確率と統計2008 平成20年12月4日(木) 東京工科大学 亀田弘之 復習 はじめにデータありき ５ ９ ２ ８ １ ６ １ ２ ４ １ ７ 社会調査や実験の実施 により得られる データを全体として眺めるとき，集団 として何らかの性質を持っている． ＝＞統計的性質 この性質（分布の様子）を例えば，(算 術)平均・中央値・モードなどのいわゆ る代表値や，分散・標準偏差・範囲 (range)などで数値的に捕らえた． 定義や計算方法が重要． 統計ソフトの利用も考えよう． 統計ソフトウェア 参考情報 EXCEL：お手軽？ R：フリーソフトウェア（お勧め？） SPSS：本格的なソフトウェア（有償） SAS：本格的なソフトウェア（有償） GnunPlot・Maximaなども便利 （いろいろと学んでください．） 基本的な統計量 平均 中央値 モード 最大値・最小値 範囲 分散 標準偏差 など 平均 定義 ： m =(x1 + x2 + ・・・+Xn)÷n 意味：データ群の中心 考え方：データ群の中心で，データ群 を代表させる．（代表値） 特徴：量 T ( x1 m)2 ( x2 m)2 ( xn m)2 の最小値を与える点． （基準点としてふさわしい） 中央値 定義：データを大きさの順に並べたときに 中央にくるデータ値． 意味：順序的観点から真ん中辺り． 考え方：順序的観点から中庸を捉えている． 真ん中辺りを代表値とする． 特徴：飛び離れ値に影響されない． 量 T | x1 M | | x2 M | | xn M | の最小値を与える点． モード 定義：度数（出現回数）がもっとも 多いデータ値． 意味：多数派がデータ群を代表する． 考え方：度数の多いもの程重要． 特徴：飛び離れ値に影響されない． 代表値として素直な定義． データの散らばりも大切 分散 標準偏差 範囲 範囲（レンジ） 定義：R = 最大値 ー 最小値 考え方：データの存在範囲 （すべてのデータはこの 範囲内にある） 特徴：計算が簡単 （工場などで実用されている） 分散 定義： ( x1 m) 2 ( x2 m) 2 ( xn m) 2 n 考え方：「各データの平均mからのずれ」に着 目して，その平方数の平均を求め，データ全体 の散らばりを捉える． 特徴：数学的に取り扱いやすい． 標準偏差 定義：分散の平方根（√分散） 考え方：分散をもとに，データと同じ 次元の量にする． 特徴：データに対して，足したり 引いたりすることができる． 以上で，得られたデータ群の 特徴をとらえることができる ようになった． さて，… 知りたい対象（母集団） 母集団 ４ ３１ ５ １ ６ ７ 標本 母集団 ４ ３１ ５ １ ６ ７ ５ １ ３ 無作為抽出 １ 母集団 ４ ３１ ５ １ ６ ７ 標本 ５ １ ３ １ 統計的分析 標本 母集団 ４ ３１ ５ １ ６ ７ ５ １ ３ 統計的推論 １ 抽出法 無作為抽出法： どのデータも等確率で抽出されるようなサン プリング法．どの単純事象も等確率で取り出 される抽出法．Laplaceの確率の定義参照． 高校で習った確率の定義でOK． 詳しく知りたい人は，社会調査法などの勉強 をしてください．（データは適切に集めなけ れば，分析しても意味がない．サンプル数の 決め方なども重要です．） 分析法 統計的推定 統計的検定 この授業では「モデルに基づく分析」 を主に取り扱っているが，近年モデル に基づかない分析法も重要になってい る．（例：データマイニングの分野） 統計的推定 点推定 区間推定 信頼区間 信頼限界 興味のある人は，教科書p.136～p.142 を参照のこと． 統計的検定 この授業では，まず，これを学んで欲 しいと思っています． （理由：とにかく役に立つから． そして，なれないと結構 難しいから．） 仮説検定の考え方 前提： 調査や実験によりある事実Eが得られた． この事実からあることを主張したい． （これを仮説という．） 方法論： モデルを仮定する（仮説設定：帰無仮説H0） その仮説が正しいとして，事実Eの生起確率pを計算 する． pの値が異常に小さければ，仮説H0を棄却する． （誤謬法の考え方） 検定の考え方の例 実験：サイコロを600回振ったら，１の目が 180回出た（事実E）． 主張したいこと：１の目が出やすい． 仮説の設定：どの目も等確率で出る． Eの生起確率pの計算： 180 420 181 419 p≒0 1 5 1 5 p 600 C180 600 C181 6 6 6 6 判断：出易い． 182 1 5 600 C182 6 6 418 1 600 C600 6 計算方法と判断の基準の理解が重要 600 5 6 0 (重要)確率分布の相互関係図 例題（教科書p.163例１） ある市役所ではこれまで数年間銘柄Aの 電球を購入していたが，銘柄Bの電球の 方が価格が安いのでBへの切り替えを考 えている．銘柄Bのセールスマンは自社 の製品が品質においてAの製品と同じで あると主張している．数年間の経験に よれば，製品Aの平均寿命は1180時間 で，標準偏差は90時間であった． 製品Bのセールスマンの主張をテストする ため，その銘柄の電球100個を正規販売 店から購入して試験をした．この結果， m=1140,s=80が得られた．電球の品質 の尺度として平均寿命時間を考えると すれば，どう結論すべきか？ 問題の整理 事実：製品Bのm=1140,s=80 製品Aのm=1180,s=90 知りたいこと：Bの方が劣っている． 仮説：AとBは品質的に同等． 確率の計算：Bのデータの生起確率pを，平均 μ=1180,分散σ2=90の母集団からの抽出として 計算する． 危険率（有意水準）αを設定する． Α＝１０％とする． 確率の計算をしてみよう 理論的根拠（１） 標本平均の平均mは母平均と等しい． 標本平均の分散σm2は母分散のｎ分の１ 倍．(nは標本の大きさ) つまり， E(m) = μ E(σm2)=σ2/n 理論的根拠（２） ｘが平均μ，分散σ2 の任意の分布に従う とき，大きさｎの無作為標本に基づく 標本平均mは，ｎが限りなく大きくな るとき，平均 μ，分散 σ2 /n の正規分布 に近づく． 中心極限の定理 （統計学で１番重要な定理） 教科書p.130 定理２ 計算 標本平均の分散： 90/√100 = 9 標準化： Z = (1140 – 1180) / 9 = -40/9 = -4.4 標準正規分布表（教科書p.295 表IV）： Zがー∞～－4.4の範囲の値をとる確率 は，p≒0． 判断 確率p≒０ < 0.1 (10%) ． おきにくい事が起きたのではなく，仮 設が間違っていると考えて，仮設を捨 てる． 最終結論：有意水準10％において， 銘柄BはAよりも劣っている． コメント 確率の計算方法を理解するためには， 数学の勉強が必要であるが，検定をす ることが目的の場合，基本的考え方と 手順をしっかりとマスターすればよい． 理論的なものは，必要に応じて，必要 になったものだけを一生かけて勉強し てください． χ2検定 いろんな場面で使えて便利な検定法． （先ほどのサイコロの例を再び取り上 げてみる．） １の目が 出る回数 他の目が 出る回数 実測値A １８０ ４２０ ６００ 理論値B １００ ５００ ６００ (A-B)2/B 64 64/5 合計 ７６．８ 自由度φ= ２－１＝１ χ2 = 76.8 ＞ χ02 = 6.6(有意水準1%) 結論：有意水準１％のもとで，１の目 は出やすい． 手法は異なっても結論は同じ ２つの平均の差の検定 先の電球A，Bの品質の差の問題を再度 取り上げる．これは２つの平均同士に 差があるかどうかの検定と考えること もできる．これを「２つの平均の差の 検定問題」という． 教科書p.172～p.176 定理 x1,x2がそれぞれ独立に平均μ1,μ2，標準 偏差σ1,σ2の正規分布に従うとき，変数 x1-x2 は 平均 μ1ーμ2, 標準偏差 σx1-x2 = √(σx12+ σx22) = √(σ1/n1 + σ2/n2) の正規分布に従う． 仮説：Aの平均とBの平均とは等しい． 計算： 変数x1-x2は， 平均 = ０ 標準偏差 = √（90*90/100 + 80*80/100） = 12 の正規分布に従う． Z＝(1140-1180)/12=-40/12=-10/3=-3.3 Zがー3.3以下か＋3.3以上になる場合の正規分布曲線 の面積を求めると，表VIより，p≒0 結論：AとBの平均の差は同じではない． コメント 「２つの平均の間に差があるのか？」 はしばしば問題となるので，この検定 方法は役に立つ． ただし今の場合，母分散σ1,σ2が既知で ある．これらが既知でない場合はもう 一工夫が必要となる．（t検定を導入す る必要がある．） 練習問題 Problem1 さいころを180回投げて、１の目の出る確 率が28回以上、34階以下である確率を 求めよ。 ヒント 1. B(n,p)の二項分布は、nが十分大きけれ ば、平均np, 分散np(1-p)の正規分布で 近似できる。 2. N(μ, σ2)の正規分布は、標準化変換 Z = (X – μ)/σ により、標準正規分 N(0, 1)に変換される。 Problem2 １つのさいころを120回投げたら以下の ようになった。このさいころは正しく 作られているか？ 有意水準5%で検定 せよ。 目の数 １ 出現回数 １９ ２ ３ ４ ５ ６ 合計 ３１ １７ ２３ １１ １９ 120 Problem3 ある町で無作為に選ばれた618名に対し て、とある伝染病の予防接種の効果を 調べたら、以下のようになった。この 予防接種は有効といえるか？有意水準 5%で検定せよ。 罹病 健康 合計 予防接種した ４ ３５４ ３５８ 予防接種せず ９ ２５１ ２６０ １３ ６０５ ６１８ 計
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