数理統計学 西 山 練習問題【1】 後回しにします。 検出力のあと とりあげます。 サイコロを100回振って出た目の平均を計算すると、 4.0だった。「このサイコロはおかしいね」と判定して いいか?検定の手順に沿って結論を下しなさい。 正しいサイコロの性質 サイコロの目が、確率通りに出れば、目の数の平均 値は3.5、標準偏差は1.7になります。 検定の手順 母平均を仮定する(帰無仮説)。対立仮説は何か。 サンプル平均の分布図で 棄却域(普通5%分)を両側・右側・左側に作るか決める 上に合わせて標準値・T値の 限界値を確認 サンプル平均を標準化して 結論を下す 【解答】 H0 : 3.5 vs H1 : 3.5 母集団は サイコロの目! 4 3 .5 Z0 2 .9 0.17 棄却域 -1.96 棄却域 1.96 練習問題【2】 下に5個のデータが与えられている。このデータは 平均が0である集団(=母集団)から得られたものだ ろうか.それとも0より大きい平均をもつ集団から得 られたデータだろうか.但し、母集団の分散σ2は1で ある. 1.11, 0.27, 0.81, 0.08, 0.63 ヒント: 標本平均=0.58 不偏分散=0.171 サンプルが限界を超えれば棄却 右側だけの片側検定 H 0 : 0 vs H1 : 0 0.58と0(=仮定)を比べる → 標準化 Z0 基本 X 0 /n 2 0.58 0 1/ 5 1.30 両側で±2(厳密には1.96) 片側で+1.65、あるいは-1.65 シグマハットを使うならT分布で「色をつける」 教科書171頁の例題44 練習問題【3】 正しいと思われるサイコロを20回振ったところ、1 の目が6回出た。どの目も満遍なくでるはずだから、 普通なら3回ないし4回のはずである。これは偶然 の範囲か、それとも1の目が出やすくなっているの かを検定しなさい。有意水準は5%である。 教科書171ページ例題45 【着目点】 ゼロイチ母集団とゼロイチ・サンプルです 1の目が出た ⇒ 1 他の目 ⇒ 0 サンプル平均 1 0 0 1 6 X 20 20 サイコロが正しいとすれば・・・ 1 H0 : p 6 vs 1 H1 : p 6 こんなサンプルはよく出る? 母集団の分布の様子を図に描いてください (ゼロイチ母集団) 平均μと標準偏差σは? 定理8を使って 2 1 1 5 n 20 6 6 N 許容範囲 仮置き 1 6 1が出すぎ σ2 今日の目標 ここから 7/14 検定ミス(=判断ミス)の可能性を調べます。 –第1種の過誤 –第2種の過誤 –検出力(=異常を発見できる確率) 今週の例題【1】 無作為に5台の自動車を抜き取りブレーキ性能検 査をする.60Km/hからの停止距離の基準は60メー トルである. いま工場内に異常があり、停止距離が平均で2 メートルも基準値を超えている。ブレーキ検査をし て、この異常に気がつくだろうか?但し、ブレーキを 踏むタイミングなどから、停止距離の測定値は2メー トルの標準偏差でばらつく. H 0 : 元の平均() 60 vs H 1 : 元の平均() 62 正常 異常 教科書176ページ以降を参照 例題【1】の考え方 この限界値は 61.47です.なぜ? 判断ミスに二通りあり 必要のない検査をした 意味では生産者危険 欠陥車に気が つかないので 消費者危険 検査結果 正常 真 相 異常 第1種の 正常(H0) あいまい 過誤(α) 異常(H1) 第2種の 過誤(β) 検出 例題【1】の解答 第2種の過誤(β) PX 61.47 | H 1 61.47 62 P Z 0.894 PZ 0.56 0.29 10回に3回は異常に 気がつかない! 検出力=1-0.29=0.71 ある日のブレーキ検査 無作為に5台の自動車を抜き取りブレーキ性能検査をする. 60Km/hからの停止距離の基準は60メートルになっている. 5回の測定値の結果は 59.3、 59.6、 62.7、 62.7、 62.3 となった。以下の検定を行いなさい。但し、ブレーキを踏むタイ ミングなどから、停止距離の測定値は2メートルの標準偏差で ばらつく. H 0 : 元の平均() 60 vs H 1 : 元の平均() 62 正常 X 61.32 ˆ 2.85 2 異常 どんな結果は異常と決めましたか? 解答 ここまで 7/14 異常なしと仮定して Z0 61.32 60.0 2 2 5 1.32 1.48 0.894 限界値1.645を超えていないので、結果正常 検出漏れの確率は30% どんな判断ミスが 心配? 2メートルも甘くなっていても検査で 確認できない確率が高い 検出漏れ=30% 検査結果 正常 真 相 異常 第1種の 正常(H0) あいまい 過誤(α) 異常(H1) 第2種の 過誤(β) 検出
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