第6回 適合度の検定 問題例1 サイコロを 60 回振って、各目の出た度数は次の通りであった。 目の出方は一様と考えてよいか。 サイコロの目 (i) 1 2 3 4 5 6 観測度数 : 実験値 (O i )18 811 7 9 7 帰無仮説:サイコロの目は一様に出る =>それぞれの目の出る確率 p.

Slides:



Advertisements
Similar presentations
統計学勉強会 ~カイ二乗検定~ 地理生態学研究室 3 年 髙田裕之. カイ二乗検定とは 期待値・理論値が存在するときに用いる。 一般的にはピアソンのカイ二乗検定のことを指す。 ノンパラメトリックな検定である。 適合度検定と独立性検定がある。
Advertisements

東京大学医学系研究科 特任助教 倉橋一成 1.  背理法を使った理論展開 1. 帰無仮説( H0 、差がない)が真であると仮定 2. H0 の下で「今回得られたデータ」以上の値が観測でき る確率( P 値)を計算 3. P 値が 5% 未満:「 H0 の下で今回のデータが得られる可 能性が低い」
橋本. 階級値が棒の中央! 階級値 図での値 階級下限階級上限
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.
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。
統計解析第 11 回 第 15 章 有意性検定. 今日学ぶこと 仮説の設定 – 帰無仮説、対立仮説 検定 – 棄却域、有意水準 – 片側検定、両側検定 過誤 – 第 1 種の過誤、第 2 種の過誤、検出力.
1 市場調査の手順 1. 問題の設定 2. 調査方法の決定 3. データ収集方法の決定 4. データ収集の実行 5. データ分析と解釈 – データ入力 – データ分析 6. 報告書の作成.
Q 1. ある工場で直径1インチの軸棒を標準偏差 0.03 の 管理水準で製造している。 ある日の製造品の中から 10 本の標本をとって直径を測定 したところ、平均値が インチであった。品質管理上、 軸棒の直径が短すぎるだろうか、それとも、異常なしと判断 して、製造を続けてもよいであろうか。
統計学入門2 関係を探る方法 講義のまとめ. 今日の話 変数間の関係を探る クロス集計表の検定:独立性の検定 散布図、相関係数 講義のまとめ と キーワード 「統計学入門」後の関連講義・実習 社会調査士.
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.
エクセルと SPSS による データ分析の方法 社会調査法・実習 資料. 仮説の分析に使う代表的なモデ ル 1 クロス表 2 t検定(平均値の差の検定) 3 相関係数.
●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)
第4回 関連2群と一標本t検定 問題例1 6人の高血圧の患者に降圧剤(A薬)を投与し、前後の収縮期血圧 を測定した結果である。
数理統計学  第9回 西山.
統計的仮説検定の手順と用語の説明 代表的な統計的仮説検定ー標準正規分布を用いた検定、t分布を用いた検定、無相関検定、カイ二乗検定の説明
回答と解説.
看護学部 中澤 港 統計学第5回 看護学部 中澤 港
      仮説と検定.
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2011 平成24年1月12日(木) 東京工科大学 亀田弘之.
第2回授業 (10/2)の学習目標 第5章平均値の差の検定の復習を行う。 (詳細を復習したい者は、千野のWEB頁の春学期パワ
第7回 独立多群の差の検定 問題例1 出産までの週数によって新生児を3群に分け、新生児期黄疸の
検定 P.137.
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。
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.
第9回 二標本ノンパラメトリック検定 例1:健常者8人を30分間ジョギングさせ、その前後で血中の
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
統計的仮説検定 治験データから判断する際の過誤 検定結果 真実 仮説Hoを採用 仮説Hoを棄却 第一種の過誤(α) (アワテモノの誤り)
第6章 2つの平均値を比較する 2つの平均値を比較する方法の説明    独立な2群の平均値差の検定   対応のある2群の平均値差の検定.
確率・統計Ⅱ 第7回.
統計学勉強会 対応のあるt検定 理論生態学研究室 3年 新藤 茜.
第2章補足Ⅱ 2項分布と正規分布についての補足
カイ二乗検定の応用 カイ二乗検定はメンデル遺伝の分離比や計数(比率)データの標本(群)の差の検定にも利用できる 自由度
ホーエル『初等統計学』 第8章4節~6節 仮説の検定(2)
母分散が既知あるいは大標本の 平均に関する統計的検定
統計学  西 山.
計算値が表の値より小さいので「異なるとは言えない」。
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.
正規性の検定 ● χ2分布を用いる適合度検定 ●コルモゴロフ‐スミノルフ検定
対応のあるデータの時のt検定 重さの測定値(g) 例:
クロス集計とχ2検定 P.144.
第8回 関連多群の差の検定 問題例1 健常人3名につき、血中物質Xの濃度を季節ごとの調べた。 個体 春 夏 秋 冬 a
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.
土木計画学 第6回(11月9日) 調査データの統計処理と分析4 担当:榊原 弘之.
analysis of survey data 第3回 香川大学経済学部 堀 啓造
analysis of survey data 第2回 堀 啓造
Excelによる実験計画法演習 小木哲朗.
早稲田大学大学院商学研究科 2016年1月13日 大塚忠義
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。
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
第11回授業(12/11)の学習目標 第8章 分散分析 (ANOVA) の学習 分散分析の例からその目的を理解する 分散分析の各種のデザイン
確率と統計2008 平成20年12月4日(木) 東京工科大学 亀田弘之.
統計学 西 山.
確率と統計 年1月12日(木)講義資料B Version 4.
藤田保健衛生大学医学部 公衆衛生学 柿崎 真沙子
確率と統計 メディア学部2009年 2009年11月26日(木).
1.母平均の検定:小標本場合 2.母集団平均の差の検定
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
統計的検定   1.検定の考え方 2.母集団平均の検定.
母分散の検定 母分散の比の検定 カイ2乗分布の応用
クロス表とχ2検定.
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 :
第3日目第4時限の学習目標 第1日目第3時限のスライドによる、名義尺度2変数間の連関のカイ2乗統計量についての復習
藤田保健衛生大学医学部 公衆衛生学 柿崎 真沙子
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.
数理統計学  第12回 西 山.
平成23年12月22日(木) No.9 東京工科大学 担当:亀田弘之
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:

第6回 適合度の検定 問題例1 サイコロを 60 回振って、各目の出た度数は次の通りであった。 目の出方は一様と考えてよいか。 サイコロの目 (i) 観測度数 : 実験値 (O i ) 帰無仮説:サイコロの目は一様に出る =>それぞれの目の出る確率 p i は 1/6 H 0 :p 1 = ・・・ =μ 6 =1/6 対立仮説:サイコロは歪んでいる H 1 :p 1 ≠ ・・・ ≠ p 6 有意水準 5% で検定 サイコロの目 期待値: 60 回中 (E i ) 教科書 p122~141

ポアソン分布 =m 2 項分布 m=np σ 2 =np(1-p) n: 大 p: 小 計数値の分布 TT T :計測時間 X :計測数 時間

サイコロの目 (i) 観測度数 : 実験値 (O i ) 期待値: 60 回中 (E i ) 期待値からのズレ具合? 自由度 n-1 の χ 2 (カイ 2 ジョウ)分布 m ;自由度

χ 2 (カイ 2 ジョウ)分布 z i :標準正規分布

自由度 df=5 x=χ 2 =8.8 π x ≧ 8.8 > α 帰無仮説を棄却できない χ 2 α=5% =11.07 χ 2 =8.8

問題例2 ある臓器の癌の症例をその組織型( A 1,A 2,A 3 )と主たる 転移巣( B 1,B 2,B 3 )によって分類した。癌の種類と転移巣 の間に一定の傾向があると判断してよいか。 B 1 B 2 B 3 計 A A A 計 帰無仮説:癌の種類と転移巣の間に一定の傾向はない H 0 : 周辺度数にのみ従うイベント 対立仮説:癌の種類と転移巣の間に一定の傾向がある H 1 : 周辺度数にのみ従うイベントとは言えない 有意水準 5% で検定

l×m 分割表 B 1 B 2 ・・・ B m 計 A 1 O 11 O 12 ・・・ O 1 m R 1 A 2 O 21 O 22 ・・・ O 2 m ・・・・・・・ ・・ O ij ・・・・ A l O l 1 ・・・・ O lm R l 計 C 1 C m N H 0 :要因 A 、要因 B が互いに無関係ならば、周辺度数(要因の計)のみに依存する。 B 1 B 2 ・・・ B m 計 A 1 E 11 E 12 ・・・ E 1 m R 1 A 2 E 21 E 22 ・・・ E 2 m ・・・・・・・ ・・ E ij ・・・・ A l E l 1 ・・・・ E lm R l 計 C 1 C m N O ij :観測データ 期待値: E ij = R i ×C j N 自由度 df=(l-1)(m-1)

B 1 B 2 B 3 計 A A A 計 B 1 B 2 B 3 計 A A A 計 自由度 df=(l-1)(m-1)=(3-1)(3-1)=4 χ 2 α=5% =9.488 χ 2 =17.09 π x ≧ < α 帰無仮説を棄却

問題例3 ある疾患には小児型と成人型があるという、その疾患を持つ患者 にある抗体反応テストをし、陽性か陰性を調べたものである。 小児型成人型計 陽性 陰性 計 小児型と成人型で抗体反応に差があるといってよいか。有意水準 5% イベント数が少ない 期待度数の分散が大きめになる 小児型成人型計 陽性 陰性 計 E ij = R i ×C j N 期待値: 期待度数に 5 以下がある場合 Fisher の直接確率計算法

B 1 B 2 計 A 1 abR 1 A 2 cdR 2 計 C 1 C 2 N この結果になる確率 p ① 小児型 成人型 計 陽性 陰性 計 ② 小児型 成人型 計 陽性 陰性 計 ③ 小児型 成人型 計 陽性 陰性 計 まれな結果 上側確率 p=p 1 +p 2 +p 3 = = π Ei ≦5 < α 帰無仮説を棄却

演習 6.1 日本のある年の人口の年齢構成比が分かっている。ある調査のために 2000 名 を無作為に選び、年齢区分毎の人数を調べた。 年齢構成比に偏りがないといえるか。有意水準 5% で検定しなさい。 演習 6.2 ある症状を持つ患者の生年月日の季節的分布を見たところ 春夏秋冬 度数 であった。その症状発生に季節的な偏りがあるといえるか。 有意水準 5% で検定しなさい。 演習 6.3 ある病気を持つ患者 140 名を無作為に 2 群に分け、 A,B2 種の方法で治療した。 一定期間後の生存・死亡数を比較した。 AB 生存 4824 死亡 3236 治療法により生存率が異なるといえるか。有意水準 5% で検定しなさい。