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2024年度春学期 統計学 第11回 分布の「型」を考える ー 確率分布モデルと正規分布 (2...

2024年度春学期 統計学 第11回 分布の「型」を考える ー 確率分布モデルと正規分布 (2024. 6. 20)

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

June 06, 2024
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  1. 38 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 度数分布で考えると 5 階級値 162.5 167.5 172.5 相対度数 15%

    20% 20% 10% 177.5 母集団の度数分布 無作為抽出 階級値 162.5 167.5 172.5 選ばれる確率 15% 20% 20% 10% 177.5 標本の[確率分布]
  2. 38 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 確率分布と確率変数 6 母集団の度数分布 (母集団分布) = つまり 階級値 162.5

    167.5 172.5 選ばれる確率 15% 20% 20% 10% 177.5 標本の確率分布 標本は, 値がいくらになるかは決まっていない しかし確率分布が決まっている (知っているかどうかは別) こういう数を[確率変数]という (中国語では随機変数) 「標本は,確率変数(の一種)である」
  3. 38 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 標本平均の期待値と分散は 8 母集団と同じ 期待値 μ 分散 σ2 極端な値はあまりないので

    分散が小さくなる 期待値 μ 分散 / σ2 n 標本平均の分散は,母分散の「標本サイズ分の一」になる 母平均 μ 母分散 σ2 母集団 X1 X2 … Xn サイズ の標本1セット n 標本平均 ¯ X X1 X2 … Xn ¯ X X1 X2 … Xn ¯ X … …
  4. 38 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 母平均の推定 9 母平均が 母分散が μ σ2 のとき, 標本平均の期待値が

    標本平均の分散が μ σ2/n 仮に,何度も標本を抽出して,何度も標本平均を計算したとすると 分散が小さくなっているので,「たいてい,ほぼ」母平均に近い 標本平均を 何度も計算しても μ いつ計算しても,たいていそれほど変わらない ¯ X ¯ X ¯ X ¯ X いま1回だけ計算した標本平均は,上のどれなのかわからないが ? ? ? ? たいてい,ほぼ母平均に近い値だろう
  5. 38 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 式で表す 16 階級値 162.5 167.5 172.5 選ばれ る確率

    15% 20% 20% 10% 177.5 何かの式で書ける ものと仮定する 階級 各柱の面積  =度数 90 100 110 120 130 140 150 度数分布を ヒストグラムが
  6. 38 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 式で表す 16 階級値 162.5 167.5 172.5 選ばれ る確率

    15% 20% 20% 10% 177.5 何かの式で書ける ものと仮定する 階級 各柱の面積  =度数 90 100 110 120 130 140 150 度数分布を ヒストグラムが 何かの式で表される関数の グラフであると仮定する
  7. 38 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 確率分布モデルとパラメータ 17 階級 各柱の面積  =度数 90 100 110

    120 130 140 150 何かの式のグラフで あると仮定する パラメータを推定すればグラフが描ける 式=[確率分布モデル]
  8. 38 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 確率分布モデルとパラメータ 17 階級 各柱の面積  =度数 90 100 110

    120 130 140 150 何かの式のグラフで あると仮定する パラメータを推定すればグラフが描ける 式=[確率分布モデル] 直線のモデル x y
  9. 38 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 確率分布モデルとパラメータ 17 階級 各柱の面積  =度数 90 100 110

    120 130 140 150 何かの式のグラフで あると仮定する パラメータを推定すればグラフが描ける 式=[確率分布モデル] 直線のモデル y = ax + b x y
  10. 38 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 確率分布モデルとパラメータ 17 階級 各柱の面積  =度数 90 100 110

    120 130 140 150 何かの式のグラフで あると仮定する パラメータを推定すればグラフが描ける 式=[確率分布モデル] 直線のモデル y = ax + b パラメータ x y
  11. 38 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 正規分布の特徴 27 パラメータが平均(期待値)と分散 μ σ2 確率変数 の確率分布が 期待値

    ,分散 の正規分布であることを X μ σ2 確率変数 が にしたがう という X N(μ, σ2) (わかりやすいものを推定すればよいので都合がいい)
  12. 38 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 正規分布の特徴 27 パラメータが平均(期待値)と分散 μ σ2 確率変数 の確率分布が 期待値

    ,分散 の正規分布であることを X μ σ2 確率変数 が にしたがう という X N(μ, σ2) (わかりやすいものを推定すればよいので都合がいい) ※英語ではnormal distribution,中国語では「常態分配」
  13. 38 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 正規分布の性質1 29 確率変数 が にしたがう とき X N(μ, σ2)

    μだけ左に移動 μ 0 X 0 X – μ 広がりを (1 / σ)に縮める X – μ σ N(μ, σ2) N(0, σ2) N(0, 1) 0
  14. 38 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 正規分布の性質1 29 確率変数 が にしたがう とき X N(μ, σ2)

    μだけ左に移動 μ 0 X 0 X – μ 広がりを (1 / σ)に縮める X – μ σ N(μ, σ2) N(0, σ2) N(0, 1) 0 は にしたがう (X − μ)/σ N(0,1)
  15. 38 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 正規分布の性質1 30 確率変数 が にしたがう とき X N(μ, σ2)

    は にしたがう (X − μ)/σ N(0,1) 「標準得点」と同じ 変換しても, やはり正規分布になる
  16. 38 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 正規分布の性質1 30 確率変数 が にしたがう とき X N(μ, σ2)

    は にしたがう (X − μ)/σ N(0,1) 「標準得点」と同じ 変換しても, やはり正規分布になる を[標準正規分布]という N(0,1)
  17. 38 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 正規分布の性質2 31 母集団と同じ 期待値 μ 分散 / σ2

    n 母平均 μ 母分散 σ2 母集団 X1 X2 … Xn サイズ の標本1セット n 標本平均 ¯ X X1 X2 … Xn ¯ X X1 X2 … Xn ¯ X … …
  18. 38 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 正規分布の性質2 31 正規分布なら 母集団と同じ 期待値 μ 分散 /

    σ2 n 母平均 μ 母分散 σ2 母集団 X1 X2 … Xn サイズ の標本1セット n 標本平均 ¯ X X1 X2 … Xn ¯ X X1 X2 … Xn ¯ X … …
  19. 38 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 正規分布の性質2 31 正規分布なら こちらも 正規分布になる 母集団と同じ 期待値 μ

    分散 / σ2 n 母平均 μ 母分散 σ2 母集団 X1 X2 … Xn サイズ の標本1セット n 標本平均 ¯ X X1 X2 … Xn ¯ X X1 X2 … Xn ¯ X … …
  20. 38 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 正規分布の性質2 31 正規分布なら こちらも 正規分布になる N(μ, σ2/n) 母集団と同じ

    期待値 μ 分散 / σ2 n 母平均 μ 母分散 σ2 母集団 X1 X2 … Xn サイズ の標本1セット n 標本平均 ¯ X X1 X2 … Xn ¯ X X1 X2 … Xn ¯ X … …
  21. 38 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 正規分布にもとづく計算 34 例)確率変数 が にしたがうとき, が 以上である確率を求めよ。 X

    N(50,102) X 60 性質1により, と変換 Z = (X − 50)/10 のとき, X = 60 Z = (60 − 50)/10 = 1 は標準正規分布にしたがう Z
  22. 38 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 正規分布にもとづく計算 34 例)確率変数 が にしたがうとき, が 以上である確率を求めよ。 X

    N(50,102) X 60 性質1により, と変換 Z = (X − 50)/10 のとき, X = 60 Z = (60 − 50)/10 = 1 よって,求めるのは, が 以上である確率 Z 1 は標準正規分布にしたがう Z
  23. 38 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 正規分布にもとづく計算 34 例)確率変数 が にしたがうとき, が 以上である確率を求めよ。 X

    N(50,102) X 60 性質1により, と変換 Z = (X − 50)/10 のとき, X = 60 Z = (60 − 50)/10 = 1 よって,求めるのは, が 以上である確率 Z 1 は標準正規分布にしたがう Z P(Z ≧ 1)
  24. 38 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 正規分布にもとづく計算 35 P(Z z) を求める 0.00 0.01 0.02

    0.03 0.04 0.05 0.0 0.50000 0.49601 0.49202 0.48803 0.48405 0.48006 0.1 0.46017 0.45620 0.45224 0.44828 0.44433 0.44038 0.2 0.42074 0.41683 0.41294 0.40905 0.40517 0.40129 0.3 0.38209 0.37828 0.37448 0.37070 0.36693 0.36317 0.4 0.34458 0.34090 0.33724 0.33360 0.32997 0.32636 . . . . . . 1.0 0.15866 0.15625 0.15386 0.15151 0.14917 0.14686 . . .
  25. 38 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 正規分布にもとづく計算 35 の小数第1位まで z P(Z z) を求める 0.00

    0.01 0.02 0.03 0.04 0.05 0.0 0.50000 0.49601 0.49202 0.48803 0.48405 0.48006 0.1 0.46017 0.45620 0.45224 0.44828 0.44433 0.44038 0.2 0.42074 0.41683 0.41294 0.40905 0.40517 0.40129 0.3 0.38209 0.37828 0.37448 0.37070 0.36693 0.36317 0.4 0.34458 0.34090 0.33724 0.33360 0.32997 0.32636 . . . . . . 1.0 0.15866 0.15625 0.15386 0.15151 0.14917 0.14686 . . .
  26. 38 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 正規分布にもとづく計算 35 の小数第2位 z の小数第1位まで z P(Z z)

    を求める 0.00 0.01 0.02 0.03 0.04 0.05 0.0 0.50000 0.49601 0.49202 0.48803 0.48405 0.48006 0.1 0.46017 0.45620 0.45224 0.44828 0.44433 0.44038 0.2 0.42074 0.41683 0.41294 0.40905 0.40517 0.40129 0.3 0.38209 0.37828 0.37448 0.37070 0.36693 0.36317 0.4 0.34458 0.34090 0.33724 0.33360 0.32997 0.32636 . . . . . . 1.0 0.15866 0.15625 0.15386 0.15151 0.14917 0.14686 . . .
  27. 38 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 正規分布にもとづく計算 35 の小数第2位 z の小数第1位まで z P(Z z)

    を求める 0.00 0.01 0.02 0.03 0.04 0.05 0.0 0.50000 0.49601 0.49202 0.48803 0.48405 0.48006 0.1 0.46017 0.45620 0.45224 0.44828 0.44433 0.44038 0.2 0.42074 0.41683 0.41294 0.40905 0.40517 0.40129 0.3 0.38209 0.37828 0.37448 0.37070 0.36693 0.36317 0.4 0.34458 0.34090 0.33724 0.33360 0.32997 0.32636 . . . . . . 1.0 0.15866 0.15625 0.15386 0.15151 0.14917 0.14686 . . .
  28. 38 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 正規分布にもとづく計算 35 の小数第2位 z の小数第1位まで z P(Z z)

    を求める 0.00 0.01 0.02 0.03 0.04 0.05 0.0 0.50000 0.49601 0.49202 0.48803 0.48405 0.48006 0.1 0.46017 0.45620 0.45224 0.44828 0.44433 0.44038 0.2 0.42074 0.41683 0.41294 0.40905 0.40517 0.40129 0.3 0.38209 0.37828 0.37448 0.37070 0.36693 0.36317 0.4 0.34458 0.34090 0.33724 0.33360 0.32997 0.32636 . . . . . . 1.0 0.15866 0.15625 0.15386 0.15151 0.14917 0.14686 . . .
  29. 38 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 正規分布にもとづく計算 35 の小数第2位 z の小数第1位まで z P(Z z)

    を求める 0.00 0.01 0.02 0.03 0.04 0.05 0.0 0.50000 0.49601 0.49202 0.48803 0.48405 0.48006 0.1 0.46017 0.45620 0.45224 0.44828 0.44433 0.44038 0.2 0.42074 0.41683 0.41294 0.40905 0.40517 0.40129 0.3 0.38209 0.37828 0.37448 0.37070 0.36693 0.36317 0.4 0.34458 0.34090 0.33724 0.33360 0.32997 0.32636 . . . . . . 1.0 0.15866 0.15625 0.15386 0.15151 0.14917 0.14686 . . .
  30. 38 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 正規分布にもとづく計算 35 の小数第2位 z の小数第1位まで z P(Z z)

    を求める 0.00 0.01 0.02 0.03 0.04 0.05 0.0 0.50000 0.49601 0.49202 0.48803 0.48405 0.48006 0.1 0.46017 0.45620 0.45224 0.44828 0.44433 0.44038 0.2 0.42074 0.41683 0.41294 0.40905 0.40517 0.40129 0.3 0.38209 0.37828 0.37448 0.37070 0.36693 0.36317 0.4 0.34458 0.34090 0.33724 0.33360 0.32997 0.32636 . . . . . . 1.0 0.15866 0.15625 0.15386 0.15151 0.14917 0.14686 . . .
  31. 38 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 正規分布にもとづく計算 35 の小数第2位 z の小数第1位まで z P(Z z)

    を求める 0.00 0.01 0.02 0.03 0.04 0.05 0.0 0.50000 0.49601 0.49202 0.48803 0.48405 0.48006 0.1 0.46017 0.45620 0.45224 0.44828 0.44433 0.44038 0.2 0.42074 0.41683 0.41294 0.40905 0.40517 0.40129 0.3 0.38209 0.37828 0.37448 0.37070 0.36693 0.36317 0.4 0.34458 0.34090 0.33724 0.33360 0.32997 0.32636 . . . . . . 1.0 0.15866 0.15625 0.15386 0.15151 0.14917 0.14686 . . .
  32. 38 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 正規分布にもとづく計算 35 の小数第2位 z の小数第1位まで z P(Z z)

    を求める 0.00 0.01 0.02 0.03 0.04 0.05 0.0 0.50000 0.49601 0.49202 0.48803 0.48405 0.48006 0.1 0.46017 0.45620 0.45224 0.44828 0.44433 0.44038 0.2 0.42074 0.41683 0.41294 0.40905 0.40517 0.40129 0.3 0.38209 0.37828 0.37448 0.37070 0.36693 0.36317 0.4 0.34458 0.34090 0.33724 0.33360 0.32997 0.32636 . . . . . . 1.0 0.15866 0.15625 0.15386 0.15151 0.14917 0.14686 . . . P(Z ≧ 1)
  33. 38 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 正規分布にもとづく計算 36 テキストの「問題例」 確率変数 が正規分布 に したがうとき,次の確率を求めてください。 X

    N(50,102) (1)  (2) P(X ≧ 55) P(45 ≦ X ≦ 60) が 55 以上である確率 X が 45 以上で 60以下である確率 X 考え方 と変換すると,正規分布の性質1から, は標準正規分布 にしたがう Z = (X − 50)/10 Z N(0,1)
  34. 38 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 正規分布にもとづく計算 37 「問題例」の2       面積 =

    P(45 ≤ X ≤ 60)    = P(– 0.5 ≤ Z ≤ 1) X~N(50, 102) x f(x) 50 60 45 µ+1σ µ−0.5σ µ Z~N(0, 1) z f(z) 0 1 – 0.5 Z = (X – 50) / 10 のとき  のとき  X = 45 Z = (45 − 50)/10 = − 0.5 X = 60 Z = (60 − 50)/10 = 1 このグレーの部分の面積をどうやって求める? よって P(45 ≦ X ≦ 60) = P(−0.5 ≦ Z ≦ 1)
  35. 38 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 正規分布にもとづく計算 38    0 1 – 0.5 =

    + 0 1 0 ( – 0 – 0.5 ) パズルをおこなう 「問題例」の2 P(−0.5 ≦ Z ≦ 1) 1 P(Z ≦ − 0.5) P(Z ≧ 1)
  36. 38 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 正規分布にもとづく計算 38    0 1 – 0.5 =

    + 0 1 0 ( – 0 – 0.5 ) パズルをおこなう 「問題例」の2 P(−0.5 ≦ Z ≦ 1) 1 P(Z ≦ − 0.5) P(Z ≧ 1) 左右対称 なので
  37. 38 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 正規分布にもとづく計算 38    0 1 – 0.5 =

    + 0 1 0 ( – 0 – 0.5 ) パズルをおこなう 「問題例」の2 P(−0.5 ≦ Z ≦ 1) 1 P(Z ≦ − 0.5) P(Z ≧ 1) 0 0.5 左右対称 なので
  38. 38 2024年度春学期 統計学/ 関西大学総合情報学部 浅野 晃 正規分布にもとづく計算 38    0 1 – 0.5 =

    + 0 1 0 ( – 0 – 0.5 ) パズルをおこなう 「問題例」の2 P(−0.5 ≦ Z ≦ 1) 1 P(Z ≦ − 0.5) P(Z ≧ 1) = P(Z ≧ 0.5) 0 0.5 左右対称 なので