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2021年度春学期 統計学
浅野 晃
関西大学総合情報学部
分布の推測とは —
標本調査,度数分布と確率分布
第10回
「統計学」の後半は
統計的推測💡💡
39
2021年度春学期 統計学 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
「統計的推測」とは
3
ここまでは
データを度数分布で整理する
度数分布を要約する(平均・分散)
記述統計学
39
2021年度春学期 統計学 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
「統計的推測」とは
3
ここまでは
データを度数分布で整理する
度数分布を要約する(平均・分散)
記述統計学
調べたいデータ全体を調べられるか?
39
2021年度春学期 統計学 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
「統計的推測」とは
4
日本男性全員の身長を調べられるか?
調べたいデータ全体を調べられるか?
39
2021年度春学期 統計学 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
「統計的推測」とは
4
日本男性全員の身長を調べられるか?
調べたいデータ全体を調べられるか?
データ全体の数値をすべて調べるのは,
費用や時間がかかる
39
2021年度春学期 統計学 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
「統計的推測」とは
4
日本男性全員の身長を調べられるか?
調べたいデータ全体を調べられるか?
データ全体の数値をすべて調べるのは,
費用や時間がかかる
最近はそうでもないのでは…(ぼそ)
39
2021年度春学期 統計学 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
「統計的推測」とは
4
日本男性全員の身長を調べられるか?
調べたいデータ全体を調べられるか?
データ全体の数値をすべて調べるのは,
費用や時間がかかる
最近はそうでもないのでは…(ぼそ)
その通りで,「ビッグデータ」という言葉もよく聞くようになりました。
39
2021年度春学期 統計学 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
「統計的推測」とは
5
日本男性全員の身長を調べられるか?
調べたいデータ全体を調べられるか?
39
2021年度春学期 統計学 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
「統計的推測」とは
5
日本男性全員の身長を調べられるか?
調べたいデータ全体を調べられるか?
データを集める手間は劇的に減ったけれど
測定作業の手間や費用は変わらない
39
2021年度春学期 統計学 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
「統計的推測」とは
5
日本男性全員の身長を調べられるか?
調べたいデータ全体を調べられるか?
データを集める手間は劇的に減ったけれど
測定作業の手間や費用は変わらない
それに,調べると,壊れてしまうものもある
39
2021年度春学期 統計学 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
「統計的推測」とは
5
日本男性全員の身長を調べられるか?
調べたいデータ全体を調べられるか?
データを集める手間は劇的に減ったけれど
測定作業の手間や費用は変わらない
それに,調べると,壊れてしまうものもある
料理をすべて味見してしまったら,食べるものがなくなってしまう
39
2021年度春学期 統計学 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
「統計的推測」とは
6
日本男性全員の身長を調べられるか?
調べたいデータ全体を調べられるか?
39
2021年度春学期 統計学 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
「統計的推測」とは
6
日本男性全員の身長を調べられるか?
データの一部を調べて度数分布を推測する
調べたいデータ全体を調べられるか?
39
2021年度春学期 統計学 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
「統計的推測」とは
6
日本男性全員の身長を調べられるか?
データの一部を調べて度数分布を推測する
いや,せめて平均や分散を推測する
調べたいデータ全体を調べられるか?
39
2021年度春学期 統計学 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
「統計的推測」とは
6
日本男性全員の身長を調べられるか?
データの一部を調べて度数分布を推測する
いや,せめて平均や分散を推測する
調べたいデータ全体を調べられるか?
統計的推測
統計的推測の基本は
「くじびき」🎯🎯
39
2021年度春学期 統計学 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
無作為抽出
8
統計的推測は,
集団のデータ全体を調べていないのに,
集団全体のようすを調べようとする
39
2021年度春学期 統計学 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
無作為抽出
8
統計的推測は,
結果が間違っている可能性がある
集団のデータ全体を調べていないのに,
集団全体のようすを調べようとする
バレーボール🏐🏐やバスケットボール🏀🏀の選手ばかり選んでしまったら
「日本人はすごく背が高い?」
39
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無作為抽出
9
わざわざ背の高い人ばかり選ぶことはない
39
2021年度春学期 統計学 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
無作為抽出
9
わざわざ背の高い人ばかり選ぶことはない
高低まんべんなく選べば,
その平均は集団の平均とだいたい同じ
39
2021年度春学期 統計学 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
無作為抽出
9
わざわざ背の高い人ばかり選ぶことはない
高低まんべんなく選べば,
その平均は集団の平均とだいたい同じ
それはそうだけど
39
2021年度春学期 統計学 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
無作為抽出
9
わざわざ背の高い人ばかり選ぶことはない
高低まんべんなく選べば,
その平均は集団の平均とだいたい同じ
それはそうだけど
39
2021年度春学期 統計学 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
無作為抽出
9
わざわざ背の高い人ばかり選ぶことはない
高低まんべんなく選べば,
その平均は集団の平均とだいたい同じ
それはそうだけど
39
2021年度春学期 統計学 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
無作為抽出
9
わざわざ背の高い人ばかり選ぶことはない
高低まんべんなく選べば,
その平均は集団の平均とだいたい同じ
それはそうだけど
集団にどんな人👽👽がいるか何も知らないのに
39
2021年度春学期 統計学 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
無作為抽出
9
わざわざ背の高い人ばかり選ぶことはない
高低まんべんなく選べば,
その平均は集団の平均とだいたい同じ
それはそうだけど
集団にどんな人👽👽がいるか何も知らないのに
選ばれた人が,集団のなかで背が高いか低いかなどわからない
39
2021年度春学期 統計学 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
無作為抽出
10
集団にどんな人がいるか何も知らないのに
選ばれた人が,集団のなかで背が高いか低いかなどわからない
39
2021年度春学期 統計学 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
無作為抽出
10
集団にどんな人がいるか何も知らないのに
選ばれた人が,集団のなかで背が高いか低いかなどわからない
「まんべんなく選ぶ」のは無理
39
2021年度春学期 統計学 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
無作為抽出
10
集団にどんな人がいるか何も知らないのに
選ばれた人が,集団のなかで背が高いか低いかなどわからない
「まんべんなく選ぶ」のは無理
なので
39
2021年度春学期 統計学 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
無作為抽出
10
集団にどんな人がいるか何も知らないのに
選ばれた人が,集団のなかで背が高いか低いかなどわからない
「まんべんなく選ぶ」のは無理
公平なくじ引きで選ぶ
なので
39
2021年度春学期 統計学 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
無作為抽出
11
集団からくじびきで選ぶと
39
2021年度春学期 統計学 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
無作為抽出
11
集団からくじびきで選ぶと
偶然,🏐🏐🏀🏀選手のような人ばかりを
39
2021年度春学期 統計学 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
無作為抽出
11
集団からくじびきで選ぶと
偶然,🏐🏐🏀🏀選手のような人ばかりを
選んでしまって,おかしな結果になる可能性が
ないわけではないけれど,
39
2021年度春学期 統計学 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
無作為抽出
11
集団からくじびきで選ぶと
そうなる確率は小さい
偶然,🏐🏐🏀🏀選手のような人ばかりを
選んでしまって,おかしな結果になる可能性が
ないわけではないけれど,
39
2021年度春学期 統計学 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
無作為抽出
11
集団からくじびきで選ぶと
そうなる確率は小さい
偶然,🏐🏐🏀🏀選手のような人ばかりを
選んでしまって,おかしな結果になる可能性が
ないわけではないけれど,
その確率も計算できる。
39
2021年度春学期 統計学 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
無作為抽出
12
集団からくじびきで選ぶと
母集団の度数分布
(実際には不明)
無作為抽出すると
こんなふうに偏る
可能性は少ない
大小さまざまな
データが選ばれる
可能性が高い
母集団の度数分布
(実際には不明)
★たくさんの人を抽出すると,偏らないか?
無作為抽出なら,そう期待できる。(今日の後半)
無作為抽出でなければ,必ずしもそうではない。
(ツイッターのTLは「鏡に映った自分の意見」)
39
2021年度春学期 統計学 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
無作為抽出
13
データ全体から,いくつかの数値を
公平なくじびきで選ぶ
39
2021年度春学期 統計学 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
無作為抽出
13
データ全体から,いくつかの数値を
公平なくじびきで選ぶ
[無作為標本抽出]という
39
2021年度春学期 統計学 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
無作為抽出
13
データ全体から,いくつかの数値を
公平なくじびきで選ぶ
[無作為標本抽出]という
39
2021年度春学期 統計学 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
無作為抽出
13
データ全体から,いくつかの数値を
公平なくじびきで選ぶ
[無作為標本抽出]という
調べたい(が全部を調べるのは無理な)集団[母集団]
39
2021年度春学期 統計学 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
無作為抽出
13
データ全体から,いくつかの数値を
公平なくじびきで選ぶ
[無作為標本抽出]という
調べたい(が全部を調べるのは無理な)集団[母集団]
39
2021年度春学期 統計学 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
無作為抽出
13
データ全体から,いくつかの数値を
公平なくじびきで選ぶ
[無作為標本抽出]という
調べたい(が全部を調べるのは無理な)集団[母集団]
調べられる程度のデータ[標本(サンプル)]
39
2021年度春学期 統計学 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
標本「サイズ」
14
「母集団」や「標本」という言葉は,
「データ」と同様,数値の集まりをさす
(1つ1つの数値ではない)
39
2021年度春学期 統計学 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
標本「サイズ」
14
「母集団」や「標本」という言葉は,
「データ」と同様,数値の集まりをさす
(1つ1つの数値ではない)
母集団も標本も,その中に含まれる
数値の個数を大きさ(サイズ)という
([標本サイズ]とはいうが,標本数とはいわない)
39
2021年度春学期 統計学 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
標本「サイズ」
14
「母集団」や「標本」という言葉は,
「データ」と同様,数値の集まりをさす
(1つ1つの数値ではない)
母集団も標本も,その中に含まれる
数値の個数を大きさ(サイズ)という
([標本サイズ]とはいうが,標本数とはいわない)
家族(family)という言葉に似ている
度数分布と確率分布
39
2021年度春学期 統計学 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
度数分布と確率分布
16
標本を無作為抽出するとき
ある数値が出てくる確率がどのくらいになるか
39
2021年度春学期 統計学 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
度数分布と確率分布
16
標本を無作為抽出するとき
ある数値が出てくる確率がどのくらいになるか
さっきの
「偏った数値ばかり選んでしまう」確率を求めるのにも必要
39
2021年度春学期 統計学 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
「公平なくじびき」と当たり確率
17
この中に入っている当たりくじの割合が
20%とする
https://illpop.com/png_season/dec01_a07.htm
39
2021年度春学期 統計学 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
「公平なくじびき」と当たり確率
17
くじを1回ひいて,当たる確率は?
この中に入っている当たりくじの割合が
20%とする
https://illpop.com/png_season/dec01_a07.htm
39
2021年度春学期 統計学 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
「公平なくじびき」と当たり確率
17
くじを1回ひいて,当たる確率は?
この中に入っている当たりくじの割合が
20%とする
20%
https://illpop.com/png_season/dec01_a07.htm
39
2021年度春学期 統計学 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
「公平なくじびき」と当たり確率
17
くじを1回ひいて,当たる確率は?
この中に入っている当たりくじの割合が
20%とする
20% 本当?
https://illpop.com/png_season/dec01_a07.htm
39
2021年度春学期 統計学 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
「公平なくじびき」と当たり確率
18
これが本当であるためには,
当たりくじの割合が20%なら,
当たる確率も20%
・どのくじも同じ確率で選ばれる
・ある回のくじびきの結果が,他の回に影響しない(独立)
39
2021年度春学期 統計学 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
「公平なくじびき」と当たり確率
19
どのくじも同じ確率で選ばれるのなら,
くじの総数のうち20%が当たり
→当たりが出る確率は20%
(ラプラスの確率の定義)
39
2021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
20
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172.5の人が
選ばれる確率は
39
2021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
20
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172.5の人が
選ばれる確率は
20%
39
2021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
21
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
どの階級についても同じだから
階級値
162.5
167.5
172.5
選ばれる確率
15%
20%
20%
10%
177.5
39
2021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
21
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
どの階級についても同じだから
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]
39
2021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
22
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
39
2021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
22
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
標本の値がいくらになるかは
決まっていない
39
2021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
22
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
標本の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
39
2021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
22
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
標本の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
標本は[確率変数]である,
という(中国語では随機変数)
39
2021年度春学期 統計学 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
何が知りたいのか
23
母集団の度数分布が知りたい
標本の確率分布を推定すればよい
標本の確率分布,推定できる?
くじを1本だけひいても,当たり確率はわからない
どうする?
標本平均と母平均
39
2021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
25
標本として数値をいくつか取り出して,
それらの平均
母平均が知りたい
母集団
(日本男性全体)
母平均μ
が,日本男性全員は調べられない
[標本平均]
39
2021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
25
標本として数値をいくつか取り出して,
それらの平均
母平均が知りたい
母集団
(日本男性全体)
母平均μ
が,日本男性全員は調べられない
[標本平均]
標本平均は母平均に近い値になるか?
39
2021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
26
母集団
(日本男性全体)
母平均μ
[標本平均]
標本平均は母平均に近い値になるか?
39
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母平均の推定
26
母集団
(日本男性全体)
母平均μ
[標本平均]
標本平均は母平均に近い値になるか?
もし偏った標本が得られていたら,
標本平均は母平均と大きく食い違うことに
39
2021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
27
母集団
母平均μ
母分散σ2
X1 X2 … Xn
サイズnの標本1セット 標本平均
X
39
2021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
27
母集団
母平均μ
仮に,何度も標本を抽出したとしたら?
母分散σ2
X1 X2 … Xn
サイズnの標本1セット 標本平均
X
39
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X1の期待値と分散は
28
母集団
母平均μ
母分散σ2
X1 X2 … Xn
サイズnの標本1セット 標本平均
X
39
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X1の期待値と分散は
28
母集団
母平均μ
母分散σ2
X1 X2 … Xn
サイズnの標本1セット 標本平均
X1 X2 … Xn
X
39
2021年度春学期 統計学 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
X1の期待値と分散は
28
母集団
母平均μ
母分散σ2
X1 X2 … Xn
サイズnの標本1セット 標本平均
X1 X2 … Xn
X
X
39
2021年度春学期 統計学 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
X1の期待値と分散は
28
母集団
母平均μ
母分散σ2
X1 X2 … Xn
サイズnの標本1セット 標本平均
X1 X2 … Xn
X1 X2 … Xn
X
X
39
2021年度春学期 統計学 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
X1の期待値と分散は
28
母集団
母平均μ
母分散σ2
X1 X2 … Xn
サイズnの標本1セット 標本平均
X1 X2 … Xn
X1 X2 … Xn
X
X
X
39
2021年度春学期 統計学 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
X1の期待値と分散は
28
母集団
母平均μ
母分散σ2
X1 X2 … Xn
サイズnの標本1セット 標本平均
X1 X2 … Xn
X1 X2 … Xn
…
X
X
X
39
2021年度春学期 統計学 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
X1の期待値と分散は
28
母集団
母平均μ
母分散σ2
X1 X2 … Xn
サイズnの標本1セット 標本平均
X1 X2 … Xn
X1 X2 … Xn
…
…
X
X
X
39
2021年度春学期 統計学 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
X1の期待値と分散は
28
母集団
母平均μ
母分散σ2
X1 X2 … Xn
サイズnの標本1セット 標本平均
X1 X2 … Xn
X1 X2 … Xn
…
…
X
X
X
39
2021年度春学期 統計学 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
X1の期待値と分散は
28
母集団
母平均μ
母分散σ2
X1 X2 … Xn
サイズnの標本1セット 標本平均
X1 X2 … Xn
X1 X2 … Xn
…
X1のさまざまな可能性
その平均を,
…
X
X
X
39
2021年度春学期 統計学 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
X1の期待値と分散は
28
母集団
母平均μ
母分散σ2
X1 X2 … Xn
サイズnの標本1セット 標本平均
X1 X2 … Xn
X1 X2 … Xn
…
X1のさまざまな可能性
その平均を,
[期待値]μ
…
分散σ2
X
X
X
39
2021年度春学期 統計学 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
X1の期待値と分散は
28
母集団
母平均μ
母分散σ2
X1 X2 … Xn
サイズnの標本1セット 標本平均
X1 X2 … Xn
X1 X2 … Xn
…
X1のさまざまな可能性
その平均を,
[期待値]μ
…
分散σ2
期待値?
X
X
X
39
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期待値とは?
29
母集団
母平均μ
母分散σ2
X1 X2 … Xn
サイズnの標本1セット 標本平均
X1
X1
…
期待値は平均の一種で「すべての可能性にわたっての平均」
X
39
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期待値とは?
29
母集団
母平均μ
母分散σ2
X1 X2 … Xn
サイズnの標本1セット 標本平均
X1
X1
…
期待値は平均の一種で「すべての可能性にわたっての平均」
X1の期待値=
X1のすべての可能性にわたっての平均
X
39
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期待値とは?
29
母集団
母平均μ
母分散σ2
X1 X2 … Xn
サイズnの標本1セット 標本平均
X1
X1
…
期待値は平均の一種で「すべての可能性にわたっての平均」
X1の期待値=
X1のすべての可能性にわたっての平均
母集団のすべての数値を取り出すのと同じだから,
母平均μと同じ
X
39
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期待値とは?
29
母集団
母平均μ
母分散σ2
X1 X2 … Xn
サイズnの標本1セット 標本平均
X1
X1
…
期待値は平均の一種で「すべての可能性にわたっての平均」
X1の期待値=
X1のすべての可能性にわたっての平均
母集団のすべての数値を取り出すのと同じだから,
母平均μと同じ
X
X1の分散も
母分散σ2と同じ
39
2021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
30
母集団
母平均μ
母分散σ2
X1 X2 … Xn
サイズnの標本1セット 標本平均
X1からXnのなかに極端な数値があっても,
172 195 153
X
39
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標本平均の期待値と分散は
30
母集団
母平均μ
母分散σ2
X1 X2 … Xn
サイズnの標本1セット 標本平均
X1からXnのなかに極端な数値があっても,
172 195 153
n個の数値を平均すれば,
そんなに極端な数値にはまずならない
X
39
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標本平均の期待値と分散は
31
母集団
母平均μ
母分散σ2
X1 X2 … Xn
サイズnの標本1セット 標本平均
X1 X2 … Xn
X1 X2 … Xn
母集団と同じ
期待値μ
…
分散σ2
…
X
X
X
39
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標本平均の期待値と分散は
31
母集団
母平均μ
母分散σ2
X1 X2 … Xn
サイズnの標本1セット 標本平均
X1 X2 … Xn
X1 X2 … Xn
母集団と同じ
期待値μ
…
分散σ2
…
X
X
X
39
2021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
31
母集団
母平均μ
母分散σ2
X1 X2 … Xn
サイズnの標本1セット 標本平均
X1 X2 … Xn
X1 X2 … Xn
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
X
X
X
39
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標本平均の期待値と分散は
31
母集団
母平均μ
母分散σ2
X1 X2 … Xn
サイズnの標本1セット 標本平均
X1 X2 … Xn
X1 X2 … Xn
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
X
X
X
39
2021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
31
母集団
母平均μ
母分散σ2
X1 X2 … Xn
サイズnの標本1セット 標本平均
X1 X2 … Xn
X1 X2 … Xn
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
X
X
X
39
2021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
31
母集団
母平均μ
母分散σ2
X1 X2 … Xn
サイズnの標本1セット 標本平均
X1 X2 … Xn
X1 X2 … Xn
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
X
X
X
標本平均の分散は,母分散の「標本サイズ分の一」になる
39
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母平均の推定
32
母平均がμ
母分散がσ2
のとき,
標本平均の期待値がμ
標本平均の分散がσ2 /n
39
2021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
32
母平均がμ
母分散がσ2
のとき,
標本平均の期待値がμ
標本平均の分散が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」母平均に近い値になる
39
2021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
32
母平均がμ
母分散がσ2
のとき,
標本平均の期待値がμ
標本平均の分散が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」母平均に近い値になる
標本平均を
何度も計算しても
39
2021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
32
母平均がμ
母分散がσ2
のとき,
標本平均の期待値がμ
標本平均の分散が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」母平均に近い値になる
標本平均を
何度も計算しても
μ
39
2021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
32
母平均がμ
母分散がσ2
のとき,
標本平均の期待値がμ
標本平均の分散が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」母平均に近い値になる
標本平均を
何度も計算しても
μ
X
39
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母平均の推定
32
母平均がμ
母分散がσ2
のとき,
標本平均の期待値がμ
標本平均の分散が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」母平均に近い値になる
標本平均を
何度も計算しても
μ
X
X
39
2021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
32
母平均がμ
母分散がσ2
のとき,
標本平均の期待値がμ
標本平均の分散が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」母平均に近い値になる
標本平均を
何度も計算しても
μ
X
X
X
39
2021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
32
母平均がμ
母分散がσ2
のとき,
標本平均の期待値がμ
標本平均の分散が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」母平均に近い値になる
標本平均を
何度も計算しても
μ
X
X
X
X
39
2021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
32
母平均がμ
母分散がσ2
のとき,
標本平均の期待値がμ
標本平均の分散が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」母平均に近い値になる
標本平均を
何度も計算しても
μ
いつ計算してもそれほどかわらない
X
X
X
X
39
2021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
33
母平均がμ
母分散がσ2
のとき,
標本平均の期待値がμ
標本平均の分散が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」母平均に近い値になる
いま1回だけ計算した標本平均も,
たいてい,ほぼ母平均に近い値だろう
39
2021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
34
いま1回だけ計算した標本平均も,
「たいてい,ほぼ」母平均に近い値だろう
何度も計算しても
μ
いつ計算してもそれほどかわらない
X
X
X
X
39
2021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
34
いま1回だけ計算した標本平均も,
「たいてい,ほぼ」母平均に近い値だろう
いま1回だけ計算した標本平均は
上のどれにあたるかはわからないが,
何度も計算しても
μ
いつ計算してもそれほどかわらない
X
X
X
X
39
2021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
34
いま1回だけ計算した標本平均も,
「たいてい,ほぼ」母平均に近い値だろう
いま1回だけ計算した標本平均は
上のどれにあたるかはわからないが,
何度も計算しても
μ
いつ計算してもそれほどかわらない
?
X
X
X
X
39
2021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
34
いま1回だけ計算した標本平均も,
「たいてい,ほぼ」母平均に近い値だろう
いま1回だけ計算した標本平均は
上のどれにあたるかはわからないが,
何度も計算しても
μ
いつ計算してもそれほどかわらない
? ?
X
X
X
X
39
2021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
34
いま1回だけ計算した標本平均も,
「たいてい,ほぼ」母平均に近い値だろう
いま1回だけ計算した標本平均は
上のどれにあたるかはわからないが,
何度も計算しても
μ
いつ計算してもそれほどかわらない
?
?
?
X
X
X
X
39
2021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
34
いま1回だけ計算した標本平均も,
「たいてい,ほぼ」母平均に近い値だろう
いま1回だけ計算した標本平均は
上のどれにあたるかはわからないが,
何度も計算しても
μ
いつ計算してもそれほどかわらない
?
?
?
?
X
X
X
X
39
2021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
34
いま1回だけ計算した標本平均も,
「たいてい,ほぼ」母平均に近い値だろう
いま1回だけ計算した標本平均は
上のどれにあたるかはわからないが,
何度も計算しても
μ
いつ計算してもそれほどかわらない
いずれにせよあまりかわらない
?
?
?
?
X
X
X
X
理想的な無作為抽出とは
39
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ところで
36
母分散がσ2のとき,標本平均の分散がσ2 /n
標本平均の分散に関係しているのは
標本の大きさであって,母集団の大きさは関係ない
推測の確かさに影響するのは
標本の大きさであって,
標本の大きさの,母集団の大きさに対する割合 ではない
39
2021年度春学期 統計学 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
標本の大きさとは
37
「10人からなる標本」の意味は,
1,000人からなる母集団でも
100,000人からなる母集団でも同じ 🤔🤔…
理想的な無作為抽出であれば,標本サイズは,
「数値の個数」というよりも
「同一の母集団から数値ひとつひとつを
 取り出す回数」
39
2021年度春学期 統計学 / 関西大学総合情報学部 浅野 晃
復元抽出と非復元抽出
38
出たくじをすぐに箱に戻す
[復元抽出]
・どのくじも同じ確率で選ばれる
・ある回のくじびきの結果が,他の回に影響しない(独立)
こうであるためには,
実際にはあまりやらない…
理想的な無作為抽出は,「公平なくじびき」
39
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母平均の推定
39
いま1回だけ計算した標本平均も,
「たいてい,ほぼ」母平均に近い値だろう
39
2021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
39
いま1回だけ計算した標本平均も,
「たいてい,ほぼ」母平均に近い値だろう
39
2021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
39
いま1回だけ計算した標本平均も,
「たいてい,ほぼ」母平均に近い値だろう
どのくらい近い?
39
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母平均の推定
39
いま1回だけ計算した標本平均も,
「たいてい,ほぼ」母平均に近い値だろう
どのくらい近い?
39
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いま1回だけ計算した標本平均も,
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はずれる確率は?
39
2021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
39
いま1回だけ計算した標本平均も,
「たいてい,ほぼ」母平均に近い値だろう
どのくらい近い?
どのくらいの確率で?
はずれる確率は?
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