axjack's blog

axjack is said to be an abbreviation for An eXistent JApanese Cool Klutz.

統計

多変量解析法入門pp.52-53のテコ比の式変形

やること 多変量解析法入門p.52の式(4.35)あたりの式変形の行間を埋めてみる。 式変形 式(4.35)にて ここで、上式の第一項は 第二項は より、バラバラにした項を足して元に戻せば、 となる。ということで、の係数をテコ比と呼ぶ。式(4.36)

とりあえずアソシエーション分析する〜その3〜

手を動かして形は理解したっぽいので、今度こそ(?)仕組みを理解する編です。いきなり読むと分からなくなるので、何となくアソシエーション分析のパッケージ{arules}は動かせたけどイマイチ意味がわからないんだよなーという状態になった時に読むのをお勧め…

とりあえずアソシエーション分析する

タイトル通りです。とりあえず動かしてみたい!という願望でやってみました。理解は後からついてくると信じて、まずは手を動かしたいという人向け?の記事です。 読み込むデータの準備 データの読み込み 生成したtranデータの確認 いよいよアソシエーション…

2019年6月 統計検定準一級 問3の[1]の(1)(2)

問3の[1]の(1)(2) 問3の[1]の(1) 母比率をとする。また、は近似的に正規分布に従う。 、帰無仮説、対立仮説の片側検定。帰無仮説のもとでが0.0733以上となる確率は? 解答 帰無仮説のもと、 を計算すれば良い。数字を代入すると、 問3の[1]の(2) 母比率をと…

重回帰分析をRで

やること ソースコード 結果の確認 (1)回帰式 (2)自由度調整済み寄与率 (3)同じ地区で広さ=70平米, 築年数=10年, 価格=5.8千万円の提示は妥当か やること 永田『多変量解析法入門』(以下参考書)よりp.2のデータをもとに重回帰分析を行う。 ソースコード # デ…

不偏分散が不偏であることを確認する

元ネタ 統計の基礎 の 母集団からランダムに取り出した標本でなくても,例えば10個の固定した値を4個と6個に分ける場合,両者を比較するには何で割った分散を使うかという問題についても,一貫して n − 1で割るほうが比較としては正しくなります: を別デー…

センター試験2019 数学I・数学Aの統計の問題だけを解く。数学Ⅱ・数学Bの統計もちょっとだけ解く。

www.toshin.com 統計のみ解いて、確率は手を出さないことにします・・・。問題文はリンク先または適当にググってください。 数学I・数学A〔2〕 (1) 2013年のヒストグラム 図1によると、2013年のboxplot(箱ひげ図)は、 最小値:72 1Q:76 中央値:81 3Q:8…

統計学入門 p.65 問3.4 ブートストラップ(途中)

データ data.x <- c(71,68,66,67,70,71,70,73,72,65,66) data.y <- c(69,64,65,63,65,62,65,64,66,59,62) 相関係数は > cor(data.x, data.y) [1] 0.5580547 ブートストラップ 11組のデータからランダムに11個復元抽出し相関係数を計算する、ような関数を作る…

カイ二乗分布をRで図示する

ソース # df個のN(0,1)な確率変数の二乗和 f <- function(df) sum( rnorm(n=df,m=0,sd =1)^2 ) # 繰り返し回数 N <- 10000; # カイ二乗分布をN回計算してヒストグラムを書く showHistOfChiSqrd <- function (df){ cs <- sapply(rep(df,N),f) hist(cs, freq =…

期待値の基本からモーメント母関数まで

基本 確率分布の総和は1 期待値と原点周りのモーメント 以下は記法として覚えてしまうのが得策です。 指数関数 マクローリン展開です。 期待値の性質 モーメント母関数 上記の式を結集すると、モーメント母関数が理解できてく。はず。。となるので、を得る。

平方和分解の途中式を淡々と書く。

となるが、ここで上式の第二項を取り出すととなるので、結局と得る。なお、 および、 を用いた。