確率と統計2009 2010年1月7日(木) Version 3.

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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.
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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.
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。
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.
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.
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.
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。
4. 統計的検定 ( ダイジェスト版 ) 保健統計 2014 年度. Ⅰ 仮説検定の考え方 次のような問題を考える。 2014 年のセンター試験、英語の平均点は 119 点であった。 T 高校では 3 年生全員がセンター試験を受験したが、受験生の中から 25 人を選んで調査したところ、その平均点は.
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.
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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
データ分析入門(11) 第11章 平均値の差の検定 廣野元久.
確率と統計 平成23年12月8日 (徐々に統計へ戻ります).
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検定 P.137.
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統計学 12/13(木).
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対応のあるデータの時のt検定 重さの測定値(g) 例:
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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.
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。
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藤田保健衛生大学医学部 公衆衛生学 柿崎 真沙子
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
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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.
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第4章 統計的検定 (その2) 統計学 2006年度.
「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 :
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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
藤田保健衛生大学医学部 公衆衛生学 柿崎 真沙子
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確率と統計2009 2010年1月7日(木) Version 3

今日も検定、検定また検定

PROBLEM 全国10歳の女子の身長は、平均μ=140cm、標準偏差 σ=5cmの正規分布に従うことが知られている。いま、あ る地域に住む10歳の女子25名の身長を調べたところ、 平均m=137cmであった。この地域の女子の身長は全 国水準と比べてどうか?

平均μ = 140cm 標準偏差σ = 5cm 平均μ = 137cm 標準偏差

平均μ = 140cm 標準偏差σ = 5cm 平均m = 137cm 標準偏差 標本平均 m = 140cm 標準偏差σX = σ/√n

仮説H0:その地域に関するデータは、全国データの標本で        ある。 定理:N(μ=140, σ2=25)から得られる標本に関して、     標本平均の平均はN( μ, σ2 / n ) に従う。 事実(調査結果): 標本の平均m=137cm。 分析: N( μ, σ2 / n ) = N( 140, 52/ 25 ) = N( 140, 1 ) に     おいて、平均値mが137cm以下か143以上になる     確率Pを計算する(両側検定)。 有意水準を5%とする。 Z = ( m - μ) / (σ / √n) = -3 および正規分布表より、  P = 0.0027 < 0.05 仮説H0を棄却する。 結論:有意水準5%でその地域の女子の身長は 全国平均よりも低い。

データ分析の練習をしてみよう!

PROBLEM あるガン性疾患Xの疑いのある患者60名のうち、最終的 にガンXの診断が確定した者が20名であった。いま、全 症例についてその血液型を調べ、A型の人数を数えた ところ以下のようになった。ガンXの患者ではA型の人が 多いと言えるか?考察せよ。 ガン陽性(+) ガン陰性(-)  合 計 A   + 型   - 15 5 25 30  合 計 20 40 60

考察 2行2列の表になっているので、2×2分割表の検定法 を適用する。

PROBLEM 前立腺ガンの患者150名をランダムに2群に分け、A,B 2種類の方法で治療を試みた。一定期間後、両群の生 存・死亡数を比較したところ以下のようになった。治療法 により生存率が異なると言えるか? 治療法A 治療法B 合計 生存者数 死亡者数 55 20 35 40 90 60 75 150

PROBLEM シャープペンシル用の芯を作っている工場において、 製造した芯の太さの平均値μ(母平均)が0.90mmにな るようにしないと、シャープペンシルに合わない芯が出 て顧客から苦情が来るため、母平均が0.90mmではな くなったときは機械を止めて調整することにしている。母 平均が0.90mmかどうかは、毎日製造される芯の中から、 無作為に100本を取り出して、その太さを測りその平均 値mを計算することで調べている。いまmを求めたら 0.91mmであり、また、標準偏差s=0.03mmであった。 この場合あなたはどういう判断を下しますか? (機械を止めて調整する? まだしない?)

考察 条件設定: 分かっているもの: 母平均μ 標本平均m 標本の大きさn 分かっていないもの: 母標準偏差σ

数学的事実 標本平均Xは、標本の大きさが十分大きければ、 N( μ, σ2/n ) に従う。 従って、Z=(X-μ) / ( σ /√n ) は、N(0, 1) に従う。 【疑問】 この定理が利用できるためには、母平均と母標準偏差 がともに分かっていなければならない。 しかしながら、今の場合には分かっていない! どうすればいいのか?

新たな事実 標本の大きさnが十分大きければ、s≒σ とおける。

考察(続き) 有意水準1%とすると、 |Z0| > 2.576 だから、母平均は0.90mmではない。 機械を止めて調整しよう!

PROBLEM (平均値の差の検定) A社とB社の食料品を、それぞれ無作為に100個ずつ 取り出して、その濃度を測定したところ、ma=45.36%, sa=0.35%, mb=45.24%, sb=0.40% であった。両社の 製品に関する濃度の母平均には差があるだろうか?統 計的に検討しなさい。

仮説H:2つの母平均には差がない。μa = μb。 ma=45.36, mb=45.24, sa=0.35=σa, sb=0.40=σb, na=nb |z0|>1.96だから、有意水準5%でHは棄却。 (A社の方がB社のものより濃度が高い。)

根拠 2つの標本の元の分布が正規分布ならば、ma-mbの 分布もまた正規分布で、 N(μa-μb, σa2/na + σb2 /nb) になる。また、nが十分 大きければ元の分布が正規分布でなくても、中心極限 定理により正規分布とみなしてよい。