統計学なんでもスレッド12

1 ：１３２人目の素数さん：2010/09/03(金) 22:42:26

2 ：１３２人目の素数さん：2010/09/03(金) 22:51:26

3 ：１３２人目の素数さん：2010/09/03(金) 22:53:33

テンプレ

●学校の宿題の丸投げはやめましょう。

●質問者は質問の前に相当程度調べるなり、考えるなりしましょう。

●荒らしは基本的にスルーでお願いします。

4 ：１３２人目の素数さん：2010/09/03(金) 23:28:00

>>1-3
乙。

前スレのこのあたりで尻切れになったんで一応貼っとく

987 名前: １３２人目の素数さん Mail: sage 投稿日: 2010/08/29(日) 21:07:04
最近はデータ数がバカみたいに多く集まることが多いので、統計的検定は無意味だと聞いたんですがホント？
たしかにnが万単位あれば僅かな平均値差でもバリバリ有意になっちまいますね。
そこらへん、プロの統計家はどう考えてるんでしょうか。

5 ：１３２人目の素数さん：2010/09/04(土) 00:16:58

>>4　乙

実用的なデータマイニングの世界では統計検定は無意味。
1万例の標本のt検定なんて何の意味もない。
ところで10例の検定は意味あって、
100例でもまだまあ良くて
1000例だとかなり微妙で
10000例だと駄目な検定って、どこから駄目なのかだれも教えてくれないのだがなんでだろう。。

6 ：１３２人目の素数さん：2010/09/04(土) 09:08:59

だめだというのは何に使うかによるからだろう。
円周率が乱数かという検定なら10000桁でも耐える。

7 ：１３２人目の素数さん：2010/09/04(土) 12:37:54

>>4
て優佳、前スレ987の疑問て、恐ろしく初心者的な勘違いだし、
それを（スレ読んでるかどうかもわからない）「プロの統計家」に答えろとご指名。
レス付けるのは、同じ勘違いしてる初心者しか居ないだろｗ

8 ：１３２人目の素数さん：2010/09/04(土) 13:47:00

路傍に転がる石からビーナスを救い出す名工のように
ナイーブな疑問から本質的な議論を切り出す立派な人が
たまたまこのスレを見ているかもしれない

9 ：１３２人目の素数さん：2010/09/04(土) 19:51:23

>>7
君みたいな見苦しいレスを見ると、ああやっぱりここは２ちゃんなのねって実感するよ。
おそらくは自分が初心者じゃないと勘違いしている統計オタク君。
君の大好きな「統計」が危ういみたいだから、なんか反論でもしてみたらwﾌﾟﾌﾟｯw

10 ：１３２人目の素数さん：2010/09/04(土) 23:18:25

>だめだというのは何に使うかによるからだろう。
>円周率が乱数かという検定なら10000桁でも耐える。

10万桁、100万桁だったらどうなのだ？
統計的検定をどの対象に使用しようと、大規模データの前にはいつか無効になってしまう。
しかも、どこから無効になるのかが曖昧模糊として要領を得ない。
なぜこんな手法が長らく科学の発展に寄与してきたのだろう。
だれか答えてくれそうなものだが、だれも答えてくれない。
ま、なんにしても大規模データには使えないってことで桶？

11 ：１３２人目の素数さん：2010/09/04(土) 23:33:19

円周率なら何桁でも耐えるよ。
耐えないなら乱数でないことが証明できてしまう。ｗ

12 ：１３２人目の素数さん：2010/09/05(日) 00:34:11

あ、そゆことなんですか。
なんも理解しないでレスしてしまったｗ
よくわかってないけど、例えば2群の平均値差の検定時の標本数と、円周率が乱数か否かの桁数って同列に語れるの？
>>4のnってのは前者のことだと思うんだけど。

13 ：１３２人目の素数さん：2010/09/05(日) 04:18:33

自分薬学生何ですが統計学がわかりやすいオススメの本ってありますか？

14 ：１３２人目の素数さん：2010/09/05(日) 14:03:28

>>12
円周率の小数点以下の桁を奇数番目と偶数番目に分けて
それぞれの桁に出てくる数の平均値に差があるかという
検定問題で考えると同じ。
他の問題でつまずくのは本当には差があるのが普通なので
データが増えると必ず棄却される点。
「棄却されるというが目くじらを立てるほどの差か」と思うのは
その問題の出所に依存するので一般的には何も言えない。

15 ：１３２人目の素数さん：2010/09/05(日) 22:20:30

>>14
そう。
例え母集団が同じでも、異なったconditionで抽出されたsample間には差があるのが普通。
だから標本が増えれば自ずと真実が露呈されて棄却される。
だから何？ってかんじ。

だから標本数の多い場合に検定は無意味。

16 ：１３２人目の素数さん：2010/09/06(月) 01:39:24

ぜんぜん無意味じゃないよ。
情報分だけ「仮説」の方の精度を高くする必要がある、ということ。
「あなたが言う"実質同じじゃん"とはプラスマイナス幾つの範囲まで？」とまず聞いてから
それを仮説化して検定しないと、、、高精度分析なんだからさ

17 ：１３２人目の素数さん：2010/09/07(火) 01:01:43

>あなたが言う"実質同じじゃん"とは

いつそんなこと言ったってか？
実質同じじゃないことがいつもわかるようになります。ｎがおっきいと。
帰無仮説は棄却されっぱなしで検定自体には意味がなくなります。
いじょ。

18 ：１３２人目の素数さん：2010/09/07(火) 02:45:38

この問題の解説を誰かお願いします(T_T)

正規母集団N(μ,5)から20の無作為標本を取り出したとき、標本平均が48.6だった。この時母平均μ=50といえるか、有意水準0.05で両側検定せよ。

19 ：１３２人目の素数さん：2010/09/07(火) 10:25:54

自分で仮説を立てて検定したことがないんだろうな。
たぶんパッケージソフトを手順だけ覚えて使ってるだけ。

20 ：１３２人目の素数さん：2010/09/07(火) 11:19:33

初心者です。検定方法を選択する時に母集団の正規性の有無はどのように
考えたらよいのでしょうか。「こういったタイプの調査なら正規分布する
ことになっている」と考えるのでしょうか。