Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Sign up for free
Menu
Search
Features
All features
Private URLs
Password Protection
Custom URLS
Scheduled publishing
Remove Branding
Restrict embedding
Deck Collections
Notes
Features
All features
Private URLs
Password Protection
Custom URLS
Scheduled publishing
Remove Branding
Restrict embedding
Deck Collections
Notes
Explore
Featured decks
Featured speakers
Programming
Technology
Storyboards
Explore
Featured decks
Featured speakers
Programming
Technology
Storyboards
Pricing
Search
Sign in
Sign up for free
2024年度春学期 統計学 第13回 不確かな測定の不確かさを測る ― 不偏分散とt分布 (2...
Search
Sponsored
·
Your Podcast. Everywhere. Effortlessly.
Share. Educate. Inspire. Entertain. You do you. We'll handle the rest.
→
Akira Asano
PRO
June 21, 2024
Education
270
0
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
2024年度春学期 統計学 第13回 不確かな測定の不確かさを測る ― 不偏分散とt分布 (2024. 7. 4)
関西大学総合情報学部 統計学(担当・浅野晃)
http://racco.mikeneko.jp/Kougi/2024s/STAT/
Akira Asano
PRO
June 21, 2024
More Decks by Akira Asano
See All by Akira Asano
2026年度秋学期 統計学 講義の進め方と成績評価について (2026. 9. 28)
akiraasano
PRO
0
6
2026年度秋学期 統計学 第1回 イントロダクション ー 統計的なものの見方・考え方について (2026. 9. 29)
akiraasano
PRO
0
4
2026年度秋学期 統計学 第2回 統計資料の収集と読み方 (2026. 10. 6)
akiraasano
PRO
0
4
2026年度秋学期 画像情報処理 講義の案内
akiraasano
PRO
0
24
2026年度秋学期 画像情報処理 第1回 イントロダクション
akiraasano
PRO
0
60
2026年度秋学期 画像情報処理 第1部・画像のサンプリングと周波数 / 第2回 結像と空間周波数,フーリエ級数
akiraasano
PRO
0
18
2026年度秋学期 応用数学(解析) 講義の進め方と成績評価について (2026. 9. 25)
akiraasano
PRO
0
24
2026年度秋学期 応用数学(解析) 第1回 イントロダクションーちょっとかっこいい数学を (2026. 9. 25)
akiraasano
PRO
0
24
2026年度秋学期 応用数学(解析) 第1部・「無限」の理解 / 第2回 無限にも大小がある (2026. 10. 2)
akiraasano
PRO
0
13
Other Decks in Education
See All in Education
Examen de Selectividad. Geografía julio 2026 (Convocatoria Extraordinaria). UCLM
juanmartin2026
1
14k
「答えを出す」より「わかる」をつくる
kzkmaeda
1
310
Sekolah Sabat - Triwulan 3 2026 - Pelajaran 12
hiola
0
12k
【2026年サマースクール用ZEPメタバース校舎操作ガイド】
ainischool
0
120
1人 × AI、1か月でここまで作れる ー 数年前の外注換算3.8〜7.4億円・241〜379人月分の作業を、AI費用 約10万円・31日で
frievea
0
530
Soluciones al examen de Geografía 2026. JUNIO (Convocatoria Ordinaria)
juanmartin2026
1
11k
[2026前期火5] 論理学(京都大学文学部 前期 第11回)「ハーモニー:三層モデルと保存拡大」
yatabe
0
300
NDIAS Automotive / IoT CTF 2026 Recap - Keyfob & OSINT
himitu23
0
350
Science Tokyo University for International Research Excellence scheme_April 2026
sciencetokyo
PRO
0
280
Draft Lesson Plan on the History of Information and Communication (included Submarine Cables)
shuichikishida
0
110
AIがコードを書く時代に、何を教えるのか / What Should We Teach in the Age of AI-Generated Code?
ichiroc
1
570
検定資格の価値 ~実はすごいよQC検定~
bunnchinn3
0
120
Featured
See All Featured
Learning to Love Humans: Emotional Interface Design
aarron
275
41k
Between Models and Reality
mayunak
4
470
Building Adaptive Systems
keathley
44
3.2k
エンジニアに許された特別な時間の終わり
watany
109
250k
世界の人気アプリ100個を分析して見えたペイウォール設計の心得
akihiro_kokubo
PRO
74
42k
For a Future-Friendly Web
brad_frost
183
10k
Neural Spatial Audio Processing for Sound Field Analysis and Control
skoyamalab
0
520
brightonSEO & MeasureFest 2025 - Christian Goodrich - Winning strategies for Black Friday CRO & PPC
cargoodrich
3
850
How to audit for AI Accessibility on your Front & Back End
davetheseo
0
550
BBQ
matthewcrist
89
10k
The Illustrated Children's Guide to Kubernetes
chrisshort
51
53k
From π to Pie charts
rasagy
1
380
Transcript
関西大学総合情報学部 浅野 晃 統計学 2024年度春学期 第13回 不確かな測定の不確かさを測る ― 不偏分散とt分布
ちょっと(ほんのちょっと) 前回までの復習
34 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 正規分布の場合の区間推定 3 例題 標本 をとりだす サイズ X1 ,
X2 , …, Xn n 母集団 (受験者全体) 母平均 μ 母平均 の95%信頼区間が知りたい μ 正規分布 と仮定する 母分散 がわかっているものとする σ2 (説明の都合です) 標本平均 ¯ X
34 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 区間推定の考え方 4 数値をいくつか抽出して標本平均 標本平均にすることで ばらつきが小さくなる 仮に,何度も抽出したとすると 母平均(実際にはわからない) のまわりにばらついている
標本平均の期待値 =母平均 標本平均の分散 =母分散÷標本サイズ X X X X ★ ★ ★ ★
34 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 区間推定の考え方 5 標本平均の左右に区間をつける 区間は母平均を 母平均 どの回の区間が 母平均を含むか・含まないかは わからないが
確率95%で母平均を含むように 区間の幅を設定できる X X X X 含む 含む 含まない 含む (実際にはわからない) 標本平均はばらついているが,前後に区間をつければ,母平均はたいてい その区間に入っているようにできる
34 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 信頼区間 6 区間は母平均を 母平均 X X X X
含むだろう 含む 含ま ない 含む (実際にはわからない) 95%という大きな確率で 母平均を含むように設定した区間だから, その1回でも含むと信じる 母平均の [信頼係数]95%の [信頼区間] という ([95%信頼区間])
不偏分散💡💡
34 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 正規分布の場合の区間推定 8 例題 標本 をとりだす サイズ X1 ,
X2 , …, Xn n 母集団 (受験者全体) 母平均 μ 母平均 の95%信頼区間が知りたい μ 正規分布 と仮定する 母分散 がわかっているものとする σ2 (説明の都合です) 標本平均 ¯ X
34 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 母分散は,ふつうはわからない 9 母集団全体は調べていないし,母平均もわからない (わからないから,いま推定しようとしている)
34 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 母分散は,ふつうはわからない 9 それなのに,母分散がわかるはずがない 母集団全体は調べていないし,母平均もわからない (わからないから,いま推定しようとしている)
34 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 母分散は,ふつうはわからない 9 それなのに,母分散がわかるはずがない 母集団全体は調べていないし,母平均もわからない (わからないから,いま推定しようとしている) 母分散の「代用品」を,標本を使って計算できないか。
34 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 標本を使って分散を計算 10 分散=(偏差)2の平均
34 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 標本を使って分散を計算 10 分散=(偏差)2の平均
34 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 標本を使って分散を計算 10 分散=(偏差)2の平均 (データの各数値)ー(データの平均)
34 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 標本を使って分散を計算 10 標本を使って分散を計算する。 分散=(偏差)2の平均 (データの各数値)ー(データの平均)
34 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 標本を使って分散を計算 10 標本を使って分散を計算する。 分散=(偏差)2の平均 (データの各数値)ー(データの平均) データ: 標本 , ...
X1 Xn
34 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 標本を使って分散を計算 10 標本を使って分散を計算する。 分散=(偏差)2の平均 (データの各数値)ー(データの平均) データ: 標本 , ...
X1 Xn データの平均:
34 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 標本を使って分散を計算 10 標本を使って分散を計算する。 分散=(偏差)2の平均 (データの各数値)ー(データの平均) データ: 標本 , ...
X1 Xn データの平均: 本当は母平均だが,
34 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 標本を使って分散を計算 10 標本を使って分散を計算する。 分散=(偏差)2の平均 (データの各数値)ー(データの平均) データ: 標本 , ...
X1 Xn わからないので標本平均 で代用 ¯ X データの平均: 本当は母平均だが,
34 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 標本を使って分散を計算 11 標本を使った分散 S2 = 1 n (X1
− ¯ X)2 + (X2 − ¯ X)2 + · · · + (Xn − ¯ X)2
34 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 標本を使って分散を計算 11 標本を使った分散 S2 = 1 n (X1
− ¯ X)2 + (X2 − ¯ X)2 + · · · + (Xn − ¯ X)2
34 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 標本を使って分散を計算 11 標本サイズで割る 標本を使った分散 S2 = 1 n
(X1 − ¯ X)2 + (X2 − ¯ X)2 + · · · + (Xn − ¯ X)2
34 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 標本を使って分散を計算 11 標本サイズで割る 標本を使った分散 S2 = 1 n
(X1 − ¯ X)2 + (X2 − ¯ X)2 + · · · + (Xn − ¯ X)2 分散=(偏差)2の平均 だから当然だけど…
34 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 標本を使って分散を計算 11 標本サイズで割る 標本を使った分散 S2 = 1 n
(X1 − ¯ X)2 + (X2 − ¯ X)2 + · · · + (Xn − ¯ X)2 分散=(偏差)2の平均 だから当然だけど… 本当にこれでいいの?
34 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 標本平均を用いた偏差 12 標本サイズ とする n = 2 標本は
X1 , X2
34 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 標本平均を用いた偏差 12 標本サイズ とする n = 2 標本は
X1 , X2
34 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 標本平均を用いた偏差 12 標本サイズ とする n = 2 標本は
X1 , X2 X1
34 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 標本平均を用いた偏差 12 標本サイズ とする n = 2 標本は
X1 , X2 X1 X2
34 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 標本平均を用いた偏差 12 標本サイズ とする n = 2 標本は
X1 , X2 X1 X2 母平均
34 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 標本平均を用いた偏差 12 標本サイズ とする n = 2 標本は
X1 , X2 X1 X2 母平均
34 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 標本平均を用いた偏差 12 標本サイズ とする n = 2 標本は
X1 , X2 X1 母平均とのへだたり(偏差) X2 母平均
34 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 標本平均を用いた偏差 12 標本サイズ とする n = 2 標本は
X1 , X2 ¯ X X1 母平均とのへだたり(偏差) X2 母平均
34 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 標本平均を用いた偏差 12 標本サイズ とする n = 2 標本は
X1 , X2 ¯ X X1 母平均とのへだたり(偏差) X2 母平均
34 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 標本平均を用いた偏差 12 標本サイズ とする n = 2 標本は
X1 , X2 ¯ X X1 母平均とのへだたり(偏差) X2 標本平均とのへだたり 母平均
34 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 標本平均を用いた偏差 12 標本サイズ とする n = 2 標本は
X1 , X2 ¯ X X1 母平均とのへだたり(偏差) X2 標本平均とのへだたり 母平均
34 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 標本平均を用いた偏差 12 標本サイズ とする n = 2 標本は
X1 , X2 ¯ X X1 母平均とのへだたり(偏差) X1 X2 標本平均とのへだたり 母平均
34 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 標本平均を用いた偏差 12 標本サイズ とする n = 2 標本は
X1 , X2 ¯ X X1 X2 母平均とのへだたり(偏差) X1 X2 標本平均とのへだたり 母平均
34 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 標本平均を用いた偏差 12 標本サイズ とする n = 2 標本は
X1 , X2 ¯ X X1 X2 母平均とのへだたり(偏差) X1 X2 標本平均とのへだたり 母平均
34 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 標本平均を用いた偏差 12 標本サイズ とする n = 2 標本は
X1 , X2 ¯ X X1 X2 母平均とのへだたり(偏差) X1 X2 ¯ X 標本平均とのへだたり 母平均
34 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 標本平均を用いた偏差 12 標本サイズ とする n = 2 標本は
X1 , X2 ¯ X X1 X2 母平均とのへだたり(偏差) X1 X2 ¯ X 標本平均とのへだたり 母平均
34 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 標本平均を用いた偏差 12 標本サイズ とする n = 2 標本は
X1 , X2 ¯ X X1 X2 母平均とのへだたり(偏差) X1 X2 ¯ X 標本平均とのへだたり 母平均
34 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 標本平均を用いた偏差 12 標本サイズ とする n = 2 標本は
X1 , X2 ¯ X X1 X2 母平均とのへだたり(偏差) X1 X2 ¯ X 標本平均とのへだたり X1 母平均
34 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 標本平均を用いた偏差 12 標本サイズ とする n = 2 標本は
X1 , X2 ¯ X X1 X2 母平均とのへだたり(偏差) X1 X2 ¯ X 標本平均とのへだたり X2 X1 母平均
34 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 標本平均を用いた偏差 12 標本サイズ とする n = 2 標本は
X1 , X2 ¯ X X1 X2 母平均とのへだたり(偏差) X1 X2 ¯ X 標本平均とのへだたり X2 X1 母平均
34 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 標本平均を用いた偏差 12 標本サイズ とする n = 2 標本は
X1 , X2 ¯ X X1 X2 母平均とのへだたり(偏差) X1 X2 ¯ X 標本平均とのへだたり X2 X1 ¯ X 母平均
34 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 標本平均を用いた偏差 12 標本サイズ とする n = 2 標本は
X1 , X2 ¯ X X1 X2 母平均とのへだたり(偏差) X1 X2 ¯ X 標本平均とのへだたり X2 X1 ¯ X 母平均
34 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 標本平均を用いた偏差 12 標本サイズ とする n = 2 標本は
X1 , X2 ¯ X X1 X2 母平均とのへだたり(偏差) X1 X2 ¯ X 標本平均とのへだたり X2 X1 ¯ X 母平均 母平均はわからないから, が 偏った標本かどうかはわからないが, X1 , X2
34 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 標本平均を用いた偏差 12 標本サイズ とする n = 2 標本は
X1 , X2 ¯ X X1 X2 母平均とのへだたり(偏差) X1 X2 ¯ X 標本平均とのへだたり X2 X1 ¯ X 標本平均とのへだたりのほう がたいてい小さい 母平均 母平均はわからないから, が 偏った標本かどうかはわからないが, X1 , X2
34 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 標本平均を用いた偏差 13 別の説明 母集団の度数分布
34 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 標本平均を用いた偏差 13 別の説明 母集団の度数分布
34 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 標本平均を用いた偏差 13 別の説明 母集団の度数分布 ¯ X
34 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 標本平均を用いた偏差 13 別の説明 母集団の度数分布 これなら 「標本平均との隔たり」と 「母平均との隔たり」は かわらない
¯ X
34 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 標本平均を用いた偏差 13 別の説明 母集団の度数分布 これなら 「標本平均との隔たり」と 「母平均との隔たり」は かわらない
¯ X
34 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 標本平均を用いた偏差 13 別の説明 母集団の度数分布 これなら 「標本平均との隔たり」と 「母平均との隔たり」は かわらない
¯ X ¯ X
34 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 標本平均を用いた偏差 13 別の説明 母集団の度数分布 これなら 「標本平均との隔たり」と 「母平均との隔たり」は かわらない
¯ X こんなふうに偏っていると 「標本平均との隔たり」 のほうが小さい ¯ X
34 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 不偏分散 14 母平均との隔たりよりも 標本平均との隔たりのほうが たいてい小さい 標本平均との隔たりを使って分散を計算すると, 母分散よりもたいてい小さめになる
34 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 不偏分散 14 母平均との隔たりよりも 標本平均との隔たりのほうが たいてい小さい 標本平均との隔たりを使って分散を計算すると, 母分散よりもたいてい小さめになる では,計算のときに少し大きめにしておけば?
34 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 不偏分散 15 計算のときに少し大きめにする
34 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 不偏分散 15 計算のときに少し大きめにする s2 = 1 n −
1 (X1 − ¯ X)2 + (X2 − ¯ X)2 + · · · + (Xn − ¯ X)2
34 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 不偏分散 15 計算のときに少し大きめにする s2 = 1 n −
1 (X1 − ¯ X)2 + (X2 − ¯ X)2 + · · · + (Xn − ¯ X)2
34 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 不偏分散 15 計算のときに少し大きめにする s2 = 1 n −
1 (X1 − ¯ X)2 + (X2 − ¯ X)2 + · · · + (Xn − ¯ X)2 (標本サイズ - 1)で割る
34 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 不偏分散 15 計算のときに少し大きめにする s2 = 1 n −
1 (X1 − ¯ X)2 + (X2 − ¯ X)2 + · · · + (Xn − ¯ X)2 (標本サイズ - 1)で割る これを不偏分散(不偏標本分散)といい, 母分散の代用に用いる
34 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 不偏分散 15 計算のときに少し大きめにする s2 = 1 n −
1 (X1 − ¯ X)2 + (X2 − ¯ X)2 + · · · + (Xn − ¯ X)2 (標本サイズ - 1)で割る これを不偏分散(不偏標本分散)といい, 母分散の代用に用いる 「不偏」とは?
34 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 「不偏」とは? 16 計算のときに少し大きめにすると? 標本平均との隔たりを使って分散を計算すると, 母分散よりもたいてい小さめになる
34 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 「不偏」とは? 16 計算のときに少し大きめにすると? 標本平均との隔たりを使って分散を計算すると, 母分散よりもたいてい小さめになる 母分散と一致するわけではないが 母分散より大きくも小さくも平等にはずれる
34 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 「不偏」とは? 16 計算のときに少し大きめにすると? 標本平均との隔たりを使って分散を計算すると, 母分散よりもたいてい小さめになる 母分散と一致するわけではないが 母分散より大きくも小さくも平等にはずれる 「不偏」とは「えこひいきしない」こと
34 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 標本サイズ=2のときに,式で書いてみると 17 標本サイズ=2のとき,標本を ,標本平均を とすると 不偏分散 は X1
, X2 ¯ X s2 s2 = 1 2 − 1 (X1 − ¯ X)2 + (X2 − ¯ X)2 {}内は,2つの「へだたり」の2乗の和? を代入すると ¯ X = X1 + X2 2 s2 = 1 2 − 1 (X1 − X1 + X2 2 )2 + (X2 − X1 + X2 2 )2 = 1 2 − 1 X1 − X2 2 2 + X2 − X1 2 2 = 1 2 − 1 (X1 − X2)2 2 「へだたり」は,ひとつしかない だから,2で割らずに1で割る
不偏分散を用いた区間推定💡💡
34 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 正規分布の場合の区間推定 19 前回の例題 ある試験の点数の分布は正規分布であるとします。 この試験の受験者から,10人からなる標本を無作為抽出して, この人たちの点数を平均したところ50点でした。 この試験の受験者全体の標準偏差が5点であるとわかっている とき,受験者全体の平均点の95%信頼区間を求めてください。
34 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 正規分布の場合の区間推定 20 例題 標本 をとりだす サイズ X1 ,
X2 , …, Xn n 母集団 (受験者全体) 母平均 μ 母平均 の95%信頼区間が知りたい μ 正規分布 と仮定する 母分散 がわかっているものとする σ2 (説明の都合です) 標本平均 ¯ X
34 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 正規分布の場合の区間推定 21 考え方 標本は,母集団分布と同じ確率分布にしたがう 正規分布 N(μ, σ2) 標本平均は,やはり正規分布にしたがうが,
分散が になる 1/n 正規分布 N(μ, σ2/n) [性質2]
34 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 正規分布の場合の区間推定 22 考え方 標本は,母集団分布と同じ確率分布にしたがう 正規分布 N(μ, σ2) 標本平均は,やはり正規分布にしたがうが,分散が
になる 1/n 正規分布 N(μ, σ2/n) [性質2] 正規分布の[性質1]により ¯ X Z = ¯ X − µ σ2/n は標準正規分布にしたがう N(0,1)
34 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 正規分布の場合の区間推定 22 考え方 標本は,母集団分布と同じ確率分布にしたがう 正規分布 N(μ, σ2) 標本平均は,やはり正規分布にしたがうが,分散が
になる 1/n 正規分布 N(μ, σ2/n) [性質2] 正規分布の[性質1]により ¯ X Z = ¯ X − µ σ2/n は標準正規分布にしたがう N(0,1)
34 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 正規分布の場合の区間推定 22 考え方 標本は,母集団分布と同じ確率分布にしたがう 正規分布 N(μ, σ2) 標本平均は,やはり正規分布にしたがうが,分散が
になる 1/n 正規分布 N(μ, σ2/n) [性質2] 正規分布の[性質1]により ¯ X Z = ¯ X − µ σ2/n は標準正規分布にしたがう N(0,1)
34 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 正規分布の場合の区間推定 22 考え方 標本は,母集団分布と同じ確率分布にしたがう 正規分布 N(μ, σ2) 標本平均は,やはり正規分布にしたがうが,分散が
になる 1/n 正規分布 N(μ, σ2/n) [性質2] 正規分布の[性質1]により ¯ X Z = ¯ X − µ σ2/n は標準正規分布にしたがう N(0,1)
34 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 本当は,母分散はわからない 23 Z = ¯ X − µ
σ2/n は標準正規分布にしたがう N(0,1)
34 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 本当は,母分散はわからない 23 Z = ¯ X − µ
σ2/n は標準正規分布にしたがう N(0,1)
34 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 本当は,母分散はわからない 23 Z = ¯ X − µ
σ2/n は標準正規分布にしたがう N(0,1) 本当は母分散はわからない
34 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 本当は,母分散はわからない 23 Z = ¯ X − µ
σ2/n は標準正規分布にしたがう N(0,1) 本当は母分散はわからない 不偏分散で代用する
34 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 本当は,母分散はわからない 23 Z = ¯ X − µ
σ2/n は標準正規分布にしたがう N(0,1) 本当は母分散はわからない 不偏分散で代用する t = ¯ X − µ s2/n
34 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 本当は,母分散はわからない 23 Z = ¯ X − µ
σ2/n は標準正規分布にしたがう N(0,1) 本当は母分散はわからない 不偏分散で代用する t = ¯ X − µ s2/n
34 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 本当は,母分散はわからない 23 Z = ¯ X − µ
σ2/n は標準正規分布にしたがう N(0,1) 本当は母分散はわからない 不偏分散で代用する t = ¯ X − µ s2/n 不偏分散
34 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 本当は,母分散はわからない 23 Z = ¯ X − µ
σ2/n は標準正規分布にしたがう N(0,1) 本当は母分散はわからない 不偏分散で代用する t = ¯ X − µ s2/n 不偏分散 は何分布にしたがう? t
34 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 t分布 24 は t = ¯ X −
µ s2/n t統計量
34 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 t分布 24 は t = ¯ X −
µ s2/n 自由度 の t分布にしたがう (n − 1) t統計量
34 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 t分布 24 は t(n − 1) t =
¯ X − µ s2/n 自由度 の t分布にしたがう (n − 1) t統計量
34 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 t分布 24 は t(n − 1) t =
¯ X − µ s2/n 自由度 の t分布にしたがう (n − 1) t統計量 (「スチューデントのt分布」という)
34 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 t分布 24 は t(n − 1) t =
¯ X − µ s2/n 自由度 の t分布にしたがう (n − 1) t統計量 (「スチューデントのt分布」という)
34 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 t分布 24 は t(n − 1) t =
¯ X − µ s2/n 自由度 の t分布にしたがう (n − 1) t統計量 (「スチューデントのt分布」という) 発見者ウィリアム・ゴセットのペンネーム
34 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 正規分布(母分散不明)の場合の区間推定 25 テキストの例題 ある試験の点数の分布は正規分布であるとします。 この試験の受験者から,10人からなる標本を無作為抽出して, この人たちの点数を平均したところ50点でした。 この10人の不偏分散が52点であるとき,受験者全体の平均点 の95%信頼区間を求めてください。
34 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 正規分布(母分散不明)の場合の区間推定 25 テキストの例題 ある試験の点数の分布は正規分布であるとします。 この試験の受験者から,10人からなる標本を無作為抽出して, この人たちの点数を平均したところ50点でした。 この10人の不偏分散が52点であるとき,受験者全体の平均点 の95%信頼区間を求めてください。
34 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 正規分布(母分散不明)の場合の区間推定 25 テキストの例題 ある試験の点数の分布は正規分布であるとします。 この試験の受験者から,10人からなる標本を無作為抽出して, この人たちの点数を平均したところ50点でした。 この10人の不偏分散が52点であるとき,受験者全体の平均点 の95%信頼区間を求めてください。
前回は 「受験者全体の標準偏差が5点であるとわかっている」
34 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 正規分布の場合の区間推定 26 例題 標本 をとりだす サイズ X1 ,
X2 , …, Xn n 母集団 (受験者全体) 母平均 μ 母平均 の95%信頼区間が知りたい μ 正規分布 と仮定する 母分散 がわか σ2 標本平均 ¯ X らないので,
34 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 正規分布の場合の区間推定 26 例題 標本 をとりだす サイズ X1 ,
X2 , …, Xn n 母集団 (受験者全体) 母平均 μ 母平均 の95%信頼区間が知りたい μ 正規分布 と仮定する 母分散 がわか σ2 標本平均 ¯ X らないので, 不偏分散 で代用 s2
34 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 t 0 t分布を用いた区間推定 27 は自由度 の t分布にしたがう (n
− 1) の 確率密度関数 t(n − 1) t = ¯ X − µ s2/n t(n − 1)
34 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 t 0 t分布を用いた区間推定 27 は自由度 の t分布にしたがう (n
− 1) の 確率密度関数 t(n − 1) t = ¯ X − µ s2/n t(n − 1)
34 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 t 0 t分布を用いた区間推定 27 この区間に入っている確率=95%とすると は自由度 の t分布にしたがう
(n − 1) の 確率密度関数 t(n − 1) が t = ¯ X − µ s2/n t = ¯ X − µ s2/n t(n − 1)
34 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 t 0 t分布を用いた区間推定 27 この区間に入っている確率=95%とすると は自由度 の t分布にしたがう
(n − 1) の 確率密度関数 t(n − 1) が 面積=95% t = ¯ X − µ s2/n t = ¯ X − µ s2/n t(n − 1)
34 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 t 0 t分布を用いた区間推定 27 この区間に入っている確率=95%とすると は自由度 の t分布にしたがう
(n − 1) の 確率密度関数 t(n − 1) が 面積=95% 境界の値はいくら? t = ¯ X − µ s2/n t = ¯ X − µ s2/n t(n − 1)
34 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 t 0 t 0 t分布を用いた区間推定 28 面積=95% 面積=2.5%
(左右で5%)
34 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 t 0 t 0 t分布を用いた区間推定 28 面積=95% 面積=2.5%
(左右で5%) 境界の値は自由度によってちがうので
34 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 t 0 t 0 t分布を用いた区間推定 28 面積=95% 面積=2.5%
(左右で5%) 境界の値は自由度によってちがうので t0.025 (n − 1) としておく
34 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 t 0 t 0 t分布を用いた区間推定 28 面積=95% 面積=2.5%
(左右で5%) 境界の値は自由度によってちがうので t0.025 (n − 1) としておく [上側2.5%点]
34 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 t 0 t分布を用いた区間推定 29 この区間に入っている確率=95% が 面積=95% t
= ¯ X − µ s2/n t(n − 1)
34 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 t 0 t分布を用いた区間推定 29 この区間に入っている確率=95% が 面積=95% t
= ¯ X − µ s2/n t(n − 1)
34 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 t 0 t分布を用いた区間推定 29 この区間に入っている確率=95% が 面積=95% t
= ¯ X − µ s2/n t0.025 (n − 1) t(n − 1)
34 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 t 0 t分布を用いた区間推定 29 この区間に入っている確率=95% が 面積=95% t
= ¯ X − µ s2/n t0.025 (n − 1) −t0.025 (n − 1) t(n − 1)
34 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 t分布を用いた区間推定 30 が と の間に入っている確率が95% −t0.025 (n −
1) t0.025 (n − 1) t = ¯ X − µ s2/n
34 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 t分布を用いた区間推定 30 式で書くと が と の間に入っている確率が95% −t0.025 (n
− 1) t0.025 (n − 1) t = ¯ X − µ s2/n
34 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 t分布を用いた区間推定 30 式で書くと が と の間に入っている確率が95% −t0.025 (n
− 1) t0.025 (n − 1) t = ¯ X − µ s2/n P −t0.025(n − 1) ¯ X − µ s2/n t0.025(n − 1) = 0.95
34 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 t分布を用いた区間推定 30 式で書くと が と の間に入っている確率が95% −t0.025 (n
− 1) t0.025 (n − 1) の式に直すと μ t = ¯ X − µ s2/n P −t0.025(n − 1) ¯ X − µ s2/n t0.025(n − 1) = 0.95
34 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 t分布を用いた区間推定 30 式で書くと が と の間に入っている確率が95% −t0.025 (n
− 1) t0.025 (n − 1) の式に直すと μ t = ¯ X − µ s2/n P −t0.025(n − 1) ¯ X − µ s2/n t0.025(n − 1) = 0.95 P ¯ X − t0.025(n − 1) s2 n µ ¯ X + t0.025(n − 1) s2 n = 0.95
34 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 t分布を用いた区間推定 31 P ¯ X − t0.025(n −
1) s2 n µ ¯ X + t0.025(n − 1) s2 n = 0.95
34 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 t分布を用いた区間推定 31 の95% 信頼区間の下限 μ P ¯ X
− t0.025(n − 1) s2 n µ ¯ X + t0.025(n − 1) s2 n = 0.95
34 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 t分布を用いた区間推定 31 の95% 信頼区間の下限 μ の95% 信頼区間の上限 μ
P ¯ X − t0.025(n − 1) s2 n µ ¯ X + t0.025(n − 1) s2 n = 0.95
34 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 t分布を用いた区間推定 31 の95% 信頼区間の下限 μ の95% 信頼区間の上限 μ
例題では P ¯ X − t0.025(n − 1) s2 n µ ¯ X + t0.025(n − 1) s2 n = 0.95
34 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 t分布を用いた区間推定 31 の95% 信頼区間の下限 μ の95% 信頼区間の上限 μ
例題では 標本平均=50 P ¯ X − t0.025(n − 1) s2 n µ ¯ X + t0.025(n − 1) s2 n = 0.95
34 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 t分布を用いた区間推定 31 の95% 信頼区間の下限 μ の95% 信頼区間の上限 μ
例題では 標本平均=50 不偏分散=25 P ¯ X − t0.025(n − 1) s2 n µ ¯ X + t0.025(n − 1) s2 n = 0.95
34 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 t分布を用いた区間推定 31 の95% 信頼区間の下限 μ の95% 信頼区間の上限 μ
例題では 標本平均=50 不偏分散=25 標本サイズ=10 P ¯ X − t0.025(n − 1) s2 n µ ¯ X + t0.025(n − 1) s2 n = 0.95
34 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 t分布を用いた区間推定 31 の95% 信頼区間の下限 μ の95% 信頼区間の上限 μ
例題では 標本平均=50 不偏分散=25 標本サイズ=10 上側2.5%点 は? t0.025 (n − 1) P ¯ X − t0.025(n − 1) s2 n µ ¯ X + t0.025(n − 1) s2 n = 0.95
34 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 t 0 t分布表 32 面積=2.5% t0.025 (n −
1)
34 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 t 0 t分布表 32 面積=2.5% t0.025 (n −
1) 0.40 0.30 0.25 0.20 0.15 0.10 0.05 0.025 0.01 0.005 1 0.3249 0.7265 1.0000 1.3764 1.9626 3.0777 6.3138 12.7062 31.8205 63.6567 2 0.2887 0.6172 0.8165 1.0607 1.3862 1.8856 2.9200 4.3027 6.9646 9.9248 3 0.2767 0.5844 0.7649 0.9785 1.2498 1.6377 2.3534 3.1824 4.5407 5.8409 4 0.2707 0.5686 0.7407 0.9410 1.1896 1.5332 2.1318 2.7764 3.7469 4.6041 5 0.2672 0.5594 0.7267 0.9195 1.1558 1.4759 2.0150 2.5706 3.3649 4.0321 6 0.2648 0.5534 0.7176 0.9057 1.1342 1.4398 1.9432 2.4469 3.1427 3.7074 7 0.2632 0.5491 0.7111 0.8960 1.1192 1.4149 1.8946 2.3646 2.9980 3.4995 8 0.2619 0.5459 0.7064 0.8889 1.1081 1.3968 1.8595 2.3060 2.8965 3.3554 9 0.2610 0.5435 0.7027 0.8834 1.0997 1.3830 1.8331 2.2622 2.8214 3.2498
34 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 t 0 t分布表 32 面積=2.5% t0.025 (n −
1) 0.40 0.30 0.25 0.20 0.15 0.10 0.05 0.025 0.01 0.005 1 0.3249 0.7265 1.0000 1.3764 1.9626 3.0777 6.3138 12.7062 31.8205 63.6567 2 0.2887 0.6172 0.8165 1.0607 1.3862 1.8856 2.9200 4.3027 6.9646 9.9248 3 0.2767 0.5844 0.7649 0.9785 1.2498 1.6377 2.3534 3.1824 4.5407 5.8409 4 0.2707 0.5686 0.7407 0.9410 1.1896 1.5332 2.1318 2.7764 3.7469 4.6041 5 0.2672 0.5594 0.7267 0.9195 1.1558 1.4759 2.0150 2.5706 3.3649 4.0321 6 0.2648 0.5534 0.7176 0.9057 1.1342 1.4398 1.9432 2.4469 3.1427 3.7074 7 0.2632 0.5491 0.7111 0.8960 1.1192 1.4149 1.8946 2.3646 2.9980 3.4995 8 0.2619 0.5459 0.7064 0.8889 1.1081 1.3968 1.8595 2.3060 2.8965 3.3554 9 0.2610 0.5435 0.7027 0.8834 1.0997 1.3830 1.8331 2.2622 2.8214 3.2498 自由度
34 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 t 0 t分布表 32 面積=2.5% パーセントの値 t0.025 (n
− 1) 0.40 0.30 0.25 0.20 0.15 0.10 0.05 0.025 0.01 0.005 1 0.3249 0.7265 1.0000 1.3764 1.9626 3.0777 6.3138 12.7062 31.8205 63.6567 2 0.2887 0.6172 0.8165 1.0607 1.3862 1.8856 2.9200 4.3027 6.9646 9.9248 3 0.2767 0.5844 0.7649 0.9785 1.2498 1.6377 2.3534 3.1824 4.5407 5.8409 4 0.2707 0.5686 0.7407 0.9410 1.1896 1.5332 2.1318 2.7764 3.7469 4.6041 5 0.2672 0.5594 0.7267 0.9195 1.1558 1.4759 2.0150 2.5706 3.3649 4.0321 6 0.2648 0.5534 0.7176 0.9057 1.1342 1.4398 1.9432 2.4469 3.1427 3.7074 7 0.2632 0.5491 0.7111 0.8960 1.1192 1.4149 1.8946 2.3646 2.9980 3.4995 8 0.2619 0.5459 0.7064 0.8889 1.1081 1.3968 1.8595 2.3060 2.8965 3.3554 9 0.2610 0.5435 0.7027 0.8834 1.0997 1.3830 1.8331 2.2622 2.8214 3.2498 自由度
34 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 t 0 t分布表 32 面積=2.5% パーセントの値 例題では n
− 1 = 9 t0.025 (n − 1) 0.40 0.30 0.25 0.20 0.15 0.10 0.05 0.025 0.01 0.005 1 0.3249 0.7265 1.0000 1.3764 1.9626 3.0777 6.3138 12.7062 31.8205 63.6567 2 0.2887 0.6172 0.8165 1.0607 1.3862 1.8856 2.9200 4.3027 6.9646 9.9248 3 0.2767 0.5844 0.7649 0.9785 1.2498 1.6377 2.3534 3.1824 4.5407 5.8409 4 0.2707 0.5686 0.7407 0.9410 1.1896 1.5332 2.1318 2.7764 3.7469 4.6041 5 0.2672 0.5594 0.7267 0.9195 1.1558 1.4759 2.0150 2.5706 3.3649 4.0321 6 0.2648 0.5534 0.7176 0.9057 1.1342 1.4398 1.9432 2.4469 3.1427 3.7074 7 0.2632 0.5491 0.7111 0.8960 1.1192 1.4149 1.8946 2.3646 2.9980 3.4995 8 0.2619 0.5459 0.7064 0.8889 1.1081 1.3968 1.8595 2.3060 2.8965 3.3554 9 0.2610 0.5435 0.7027 0.8834 1.0997 1.3830 1.8331 2.2622 2.8214 3.2498 自由度
34 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 t 0 t分布表 32 面積=2.5% パーセントの値 例題では n
− 1 = 9 0.025 t0.025 (n − 1) 0.40 0.30 0.25 0.20 0.15 0.10 0.05 0.025 0.01 0.005 1 0.3249 0.7265 1.0000 1.3764 1.9626 3.0777 6.3138 12.7062 31.8205 63.6567 2 0.2887 0.6172 0.8165 1.0607 1.3862 1.8856 2.9200 4.3027 6.9646 9.9248 3 0.2767 0.5844 0.7649 0.9785 1.2498 1.6377 2.3534 3.1824 4.5407 5.8409 4 0.2707 0.5686 0.7407 0.9410 1.1896 1.5332 2.1318 2.7764 3.7469 4.6041 5 0.2672 0.5594 0.7267 0.9195 1.1558 1.4759 2.0150 2.5706 3.3649 4.0321 6 0.2648 0.5534 0.7176 0.9057 1.1342 1.4398 1.9432 2.4469 3.1427 3.7074 7 0.2632 0.5491 0.7111 0.8960 1.1192 1.4149 1.8946 2.3646 2.9980 3.4995 8 0.2619 0.5459 0.7064 0.8889 1.1081 1.3968 1.8595 2.3060 2.8965 3.3554 9 0.2610 0.5435 0.7027 0.8834 1.0997 1.3830 1.8331 2.2622 2.8214 3.2498 自由度
34 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 t 0 t分布表 32 面積=2.5% パーセントの値 例題では n
− 1 = 9 0.025 t0.025 (9) = 2.262 t0.025 (n − 1) 0.40 0.30 0.25 0.20 0.15 0.10 0.05 0.025 0.01 0.005 1 0.3249 0.7265 1.0000 1.3764 1.9626 3.0777 6.3138 12.7062 31.8205 63.6567 2 0.2887 0.6172 0.8165 1.0607 1.3862 1.8856 2.9200 4.3027 6.9646 9.9248 3 0.2767 0.5844 0.7649 0.9785 1.2498 1.6377 2.3534 3.1824 4.5407 5.8409 4 0.2707 0.5686 0.7407 0.9410 1.1896 1.5332 2.1318 2.7764 3.7469 4.6041 5 0.2672 0.5594 0.7267 0.9195 1.1558 1.4759 2.0150 2.5706 3.3649 4.0321 6 0.2648 0.5534 0.7176 0.9057 1.1342 1.4398 1.9432 2.4469 3.1427 3.7074 7 0.2632 0.5491 0.7111 0.8960 1.1192 1.4149 1.8946 2.3646 2.9980 3.4995 8 0.2619 0.5459 0.7064 0.8889 1.1081 1.3968 1.8595 2.3060 2.8965 3.3554 9 0.2610 0.5435 0.7027 0.8834 1.0997 1.3830 1.8331 2.2622 2.8214 3.2498 自由度
34 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 t分布を用いた区間推定 33 P ¯ X − t0.025(n −
1) s2 n µ ¯ X + t0.025(n − 1) s2 n = 0.95
34 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 t分布を用いた区間推定 33 例題では P ¯ X − t0.025(n
− 1) s2 n µ ¯ X + t0.025(n − 1) s2 n = 0.95
34 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 t分布を用いた区間推定 33 例題では 標本平均=50 P ¯ X −
t0.025(n − 1) s2 n µ ¯ X + t0.025(n − 1) s2 n = 0.95
34 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 t分布を用いた区間推定 33 例題では 標本平均=50 不偏分散=25 P ¯ X
− t0.025(n − 1) s2 n µ ¯ X + t0.025(n − 1) s2 n = 0.95
34 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 t分布を用いた区間推定 33 例題では 標本平均=50 不偏分散=25 標本サイズ=10 P ¯
X − t0.025(n − 1) s2 n µ ¯ X + t0.025(n − 1) s2 n = 0.95
34 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 t分布を用いた区間推定 33 例題では 標本平均=50 不偏分散=25 標本サイズ=10 P ¯
X − t0.025(n − 1) s2 n µ ¯ X + t0.025(n − 1) s2 n = 0.95
34 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 t分布を用いた区間推定 33 例題では 標本平均=50 不偏分散=25 標本サイズ=10 P ¯
X − t0.025(n − 1) s2 n µ ¯ X + t0.025(n − 1) s2 n = 0.95 t0.025 (10 − 1) = 2.262
34 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 t分布を用いた区間推定 33 例題では 標本平均=50 不偏分散=25 標本サイズ=10 P ¯
X − t0.025(n − 1) s2 n µ ¯ X + t0.025(n − 1) s2 n = 0.95 t0.025 (10 − 1) = 2.262 計算すると,例題の答は 「46.4以上53.6以下」( [46.4, 53.6] ) の95% 信頼区間の下限 μ の95% 信頼区間の上限 μ
34 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 前回の例題と比較 34 不偏分散は,母分散の推定量なので,不確か どちらも 標本平均=50 不偏分散=25 のとき 標本サイズ=10 母分散=25 のとき
母平均の95%信頼区間は [46.9, 53.1] [46.4, 53.6] →信頼区間が広い