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2013年度秋学期 統計学 第１回「イントロダクション」
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関西大学総合情報学部 2013年度秋学期 統計学 第１回／「イントロダクション」 担当・浅野晃 2013/9/26
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2022年度秋学期 応用数学（解析） 第10回 生存時間分布と半減期 (2022. 12. 1)
2022年度秋学期 統計学 第１０回 分布の推測とはー標本調査，度数分布と確率分布 (2022. 11. 29)
2022年度秋学期 統計学 第１０回 分布の推測とはー標本調査，度数分布と確率分布 (2022. 11. 29)
2022年度秋学期 統計学 第８回 問題に対する答案の書き方 (2022. 11. 15)
2022年度秋学期 統計学 第８回 問題に対する答案の書き方 (2022. 11. 15)
2022年度秋学期 画像情報処理 第9回 離散フーリエ変換と離散コサイン変換 (2022. 11. 25)
2022年度秋学期 画像情報処理 第9回 離散フーリエ変換と離散コサイン変換 (2022. 11. 25)
2022年度秋学期 統計学 第９回 確からしさを記述するー確率 (2022. 11. 22)
2022年度秋学期 統計学 第９回 確からしさを記述するー確率 (2022. 11. 22)
2022年度秋学期 画像情報処理 第8回 行列の直交変換と基底画像 (2022. 11. 18)
2022年度秋学期 画像情報処理 第8回 行列の直交変換と基底画像 (2022. 11. 18)
2022年度秋学期 応用数学（解析） 第8回 2階線形微分方程式（２） (2022. 11. 17)
2022年度秋学期 応用数学（解析） 第8回 2階線形微分方程式（２） (2022. 11. 17)
2022年度秋学期 画像情報処理 第7回 主成分分析とKarhunen-Loève変換 (2022. 11. 11)
2022年度秋学期 画像情報処理 第7回 主成分分析とKarhunen-Loève変換 (2022. 11. 11)
2013年度秋学期 統計学 第１回「イントロダクション」
1.
A.Asano,KansaiUniv. 2013年度秋学期 統計学 浅野 晃 関西大学総合情報学部 イントロダクション― 統計的なものの見方・考え方について
2.
A.Asano,KansaiUniv.
3.
A.Asano,KansaiUniv. 統計・確率的思考とは何か
4.
A.Asano,KansaiUniv.
5.
A.Asano,KansaiUniv. 数量的思考 微積分的思考 統計・確率的思考
6.
A.Asano,KansaiUniv.
7.
A.Asano,KansaiUniv. 数量的思考
8.
A.Asano,KansaiUniv. 福島で原発事故 http://jp.ibtimes.com/articles/17025/20110403/508106.htm （写真は著作権の制約により削除） 事故後の発電所
9.
A.Asano,KansaiUniv. 福島で原発事故 http://jp.ibtimes.com/articles/17025/20110403/508106.htm 沖縄で 480万ベクレルの 放射性ヨウ素！！http://okinawa-spot.info/ （写真は著作権の制約により削除） 事故後の発電所 （写真は著作権の制約により削除） 沖縄の風景
10.
A.Asano,KansaiUniv. 記事をよく読むと… １平方キロメートルあたり 480万ベクレル http://www.benpi-k.com/Baked-banana.html
11.
A.Asano,KansaiUniv. 記事をよく読むと… １平方キロメートルあたり 480万ベクレル １平方メートルあたり 4.8ベクレル http://www.benpi-k.com/Baked-banana.html
12.
A.Asano,KansaiUniv. 人体にはすでに 4000ベクレル
13.
A.Asano,KansaiUniv. 人体にはすでに 4000ベクレル http://www.benpi-k.com/Baked-banana.html バナナ１本には 20ベクレル （写真は著作権の制約により削除） バナナ
14.
A.Asano,KansaiUniv. 人体にはすでに 4000ベクレル http://www.benpi-k.com/Baked-banana.html バナナ１本には 20ベクレル 数量的に考えましょう。 （写真は著作権の制約により削除） バナナ
15.
A.Asano,KansaiUniv. 1910年，ハレー彗星接近 http://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/b/ b9/Halley%27s_Comet_-_May_29_1910.jpg （写真は著作権の制約により削除） ハレー彗星の画像
16.
A.Asano,KansaiUniv. 1910年，ハレー彗星接近 http://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/b/ b9/Halley%27s_Comet_-_May_29_1910.jpg http://www.poplar.co.jp/shop/shosai.php? shosekicode=30200240 彗星の尾には青酸 が！ （写真は著作権の制約により削除） ハレー彗星の画像 （写真は著作権の制約により削除） 書籍「空気がなくなる日」
17.
A.Asano,KansaiUniv. 1910年，ハレー彗星接近 http://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/b/ b9/Halley%27s_Comet_-_May_29_1910.jpg 百年前の人を笑えないのでは？ http://www.poplar.co.jp/shop/shosai.php? shosekicode=30200240 彗星の尾には青酸 が！ （写真は著作権の制約により削除） ハレー彗星の画像 （写真は著作権の制約により削除） 書籍「空気がなくなる日」
18.
A.Asano,KansaiUniv.
19.
A.Asano,KansaiUniv. 微積分的思考
20.
A.Asano,KansaiUniv. 原発近くで○ミリシー ベルト毎時の放射線を 検出 （写真は著作権の制約により削除） 事故後の発電所
21.
A.Asano,KansaiUniv. 原発近くで○ミリシー ベルト毎時の放射線を 検出 これは1時間浴び続けるとレント ゲン写真△枚分の被曝に相当... （写真は著作権の制約により削除） 事故後の発電所
22.
A.Asano,KansaiUniv. 原発近くで○ミリシー ベルト毎時の放射線を 検出 これは1時間浴び続けるとレント ゲン写真△枚分の被曝に相当... えっ，レントゲン△枚分 の放射線を浴びたの？！ （写真は著作権の制約により削除） 事故後の発電所
23.
A.Asano,KansaiUniv. 原発近くで○ミリシーベルト毎時の放射線 を検出 これは1時間浴び続けるとレントゲン写真 △枚分の被曝に相当...
24.
A.Asano,KansaiUniv. 原発近くで○ミリシーベルト毎時の放射線 を検出 これは1時間浴び続けるとレントゲン写真 △枚分の被曝に相当... その量の放射線は一瞬出ただけ かもしれないし，
25.
A.Asano,KansaiUniv. 原発近くで○ミリシーベルト毎時の放射線 を検出 これは1時間浴び続けるとレントゲン写真 △枚分の被曝に相当... その量の放射線は一瞬出ただけ かもしれないし， そんなところに１時間立ってい るわけでもありません。
26.
A.Asano,KansaiUniv.
27.
A.Asano,KansaiUniv. 統計・確率的思考
28.
A.Asano,KansaiUniv. 放射線障害とは
29.
A.Asano,KansaiUniv. http://upload.wikimedia.org/wikipedia/ commons/8/81/ADN_animation.gif 放射線障害とは 放射線の粒子が持つエ ネルギーによって遺伝 子に「傷」がつく （写真は著作権の制約により削除） DNA模型
30.
A.Asano,KansaiUniv. 傷がつくかどうかは， 偶然による 傷がついても直って 病気にならないことも ある （写真は著作権の制約により削除） DNA模型
31.
A.Asano,KansaiUniv. 偶然＝ 起きるかどうか， 人にはわからない
32.
A.Asano,KansaiUniv. 偶然＝ 起きるかどうか， 人にはわからない 確率は 「起きやすさ」を言っているだけ
33.
A.Asano,KansaiUniv. 偶然＝ 起きるかどうか， 人にはわからない 確率は 「起きやすさ」を言っているだけ ある量の放射線を浴びた時，「安全か？」 と言われても困る。
34.
A.Asano,KansaiUniv.
35.
A.Asano,KansaiUniv. 確率を推定する
36.
2013年度春学期 画像情報処理 A.Asano,KansaiUniv. 確率を推定する ある量の放射線を浴びた時， 病気になる確率がどれだけ大 きくなるのか？ ある量以下の放射線は安全，って おかしいんじゃないの？
37.
2013年度春学期 画像情報処理 A.Asano,KansaiUniv. 確率を推定する データを集めて確率を推定す るのは，簡単にいえば
38.
2013年度春学期 画像情報処理 A.Asano,KansaiUniv. 確率を推定する データを集めて確率を推定す るのは，簡単にいえば くじびきの結果から 当たり確率を推定すること
39.
2013年度春学期 画像情報処理 A.Asano,KansaiUniv. 確率を推定する データを集めて確率を推定す るのは，簡単にいえば くじびきの結果から 当たり確率を推定すること そんなこと，できる？
40.
2013年度春学期 画像情報処理 A.Asano,KansaiUniv. くじのあたり確率 「夏祭り，夜店のくじに当たりなし 露天商の男を逮捕」 （朝日新聞大阪版2013年7月29日）
41.
2013年度春学期 画像情報処理 A.Asano,KansaiUniv. くじのあたり確率 「夏祭り，夜店のくじに当たりなし 露天商の男を逮捕」 （朝日新聞大阪版2013年7月29日） 「１万円以上をつぎ込んだ男性が不審 に思い、府警に相談。２８日に露店を 家宅捜索し、 当たりがないことを確認 した」
42.
2013年度春学期 画像情報処理 A.Asano,KansaiUniv. 半分当たるというくじ 「半分の確率で当たる」というくじを 10回ひいても，１回も当たらなかった http://epshop.net/epkyoto/7.1/15001/ （写真は著作権の制約により削除） 新井式回転抽選機
43.
2013年度春学期 画像情報処理 A.Asano,KansaiUniv. 半分当たるというくじ 「半分の確率で当たる」というくじを 10回ひいても，１回も当たらなかった 運が悪いのか？ http://epshop.net/epkyoto/7.1/15001/ （写真は著作権の制約により削除） 新井式回転抽選機
44.
2013年度春学期 画像情報処理 A.Asano,KansaiUniv. 半分当たるというくじ 「半分の確率で当たる」というくじを 10回ひいても，１回も当たらなかった 運が悪いのか？ それとも 「半分の確率で当たる」 というのがウソか？ http://epshop.net/epkyoto/7.1/15001/ （写真は著作権の制約により削除） 新井式回転抽選機
45.
2013年度春学期 画像情報処理 A.Asano,KansaiUniv. こう考える 警察みたいに全部のくじを調べられな いなら，
46.
2013年度春学期 画像情報処理 A.Asano,KansaiUniv. こう考える 警察みたいに全部のくじを調べられな いなら， 仮に，本当に「確率1/2で当たる」とする
47.
2013年度春学期 画像情報処理 A.Asano,KansaiUniv. こう考える 警察みたいに全部のくじを調べられな いなら， 仮に，本当に「確率1/2で当たる」とする そのとき，10回ひいて1回も当たらな い確率は，(1/2)10=1/1024
48.
2013年度春学期 画像情報処理 A.Asano,KansaiUniv. こう考える 本当に「確率1/2で当たる」なら 10回ひいて1回も当たらない確率は 1/1024（約0.001）
49.
2013年度春学期 画像情報処理 A.Asano,KansaiUniv. こう考える 本当に「確率1/2で当たる」なら 10回ひいて1回も当たらない確率は 1/1024（約0.001） それでも「確率1/2で当たる」を信じる のは，
50.
2013年度春学期 画像情報処理 A.Asano,KansaiUniv. こう考える 本当に「確率1/2で当たる」なら 10回ひいて1回も当たらない確率は 1/1024（約0.001） それでも「確率1/2で当たる」を信じる のは， 確率0.001でしか起きないことが， いま目の前で起きていると信じるのと同じ
51.
2013年度春学期 画像情報処理 A.Asano,KansaiUniv. こう考える 確率0.001でしか起きないことが， いま目の前で起きていると信じる
52.
2013年度春学期 画像情報処理 A.Asano,KansaiUniv. こう考える 確率0.001でしか起きないことが， いま目の前で起きていると信じる そりゃちょっと無理がありませ んか？
53.
2013年度春学期 画像情報処理 A.Asano,KansaiUniv. こう考える 確率0.001でしか起きないことが， いま目の前で起きていると信じる そりゃちょっと無理がありませ んか？ というわけで， 「確率1/2で当たる」はウソ，と 考えるほうが自然
54.
2013年度春学期 画像情報処理 A.Asano,KansaiUniv. こう考える 確率0.001でしか起きないことが， いま目の前で起きていると信じる そりゃちょっと無理がありませ んか？ というわけで， 「確率1/2で当たる」はウソ，と 考えるほうが自然 「仮説検定」という
55.
2013年度春学期 画像情報処理 A.Asano,KansaiUniv. 確率の計算 ところで，なぜ(1/2)10なんで すか？
56.
2013年度春学期 画像情報処理 A.Asano,KansaiUniv. 確率の計算 ところで，なぜ(1/2)10なんで すか？ 「くじびき」というランダム現象を 表す確率分布モデルを考えているからです
57.
A.Asano,KansaiUniv.
58.
A.Asano,KansaiUniv. 標本調査と統計的推測
59.
2013年度春学期 画像情報処理 A.Asano,KansaiUniv. 統計的推測とは 「ノルウェー人の平均身長は， 男179cm，女170cmです」 http://www013.upp.so-net.ne.jp/izm-club/norway.html （写真は著作権の制約により削除） リレハンメル 94
60.
2013年度春学期 画像情報処理 A.Asano,KansaiUniv. 統計的推測とは 「ノルウェー人の平均身長は， 男179cm，女170cmです」 http://www013.upp.so-net.ne.jp/izm-club/norway.html ノルウェー人全員の 身長を測ったの？ （写真は著作権の制約により削除） リレハンメル 94
61.
2013年度春学期 画像情報処理 A.Asano,KansaiUniv. 標本調査 身長は人によって違う （分布している）
62.
2013年度春学期 画像情報処理 A.Asano,KansaiUniv. 標本調査 身長は人によって違う （分布している） ノルウェー人全員ではなく，一部の人だけ （標本）を調べて，分布全体のようすがわ かるか？
63.
2013年度春学期 画像情報処理 A.Asano,KansaiUniv. くじびきで調べる 一部の人だけ（標本）を調べて，分布全体 のようすがわかるか？
64.
2013年度春学期 画像情報処理 A.Asano,KansaiUniv. くじびきで調べる 一部の人だけ（標本）を調べて，分布全体 のようすがわかるか？ わかります。かなりの程度わかります。
65.
2013年度春学期 画像情報処理 A.Asano,KansaiUniv. くじびきで調べる 一部の人だけ（標本）を調べて，分布全体 のようすがわかるか？ 「一部の人」は， くじびきで選ぶ（無作為抽出） わかります。かなりの程度わかります。
66.
2013年度春学期 画像情報処理 A.Asano,KansaiUniv. 無作為抽出すると 分布がこんなようすのとき データ全体 （実際には不明） 身長 高 身長 低 頻度
67.
2013年度春学期 画像情報処理 A.Asano,KansaiUniv. 無作為抽出すると データ全体 （実際には不明） 身長 高 身長 低 頻度
68.
2013年度春学期 画像情報処理 A.Asano,KansaiUniv. 無作為抽出すると データ全体 （実際には不明） 身長 高 身長 低 頻度 こんな標本が選ばれたら →大きく偏った推測
69.
2013年度春学期 画像情報処理 A.Asano,KansaiUniv. 無作為抽出すると 偶然こんな標本（●）が 選ばれてしまう確率は 小さい データ全体 （実際には不明） 身長 高 身長 低 頻度 こんな標本が選ばれたら →大きく偏った推測
70.
2013年度春学期 画像情報処理 A.Asano,KansaiUniv. 無作為抽出すると データ全体 （実際には不明） 身長 高 身長 低 頻度
71.
2013年度春学期 画像情報処理 A.Asano,KansaiUniv. 無作為抽出すると データ全体 （実際には不明） 身長 高 身長 低 頻度 こんなふうに 標本が選ばれれば →ほぼ間違っていない推測
72.
2013年度春学期 画像情報処理 A.Asano,KansaiUniv. 無作為抽出すると たいていこんなふうに 選ばれる データ全体 （実際には不明） 身長 高 身長 低 頻度 こんなふうに 標本が選ばれれば →ほぼ間違っていない推測
73.
2013年度春学期 画像情報処理 A.Asano,KansaiUniv. 無作為抽出すると こんなふうに 標本が選ばれれば →ほぼ間違っていない推測 たいていこんなふうに 選ばれる
74.
2013年度春学期 画像情報処理 A.Asano,KansaiUniv. 無作為抽出すると →標本（●）を平均すれば データ全体の平均に ほぼ近い こんなふうに 標本が選ばれれば →ほぼ間違っていない推測 たいていこんなふうに 選ばれる
75.
2013年度春学期 画像情報処理 A.Asano,KansaiUniv. 無作為抽出すると →標本（●）を平均すれば データ全体の平均に ほぼ近い こんなふうに 標本が選ばれれば →ほぼ間違っていない推測 たいていこんなふうに 選ばれる 推測できた
76.
2013年度春学期 画像情報処理 A.Asano,KansaiUniv. 「たいてい，ほぼ」 標本（●）を平均すれば データ全体の平均にほぼ近い のはいいとして… こんなふうに 標本が選ばれれば →ほぼ間違っていない推測 こんな標本が選ばれたら →大きく偏った推測 たいていこんなふうに 選ばれるだけであって， こうなる確率はゼロで はない（大外し）
77.
2013年度春学期 画像情報処理 A.Asano,KansaiUniv. 「たいてい，ほぼ」 標本（●）を平均すれば データ全体の平均にほぼ近い のはいいとして… こんなふうに 標本が選ばれれば →ほぼ間違っていない推測 こんな標本が選ばれたら →大きく偏った推測 たいていこんなふうに 選ばれるだけであって， こうなる確率はゼロで はない（大外し） いま取り出した標本が ほぼ当たってるか，大外しかはわからない
78.
2013年度春学期 画像情報処理 A.Asano,KansaiUniv. 区間推定 いま取り出した標本が ほぼ当たってるか，大外しかはわからない
79.
2013年度春学期 画像情報処理 A.Asano,KansaiUniv. 区間推定 いま取り出した標本が ほぼ当たってるか，大外しかはわからない わからないが，「ある程度以上はずす確 率」は計算できる
80.
2013年度春学期 画像情報処理 A.Asano,KansaiUniv. 区間推定 いま取り出した標本が ほぼ当たってるか，大外しかはわからない わからないが，「ある程度以上はずす確 率」は計算できる 「ノルウェー人男性全体の平均身長は， 179cm∼182cmの間と推測する。 この推測が当たっている確率は95%」
81.
2013年度春学期 画像情報処理 A.Asano,KansaiUniv. 区間推定 いま取り出した標本が ほぼ当たってるか，大外しかはわからない わからないが，「ある程度以上はずす確 率」は計算できる 「ノルウェー人男性全体の平均身長は， 179cm∼182cmの間と推測する。 この推測が当たっている確率は95%」 区間推定
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