 (X i X) 2, S 2 = 1 i=1 (X i X) 2,. (,, ) 8.7 U 2 : E(U 2 ) = σ 2.,.,, S 2 U 2. 8.8 N(m, σ 2 ) X 1,..., X, i=1 T = X m U/ t 1 ( 1) t-,. t- 1 B ( 2, 1 2) ( ) +1 1 + t2 2 = Γ( +1 2 ) Γ( 2 )Γ( 1 2 ) ( ) +1 1 + t2 2

30 8 II (1) Γ. Γ(x) = 0 t x 1 e t dt, x > 0. (2) B. B(x, y) = 1 (3) N(0, 1),. 0 t x 1 (1 t) y 1 dt = Γ(x)Γ(y), x > 0, y > 0. Γ(x + y) (4) = t- N(0, 1). (5), 30 N(0, 1). m 1 α, [ X t U, X + t U ], t t 1 α 8.9 8,. 90%. 32.5 31.8 33.0 32.4 32.2 31.3 32.9 32.1 [ x = 32.275, u 2 = 0.3135 = 0.56 2, t 7 = 1.895 32.275 ± 0.375] 13,. 95%. 23 42 33 29 34 41 30 36 34 28 [33 ± 4.17]

8.5. ( ) 31 14 1. 40 156g., 8g. 1. [95% 156 ± 2.48] 15 14, 95% 1g? [984] 16 ( ) m, σ, ( ) = 50 + 10 x m σ,., 20 80,.

32 8 II t P ( T t (α)) = α \α 0.100 0.050 0.020 0.010 1 6.314 12.706 31.821 63.657 2 2.920 4.303 6.965 9.925 3 2.353 3.182 4.541 5.841 4 2.132 2.776 3.747 4.604 5 2.015 2.571 3.365 4.032 6 1.943 2.447 3.143 3.707 7 1.895 2.365 2.998 3.499 8 1.860 2.306 2.896 3.355 9 1.833 2.262 2.821 3.250 10 1.812 2.228 2.764 3.169 11 1.796 2.201 2.718 3.106 12 1.782 2.179 2.681 3.055 13 1.771 2.160 2.650 3.012 14 1.761 2.145 2.624 2.977 15 1.753 2.131 2.602 2.947 16 1.746 2.120 2.583 2.921 17 1.740 2.110 2.567 2.898 18 1.734 2.101 2.552 2.878 19 1.729 2.093 2.539 2.861 20 1.725 2.086 2.528 2.845 21 1.721 2.080 2.518 2.831 22 1.717 2.074 2.508 2.819 23 1.714 2.069 2.500 2.807 24 1.711 2.064 2.492 2.797 25 1.708 2.060 2.485 2.787 26 1.706 2.056 2.479 2.779 27 1.703 2.052 2.473 2.771 28 1.701 2.048 2.467 2.763 29 1.699 2.045 2.462 2.756 30 1.697 2.042 2.457 2.750 1.645 1.960 2.326 2.576