母分散の信頼区間 F分布 母分散の比の信頼区間

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.
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.
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。
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.
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.
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.
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.
●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)
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
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
看護学部 中澤 港 統計学第5回 看護学部 中澤 港
第4章補足 分散分析法入門 統計学 2010年度.
経済統計学 第2回 4/24 Business Statistics
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
多変量解析 -重回帰分析- 発表者:時田 陽一 発表日:11月20日.
確率・統計Ⅰ 第11回 i.i.d.の和と大数の法則 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4回 (10/16) 授業の学習目標 先輩の卒論の調査に協力する。 2つの定量的変数間の関係を調べる最も簡単な方法は?
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.
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.
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.
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).
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.
不等式の表す領域  直線で分けられた領域.
統計解析 第10回 12章 標本抽出、13章 標本分布.
統計学  第6回 西山.
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
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.
対応のあるデータの時のt検定 重さの測定値(g) 例:
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.
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
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
本時の目標 「相似な図形の相似比と面積比の関係を理解し、それを用いて相似な図形の面積を求めることができる。」
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.
数理統計学 西 山.
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
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
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.
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 :
第5回 確率変数の共分散 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
統計学  第9回 西 山.
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
第3章 統計的推定 (その2) 統計学 2006年度 <修正・補足版>.
Presentation transcript:

母分散の信頼区間 F分布 母分散の比の信頼区間 母集団分散の区間推定 母分散の信頼区間 F分布   母分散の比の信頼区間

標本分散の統計量 標本分散は   に従うのである。

  分布のグラフと自由度

分布と臨界値

  の信頼係数     の信頼区間

a と b の決定 自由度m=n-1   a は  分布の下側確率  となる値  b は  分布の上側確率    となる値 

  分布表の使い方 例えばm=10、       の場合 であることが確認できる。

信頼係数 の 信頼区間 を満たすものとして 分布表から得られる。 ただし、推定した信頼区間において 信頼係数     の  信頼区間  を満たすものとして   分布表から得られる。 ただし、推定した信頼区間において a と b の順位が変わったことに気をつけましょう。

練習問題1 漬物の入った10本の缶の重さは以下のとおりであった(単位:kg): 9.5 11 9.8 10.2 9.3     9.5 11 9.8 10.2 9.3   10.4 10 10.6 10.5 9.9  これより漬物缶の重さの分散の信頼区間を信頼係数99%で求めよ。 

2つの分散の比:F分布 を自由度 の 分布、 を自由度 の 分布とし、互いに独立であるとするとき、その分散の比を   を自由度  の  分布、  を自由度  の  分布とし、互いに独立であるとするとき、その分散の比を  と定義される確率変数Fは自由度     のF分布といい、       で表す。

2つの標本分散比の標本分布(p149) に従う。 F分布の定義から と定義される確率変数Fは自由度(k1, k2)のF分布という。 標本分散      (自由度調整済み分散とする)について、                         に従う。 そして、k1=m-1, k2=n-1とすれば    F分布の定義から

自由度(m-1, n-1)のF 分布 は自由度(m-1, n-1)のF分布 に従うことになる。         のとき、         の標本分布となる。

F分布表                 の成立する臨界値 の表が(p229-232)に作成されている。 定義からFが       に従う場合、 1/Fは        に従う。したがって

自由度(k1, k2)のF 分布 x

F分布の信頼区間 信頼係数    のF分布の信頼区間 母分散の比     について解いて、この比の信頼区間を信頼係数    で求めると

普通、F分布はF >1の場合のみ扱っているので、Fの分子と分母は、 分子に大きい方の値をおき、 F > 1となるように決める。 について どっちの標本分散を分子に置くべきか? 普通、F分布はF >1の場合のみ扱っているので、Fの分子と分母は、 分子に大きい方の値をおき、 F > 1となるように決める。

練習問題2: P167例題3 1)各年の株価収益率のリスクに関して95%の信頼区間を推定せよ。