統計学入門 4-10章 チーム小樽 担当:いぬき.

Slides:



Advertisements
Similar presentations
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.
Advertisements

数理統計学 西 山. 前回のポイント<ルート N の法則> 1. データ(サンプル)の合計値 正規分布をあてはめる ルート N をかけて標準偏差を求める 2. データ(サンプル)の平均値 正規分布を当てはめる 定理8がポイント ルート N で割って標準偏差を求める.
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.
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.
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.
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.
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.
生物統計学・第 4 回 比べる準備をする 平均、分散、標準偏差、標準誤差、標準 化 2015 年 10 月 20 日 生命環境科学域 応用生命科学類 尾形 善之.
統計学 西山. 標本分布と推定 標準誤差 【例題】 ○○ 率の推 定 ある人気ドラマをみたかどうかを、 100 人のサンプルに対して質問したところ、 40 人の人が「みた」と答えた。社会全体 では、何%程度の人がこのドラマを見た だろうか。 信頼係数は95%で答えてください。
数理統計学 西 山. 前回の問題 ある高校の 1 年生からランダムに 5 名を選 んで 50 メートル走の記録をとると、 、 、 、 、 だった。学年全体の平均を推定しなさい. 信頼係数は90%とする。 当分、 は元の分散と一致 していると仮定する.
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.
統計学 西山. 平均と分散の標本分布 指定した値は μ = 170 、 σ 2 = 10 2 、データ数は 5 個で反復 不偏性 母分散に対して バイアスを含む 正規分布カイ二乗分布.
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 )
マンガでわかる統 計学(後半) 保田ゼミ 小樽チームサブゼミ 講 担当:荒谷.
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.
第1回 確率変数、確率分布 確率・統計Ⅰ ここです! 確率変数と確率分布 確率変数の同時分布、独立性 確率変数の平均 確率変数の分散
経済統計学 第2回 4/24 Business Statistics
数理統計学(第四回) 分散の性質と重要な法則
統計解析 第7回 第6章 離散確率分布.
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
ホーエル『初等統計学』 第8章1節~3節 仮説の検定(1)
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。
相関係数 植物生態学研究室木村 一也.
得点と打率・長打率・出塁率らの関係 政治経済学部経済学科 ●年●組 ●● ●●.
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.
統計解析 第9回 第9章 正規分布、第11章 理論分布.
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
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.
Effect sizeの計算方法 標準偏差が正確に求められるほど症例数が十分ないときは、測定しえた症例の中で、最大値と最小値の値の差を4で割り算した値を代用することが出来る。この場合には正規分布に従うことを仮定することになる。
心理統計学 II 第7回 (11/13) 授業の学習目標 相関係数のまとめと具体的な計算例の復習 相関係数の実習.
流れ(3時間分) 1 ちらばりは必要か? 2 分散・標準偏差の意味 3 計算演習(例題と問題) 4 実験1(きれいな山型の性質を知ろう)
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)
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
数理統計学  第8回 第2章のエクササイズ 西山.
数理統計学  第8回 西山.
母集団平均値の区間推定 大標本の区間推定 小標本の区間推定.
統計学 12/13(木).
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
3章 Analysing averages and frequencies (前半 p )
統計解析 第10回 12章 標本抽出、13章 標本分布.
統計学 11/08(木) 鈴木智也.
統計学  第6回 西山.
社会福祉調査論 第9講 母集団の推計 12月14日.
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
応用数理工学特論 期末発表 西口健太郎 渡邉崇充
相関分析.
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
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
統計学 西 山.
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 
確率と統計 年1月12日(木)講義資料B Version 4.
母分散の信頼区間 F分布 母分散の比の信頼区間
早稲田大学大学院商学研究科 2014年12月10日 大塚忠義
確率と統計2009 第12日目(A).
統計的検定   1.検定の考え方 2.母集団平均の検定.
「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 :
統計処理1 平均・分散・標準偏差.
情報工学Ⅱ (第9回) 月曜4限 担当:北川 晃.
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.
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.
外れ値検出 Outlier Detection 外れサンプル検出 Outlier Sample Detection
Presentation transcript:

統計学入門 4-10章 チーム小樽 担当:いぬき

「標準偏差」の復習 標準偏差とは? どっちが安定?? 平均点:     60点 標準偏差S.D: 10点 平均点:    50点 標準偏差S.D:30点

標準偏差(応用) データに一定数をプラスすると標準偏差は?? 何も変わらない!!

身長の標準偏差は? 180cm 150cm 定数10m 定数10m

S.Dで株のボラティリティをみよう *100万円で10万円儲けたいばあい 月次収益率10% =平均10%値上がり

月次収益率=10% → 100万で10万円もうかるよ!          でも…… S.D は20%だとしたら… マイナス10% 可能性                    (S.D20%-平均10%)                    プラス10% 可能性も             S.Dはリスク指標 

ボラティリティ 10% ってのは   平均から10%×2=20%以上 下回ることはない ※ボラティリティの2倍以上はほとんどない   =2σ区間では95%が含まれるから→あとでやります

問題演習 エクセルへ

正規分布と標準正規分布 1σ区間=68% 2σ区間=95%

推定で予測しよう あらゆる確率は正規分布で表せる 1σ区間の正規分布 =68% の確率で予測可能 もっと予測率を上げよう 95%区間= -1.96以上+1.96以下 覚えてね!

 エクセル問題演習 正規分布表配布

区間推定 -1.96≦データ≦1.96 に入っているか ないか 入ってる→ 仮説は棄却されない 入ってない→仮説は棄却される

 ひたすら問題演習エクセル