5 章 標本と統計量の分布 湯浅 直弘. 5-1 母集団と標本 ■ 母集合 今までは確率的なこと これからは,確率や割合がわかっていないとき に, 推定することが目標. 個体:実験や観測を行う 1 つの対象 母集団:個体全部の集合  ・有限な場合:有限母集合 → 1つの箱に入っているねじ.  ・無限な場合:無限母集合.

Slides:



Advertisements
Similar presentations
統計学の基礎 -何を学ぶか。 何ができるようになるか-. データとは何か 母集団と標本(サンプル)、データの関係 統計的方法を用いることにより、統計量から母数について どれほどのことが言えるか、知ることができる。 2.
Advertisements

母平均の区間推定 ケース2 ・・・ 母分散 σ 2 が未知 の場合 母集団(平均 μ 、分散 σ 2) からの N 個の無作為標本から平均値 が得られてい る 標本平均は平均 μ 、分散 σ 2 /Nの正規分布に近似的に従 う 信頼水準1- α で区間推定 95 %信頼水準 α= % 信頼水準.
第6回授業( 5/15) の目標 先回の第1章の WEB 宿題実行上の注意。 第3章の区間推定の基本的考え方を学ぶ(こ の途中までで、終了)。 第3章の母平均の区間推定に必要な数表の見 方を知る(岩原テキスト、 p.434, t- 分布表)。 テキスト p.13 の信頼区間はどのようにして得 られる?-信頼区間導出の概要について学ぶ。
ホーエル『初等統計学』 第7章4節~5節 推定 (2) 寺尾 敦 青山学院大学社会情報学部 atsushi [at] si.aoyama.ac.jp 青山学院大学社会情報学部 「統計入門」第 12 回.
1標本のt検定 3 年 地理生態学研究室 脇海道 卓. t検定とは ・帰無仮説が正しいと仮定した場合に、統 計量が t 分布に従うことを利用する統計学的 検定法の総称である。
1 章 データの整理 1.1 データの代表値. ■ 母集団と標本 観測個数 n ( または 標本の大きさ、標本サイズ、 Sample Size) n が母集団サイズに等しい時 … 全標本 または 全数調査 (census) 母集団 (population) 知りたい全体 標本 (sample) 入手した情報.
Lesson 9. 頻度と分布 §D. 正規分布. 正規分布 Normal Distribution 最もよく使われる連続確率分布 釣り鐘形の曲線 -∽から+ ∽までの値を取る 平均 mean =中央値 median =最頻値 mode 曲線より下の面積は1に等しい.
1 変量データの記述 (度数分布表とヒストグラム) 経済データ解析 2009 年度後 期. あるクラスのテストの点数が次のように なっていたとする。 このように出席番号と点数が並んでいるものだけでは、 このクラスの特徴がわかりづらい。 → このクラスの特徴がわかるような工夫が必要 → このクラスの特徴がわかるような工夫が必要.
土木計画学 第3回:10月19日 調査データの統計処理と分析2 担当:榊原 弘之. 標本調査において,母集団の平均や分散などを直接知ることは できない. 母集団の平均値(母平均) 母集団の分散(母分散) 母集団中のある値の比率(母比率) p Sample 標本平均 標本分散(不偏分散) 標本中の比率.
数理統計学 西 山. 推定には手順がある 信頼係数を決める 標準誤差を求める ← 定理8 標準値の何倍の誤差を考慮するか  95 %信頼区間なら、概ね ±2 以内  68 %信頼区間なら、標準誤差以 内 教科書: 151 ~ 156 ペー ジ.
放射線の計算や測定における統計誤 差 「平均の誤差」とその応用( 1H) 2 項分布、ポアソン分布、ガウス分布 ( 1H ) 最小二乗法( 1H )
確率と統計 2007 平成 20 年 1 月 10 日 ( 木 ) 東京工科大学 亀田弘之. 復習.
●母集団と標本 母集団 標本 母数 母平均、母分散 無作為抽出 標本データの分析(記述統計学) 母集団における状態の推測(推測統計学)
データ解析基礎 2. 度数分布と特性値 keyword データの要約 度数分布表,ヒストグラム 分布の中心を表す基本統計量
看護学部 中澤 港 統計学第5回 看護学部 中澤 港
様々な仮説検定の場面 ① 1標本の検定 ② 2標本の検定 ③ 3標本以上の検定 ④ 2変数間の関連の強さに関する検定
確率と統計 平成23年12月8日 (徐々に統計へ戻ります).
確率・統計Ⅰ 第12回 統計学の基礎1 ここです! 確率論とは 確率変数、確率分布 確率変数の独立性 / 確率変数の平均
第1章 統計学の準備 ー 計量経済学 ー.
統計的仮説検定 基本的な考え方 母集団における母数(母平均、母比率)に関する仮説の真偽を、得られた標本統計量を用いて判定すること。
統計学 12/3(月).
標本の記述統計 専修大学 経済学部 経済統計学(作間逸雄).
土木計画学 第5回(11月2日) 調査データの統計処理と分析3 担当:榊原 弘之.
経済統計 第三回 5/1 Business Statistics
統計的仮説検定の考え方 (1)母集団におけるパラメータに仮説を設定する → 帰無仮説 (2)仮説を前提とした時の、標本統計量の分布を考える
統計学 11/30(木).
寺尾 敦 青山学院大学社会情報学部 atsushi [at] si.aoyama.ac.jp
疫学概論 母集団と標本集団 Lesson 10. 標本抽出 §A. 母集団と標本集団 S.Harano,MD,PhD,MPH.
本時の目標 標本調査の意味を知り、全数調査と標本調査の違いを理解する。
確率・統計Ⅱ 第7回.
行動計量分析 Behavioral Analysis
ホーエル『初等統計学』 第8章4節~6節 仮説の検定(2)
確率・統計輪講資料 6-5 適合度と独立性の検定 6-6 最小2乗法と相関係数の推定・検定 M1 西澤.
応用統計学の内容 推測統計学(inferential statistics)   連続型の確率分布   標本分布   統計推定   統計的検定.
統計解析 第10回 12章 標本抽出、13章 標本分布.
計測工学 -測定の誤差と精度2- 計測工学 2009年5月17日 Ⅰ限目.
数理統計学 第11回 西 山.
1変量データの記述 経済データ解析 2006年度.
母集団と標本調査の関係 母集団 標本抽出 標本 推定 標本調査   (誤差あり)査 全数調査   (誤差なし)査.
早稲田大学大学院商学研究科 2016年1月13日 大塚忠義
母集団と標本:基本概念 母集団パラメーターと標本統計量 標本比率の標本分布
第2日目第4時限の学習目標 平均値の差の検定について学ぶ。 (1)平均値の差の検定の具体例を知る。
1.標本平均の特性値 2.母分散既知の標本平均の分布 3.大数法則と中心極限定理
疫学概論 標本抽出法 Lesson 10. 標本抽出 §B. 標本抽出法 S.Harano,MD,PhD,MPH.
第8回授業(5/29日)の学習目標 検定と推定は、1つの関係式の見方の違いであることを学ぶ。 第3章のWEB宿題の説明
応用統計学の内容 推測統計学(inferential statistics)   連続型の確率分布   標本分布   統計推定   統計的検定.
代表値とは 散布度とは 分布のパラメータ 母集団とサンプル
第3章 統計的推定 (その1) 統計学 2006年度.
1.標本平均の特性値 2.母分散既知の標本平均の分布 3.大数法則と中心極限定理
標本分散の標本分布 標本分散の統計量   の定義    の性質 分布表の使い方    分布の信頼区間 
超幾何分布とポアソン分布 超幾何分布 ポアソン分布.
確率と統計 年1月12日(木)講義資料B Version 4.
市場調査の手順 問題の設定 調査方法の決定 データ収集方法の決定 データ収集の実行 データ分析と解釈 報告書の作成 標本デザイン、データ収集
確率と統計 メディア学部2009年 2009年11月26日(木).
母分散の信頼区間 F分布 母分散の比の信頼区間
母分散の検定 母分散の比の検定 カイ2乗分布の応用
早稲田大学大学院商学研究科 2014年12月10日 大塚忠義
母分散の検定 母分散の比の検定 カイ2乗分布の応用
「アルゴリズムとプログラム」 結果を統計的に正しく判断 三学期 第7回 袖高の生徒ってどうよ調査(3)
母集団と標本抽出の関係 母集団 標本 母平均μ サイズn 母分散σ2 平均m 母標準偏差σ 分散s2 母比率p 標準偏差s : 比率p :
統計学  第9回 西 山.
情報の集約 記述統計 記述統計とは、収集したデータの分布を明らかにする事により、データの示す傾向や性質を要約することです。データを収集してもそこから情報を読み取らなければ意味はありません。特に膨大な量のデータになれば読みやすい形にまとめて要約する必要があります。
小標本に関する平均の推定と検定 標本が小さい場合,標本分散から母分散を推定するときの不確実さを加味したt分布を用いて,推定や検定を行う
確率と統計2007(最終回) 平成20年1月17日(木) 東京工科大学 亀田弘之.
1.基本概念 2.母集団比率の区間推定 3.小標本の区間推定 4.標本の大きさの決定
1変量データの記述 (度数分布表とヒストグラム)
臨床統計入門(1) 箕面市立病院小児科  山本威久 平成23年10月11日.
第3章 統計的推定 (その2) 統計学 2006年度 <修正・補足版>.
確率と統計 年12月16日(木) Version 3.
確率と統計 年1月7日(木) Version 3.
Presentation transcript:

5 章 標本と統計量の分布 湯浅 直弘

5-1 母集団と標本 ■ 母集合 今までは確率的なこと これからは,確率や割合がわかっていないとき に, 推定することが目標. 個体:実験や観測を行う 1 つの対象 母集団:個体全部の集合  ・有限な場合:有限母集合 → 1つの箱に入っているねじ.  ・無限な場合:無限母集合 → 将来つくられると思われる ねじ.

■ 調査と標本 全数調査:母集団の個体すべてを調べるこ と.  例:国勢調査,ファラの下ネタ発言  無限母集合は全数調査はできない.  ※全数調査は多大な労力,費用,時間がかかる. ↓ 一部から,効率よく傾向や特性などが分か れば嬉しい.

標本に関する用語 標本調査:母集団から 1 部の個体を抽出して特性 を推測する 標本抽出:母集団から 1 つの固体を抽出する 標本:抽出した固体の集合 標本の大きさ:個体の総数 無作為抽出:特性を推測するため,無作為に抽 出. 無作為標本:無作為抽出によって取り出された 標本.

■ 乱数表 乱数:無作為に抽出するための1つの手法とし て用いる. 乱数表:0から9までの数字を同確率で独立に 並べたもの. P.212 ・復元抽出:重複を認める ・非復元抽出:重複を認めない. 層別抽出:母集団を性別や年齢などの層に分け て, それより抽出を行う手法. より正確な情報が得られる.

例題 例 100 人の学生の中から 10 人を無作為抽出す る. 解 00 から 99 まで番号付けする 乱数表から 2 桁ずつを 1 つの数字として 10 個抽出. 今回は乱数表の 10 行目から抽出した. 96 | 75 | 41 | 76 | 76 | 55 | 65 | 94 | 41 | 05 | 47 この番号付けされた学生を抽出すればよい.

5-2 標本の整理 ■ 度数分布 抽出した標本から母集団の特性を推測す るために標本を整理する. 数値の範囲を区間に分けて,標本の個数 を数える. 階級:各区間のこと. 度数:その区間に入る標本の個数.

度数分布表.

身長の度数分布表

■ 標本平均 抽出した標本の平均値. 標本の大きさn,各標本の値 x1,x2,x3...xn 全体ではなく,抽出した標本についての算術平均. ・中央値 (median) :標本の値を並べたときの中央にあ る値. ・奇数なら,ちょうど真ん中. ・偶数なら,真ん中の値の平均を取る. ・最頻値 (mode) :度数分布表で度数のもっとも大きい 階級の標識の値. ( 一番出現する値.)

例題 ※例1.乱数を 100 個取得して,その値から度数分布表を生成. その値から標本平均を求める. ※例 2 .身長の度数分布から標本平均を求める. 標本値を用いたとき 全員の測定値を標本としたとき 度数分布は全員の計測値を元に計算した値のため,近似してい る.

■ 標本分散 標本のばらつきを示す量. 各標本値と標本 平均との差を 2 乗した値. 標本標準偏差:標本分散の平方根 s  標準分散 σ^2 は全体が分かっているときの分散  標本分散 s^2 は全体から抽出した標本について 計算した値.

5-3 統計量の性質 ■ 母集団の分布 母集団分布:有限母集団の数値付けを行った個 体に対して確率変数に従うときの値. 母集団分布の特性 母数 ・母平均: μ ・母分散: σ^2 ・母標準偏差: σ ・母比率:ある特性を持っている個体の割合

例題 不良品が 20 本含まれているねじ 100 本を母集 団とする. 不良品には 1 ,正常品 0 と数値付ける. 母平均 μ=1*0.2+0*0.8=0.2 母分散 σ^2={1-0.2}^2*0.2+{00.2}^2*0.8=0.16 不良品の割合母比率 p=20/100=0.2

■ 標本の分布 標本値から母集団の分布を考える. 母集団から標本 xi を抽出するときの確 以上.率変数 Xi を標本確率変数という 標本確率変数の平均 ( 標本平均 ) 標本確率変数の分散 ( 標本分散 ) 標本平均の分布を知るには, 大きさnの標本から多数回 x~ を計算することが重要

■ 標本平均の期待値と分散 標本平均の期待値 E[X]=μ( 母集団の平均 ) 標本平均の分散 E[(X-μ)^2]=σ^2( 母集団の分散 )

標本平均の期待値は母平均に等しい.

標本平均の分散は母分散を標本の大きさ で割ったものに等しい

■ 標本分散の期待値 標本分散 S^2 の期待値は母分散で表せる.  標本分散の期待値は母分散 σ^2 の (n-1)/n 倍に等しい.

終わり.

標本空間に対する確率変数では根元事象に対し て数値を対応させたもの. 例えば,サイコロを振るとき 1,2,...6 の数値に対 応する 6 個の根元事象のみを確率変数に含ませる. 確率が先に分かっているとき. 母集団に対する確率変数では無限回の測定の個 体を数値化して対応させたもの. 無限回の測定結果を確率変数に含ませる. 全数調査をして初めて決まる.