• ベストアンサー

大数の法則を適用した標準偏差の出し方について

数学は苦手です。少しだけ統計学などを学んだことがありますがそれによる自信などありません。再度、自分なりに考えた上で、質問しています。 私が分からなかった計算や解説が以下にあります。 http://okwave.jp/qa/q6573724.html No.9 及び No.7 です。 どうして標準偏差がルート3と出るのですか? 「そして、出にくいほうに注目します。 今回のご質問では、3と5なので、3の方が少ないです。」 というのもよく分かりません。3は成功回数で、5は目標の数値なのでしょうか。私としてはバラついている対象をはっきりさせたいのです。 「平方根に反比例します」 というのも、いざ式を見ると分からなくなりました。 大数の法則や統計学を学んだのはずいぶん昔のことなので、なにがなんやら自分の考えが不安になってきました。 お願い致します。

質問者が選んだベストアンサー

  • ベストアンサー
noname#227064
noname#227064
回答No.1

「大数の法則…」とありますが、大数の法則は関係ないような… それはともかくとして、 > どうして標準偏差がルート3と出るのですか? √3では見積もりが大きすぎますね。 各試行で成功する確率が変化しないという条件ならば、成功する回数は二項分布に従います。 8回終えて成功したのが3回という結果から、成功確率の推定値は3/8となります。 二項分布の標準偏差は、試行回数Nと成功確率pから√{Np(1-p)}で求められます。 N = 8、pは推定値の3/8を用いると、標準偏差の推定値は √{Np(1-p)} = √{8 * 3/8 * (1 - 3/8)} = √(15/8) < √3 となります。 √3というのは、ポアソン分布と勘違いされたのだと思います。 > 「平方根に反比例します」 前述のとおり、成功回数の標準偏差は√{Np(1-p)}で求められます。 従って、成功確率の推定値の標準偏差は [√{Np(1-p)}] / N =[√{p(1-p)/N} となるので、試行回数の平方根に反比例していることがわかります。 (残念ながら、リンク先の計算は間違っていますが)

thegenus
質問者

お礼

ご親切に回答ありがとうございます。 そうですよね。少し思い出しました。p(1-P)の項を計算した記憶があります。 時間がかかると思いますが自分でも考え直して、あらためて補足欄でお礼等いたします。 あっているのかどうか正解の方向性だけでも信用できないと勉強がはかどらないもので。早めに答えて頂いて助かりました。 いずれ似たような質問をするかも知れませんが、機会があればまたよろしくお願いします。 回答ありがとうございました。 また、他の回答による補足または別の解説もお待ちしております。 ありがとうございました。

thegenus
質問者

補足

今回は優しく説明して頂き、大変助かりました。その才能と人柄に感謝しております。 ご指摘の表題についてはリンク先の解法を知りたいと思った次第です。 今後ともよろしくお願いします。ありがとうございました。

関連するQ&A

  • 大数の法則

    私は物理専攻だったので、なになにの法則というのには馴染みが深いのです。というか物理では 定理はほとんで出てこず法則ばかりです。私の理解では法則というのは、仮説にすぎなく、実験等で反例が見つかるまでの命です。それが例え数式で表現されていようとも、純粋に数学的に証明されるものではないと感じています。それはさておき、趣味で数学を勉強していますが、確率論ででてくる「大数の法則」はなぜ法則なのでしょう? どう考えても確率の公理的定義から証明される定理のように思えるのだけれど。どうなんでしょう? どうでも良いような質問かもしれませんが。

  • 標準偏差を求めるにあたり

    もうすでに質問されていることかもしれませんが・・・質問します。 標準偏差を求めるときに、Σ(測定値ー平均値)^2を、母集団で考える場合はnで割り、標本で考える場合はn-1で割って、平方根を取って算出しますよね。 標本で考える場合自由度が1下がるため、回数から1引いた数で割ればいいとテキストや考えたらなんとなくイメージすることができるのですが、数学的に考えた場合、なんで1を引くのか?どういう意味を持っているのか?理解できませんし、分かりません。1引くことがおそらく数学的に非常に重要なことなのでしょうが...気持ち悪くて気になります。 私自身、勉強不足で標準偏差自体曖昧な理解なのですが、疑問に思ったので、どなたか分かる方教えてください。

  • チェビシェフの定理、大数の法則、中心極限定理の関係

    チェビシェフの定理、大数の法則、中心極限定理の3つの用語によって、統計的推測の理論的骨子について説明するっていうのは、どうやって説明すれば良いのでしょうか?教えてください。とりあえず、数学が苦手なのですが2つの意味は調べました。でも、数式を使った説明は分かりません。 チェビシェフの定理 データの平均から離れるにしたがって、だんだん、滅多に起こらない現象の割合が増える。このことを表したのがチェビシェフの定理である。 大数の法則 ある確率を測るとき、試行回数を増やせば増やすほど、正確な確率に近づく法則を、大数の法則と言う。 中心極限定理 (説明の中に、正規分布などという、意味がわからない語句がたくさんあったので分かりませんでした) こんな感じで調べてみました。中心極限定理の意味も教えて欲しいです。 あと、チェビシェフの定理によって大数の法則が導かれ、大数の法則によって中心極限定理が導かれるのはどうしてですか? なんだか質問が多くなってしまって申し訳ありませんが、できたら教えてください。できるだけ、難しい語句や数式的なことは避けて説明していただきたいのですが、よろしくお願いいたします。

  • 標準偏差の意味がわかりません

    標準偏差の意味がわかりません。 1  平均との差を求め 2 それを2乗して 3 その総和を求めて 4 データ数で割って 5 その平方根 以上が一般的な標準偏差の説明の説明のようですが、4、5が入れ換わり . . 3 その総和を求めて 4 その平方根 5 その平方根をデータ数で割る ならば標準偏差の値の意味が理解できるのですが? 数学に疎い私でも理解できるような説明をお願いします。 ネット上も探したのですがよくわかりません。

  • 標準偏差等の求め方

    公式はわかるのですが、教科書には細かい説明がなく、どう計算していいのかわからないので教えてください。(少し数学もはいるかも・・・) 薬包紙の重さを測った結果 0.4125 0.4137 0.4205 0.4196 0.4139 0.4187 0.4099 となっていて、平均値は0.4161になりました。 標準偏差の求め方を教えてください。平方根が外れないので、相対標準偏差や検出限界も出せないんです。。。(泣)お願いします!!

  • 標準偏差について

    標準偏差について調べていたところ、↓のような説明がありました。 「標準偏差とは、バラツキをあらわす目安です。例えば、製品の長さを測定した結果、40、50、60、70、80cmだったとします。 バラツキを見るために、個々のデータから平均値60を引きます(偏差)。 40-60=-20 50-60=-10 60-60=0 70-60=10 80-60=20 -----  計 0 全体的なバラツキを見たいのですが、このまま加えたのでは、ゼロです。そこで、偏差を2乗します。 (40-60)^2=400 (50-60)^2=100 (60-60)^2=0 (70-60)^2=100 (80-60)^2=400 -----  計 1000 このままでは、データ1個あたりのバラツキがわかりませんから、データ数で割って、平方根を取ります。これを標準偏差といいます。 標準偏差=ルート(1000/5)=14.1 この製品は14.1cmのバラツキがあるということです。」 この説明を読んで、なぜ偏差を2乗してから平方根を取ってデータ数で割っているのかがわかりませんでした。そんなことをしなくても、データ1個あたりのバラツキを求めるのであれば、各偏差の絶対値を足してデータ数で割ればいいのでは?と考えてしまいます。その場合の値は12となり、上記説明の方法で求めた14.1とは異なりますが、この2者間にはどのような関係があるのでしょうか?よろしくお願いします。

  • 標準偏差の成り立ち

    標準偏差の意味について、質問致します。 (質問を簡潔にするため、母集団を分析の対象とします) 標準偏差を求める場合、偏差の2乗和をデータ数で割り、 その値の平方根を計算しますよね。 なぜ、偏差2乗和の平方根で求めた数値を、 データ数で割るという方法ではないのでしょうか?? (偏差2乗和)^0.5÷データ数 の方がイメージがつかみやすい気がします… 分散は、対象データとは次元(単位?)が違うので、 感覚的に分かり易いように、標準偏差が使用されると 理解しています。 単位を揃えることが目的ならば、データ数で割るという 行為はルートの外に出すべきなのではと考えてしまいます。 私は、どこで訳がわからなくなっているのでしょうか。。。 アドバイス頂ければ幸いです。

  • 試行回数と誤差の関係

    お世話になります。 http://okwave.jp/qa5405705.html(科学カテゴリー)で同様な質問をさせていただいた者ですが、数学に焦点を絞って再質問させていただきます。 数学に焦点を、と書きましたがたとえば実験で物理定数を求めようとするときなどに、試行回数を増やすとその平均が真の値に近づいていくことは証明できるでしょうか? また、上の質問を言い換えただけになるかもしれませんが、試行回数を増やしたとき標準偏差が小さくなるといえますか? 標準偏差は試行回数の平方根に反比例するというのを聞いたことがあるのですが、その根拠を教えていただきたいと思います。 私は統計について学んだことがなく、上に書いていることも殆どネットで調べた付け焼刃な知識です。 間違っていることがあるかもしれませんが、その場合もご教授いただければと思います。 よろしくお願いします。

  • 平均値の標準偏差

    とある画像処理に関する論文を読んでいて次のような記述があったのですが分からない点があったのでどなたか教えてください。(簡単にまとめてあります。) 「ノイズのある画像を複数回撮影し、その平均値をとることでノイズ成分を小さくすることができる。ノイズ成分が正規分布の場合、標準偏差σと測定回数n回の平均値の標準偏差σ1は以下で記述される。 σ1=σ/√n 」 この記述に関して、 1.ノイズ成分が正規分布の場合しか、上記式は適用できないのでしょうか。ランダムノイズの場合でも平均化できるような気がするのですが・・・。 2.またなぜ、測定回数の平方根に反比例するのでしょうか。 3.上記式では測定回数nを多くすれば平均値の標準偏差σ1は0に近づきますが、この数値はいくつくらいならいいのでしょうか。0に近いほど母集団の平均値を推定できているということまでは分かったのですが、どのくらいの数だったらいいという閾値や評価基準みたいなものはあるのでしょうか。 以上、どなたかご回答お願いします。

  • 標準偏差と誤差

    初めて質問します。 一般に標準偏差の計算は,母集団=標本集団とすると (測定値-平均値)の2乗の和をデータ数で割ったものの平方根だと思います。 (EXCELのSTDEVP関数もこの計算をしているようです。) ところで,大学のときに習った平均自乗誤差は, 母集団=標本集団の場合 (測定値-平均値)の2乗の和をデータ数の2乗で割ったものの平方根 ただし,母集団>標本集団の場合は, (測定値-平均値)の2乗の和を (データ数*データ数-1)で割ったものの平方根 以上のように習いました。 そこで質問です。 1.分母が標準偏差は1乗で,平均自乗誤差は2乗なのはなぜでしょうか? 2.母集団>標本集団の場合は,(データ数*データ数-1)になるのはなぜでしょうか? 3.EXCELには母集団=標本集団のSTDEVP関数と 母集団>標本集団のSTDEV関数がありますが,母集団>標本集団の場合の標準偏差の計算というのはどんな計算をしているのでしょうか。 よろしくお願いします。