シグマ・共分散・相関係数【中学の数学からはじめる統計検定2級講座第5回】

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  • เผยแพร่เมื่อ 16 ธ.ค. 2024

ความคิดเห็น • 43

  • @nyururunrun
    @nyururunrun 2 หลายเดือนก่อน +1

    情報の質と量ともに圧倒的すぎて素晴らしすぎる!

  • @しじゅうから-t3f
    @しじゅうから-t3f 2 ปีที่แล้ว +6

    現在統計検定二級勉強中ですが、物凄くわかりやすいです!丁寧な解説ありがとうございます!

  • @植木拓也-y3c
    @植木拓也-y3c 2 ปีที่แล้ว +9

    いつもありがとうございます。
    共分散の例題について、条件文に
    X(最大値)>=Y(最小値)と書かれてないと、X=Y=200などの組み合わせの確立も計算に含めるとは初見では分からないのではと思いました。

  • @hiro-fi9hf
    @hiro-fi9hf 10 หลายเดือนก่อน

    6:30共分散 7:44共分散の公式
    9:40共分散問題 10:38回答
    12:00相関係数
    12:54相関係数問題 13:06回答
    14:10一次変換と相関係数
     一次変換(aX+b)の場合の公式
    15:15ターゲット問題 15:35回答

  • @堀田大輝-t3e
    @堀田大輝-t3e ปีที่แล้ว +4

    いつも助かってます。ありがとうございます。
    質問が一つ:同時確率分布でP(X=200, Y=200)など、同じ数の時は順番を無視していますが、どうしてP(X=50, Y=20)などXとYの数が違う場合には順番を考慮して二倍になっているのがわかりません。
    どちらも200の玉だったとしても、それぞれ別の玉なので、どうして確率は全部二倍にしないのでしょうか

    • @toketarou
      @toketarou  ปีที่แล้ว +5

      玉に書かれた数の最大値がX,最小値がYです。
      1回目がX,2回目がYではない点にまず注意してください。
      X=200,Y=200となるのは2個とも200の場合しかありません。
      一方で,X=50,Y=20となるのは
      1回目に50の玉で2回目に20の玉の場合と
      1回目に20の玉で2回目に50の玉の場合があります。
      これは,サイコロを2回投げるときに,
      2回とも1の目が出るのは36通りのうち1通りしかないですが,
      1の目と2の目が1回ずつ出るのは36通りのうち2通りあるのと
      同じです。

  • @623psiki5
    @623psiki5 10 หลายเดือนก่อน +1

    講座ありがとうございます。
    すみません、過去問を解いてたのですが
    2変数についての分散公式の意味はわかったのですが
    独立でない場合の3変数の分散V(X+Y+Z)の求め方というか公式がわからないのですが、教えていただけるならお願いします...
    もう一つ、共分散Cov(X,X+Y+Z)の時の式変形を教えていただけるならお願いします...

    • @toketarou
      @toketarou  10 หลายเดือนก่อน +1

      私の作成したコンテンツに関する質問ではないので,
      基本的にはお答えできかねるのですが,
      前者の質問は,X,Yが必ずしも独立ではない場合に
      V(X+Y)=V(X)+2Cov(X,Y)+V(Y)が成り立つことを使えば
      3変数の場合についても導くことができ,
      後者の質問は,
      Cov(aX+bY,Z)=aCov(X,Z)+bCov(Y,Z)が成り立つことを使えば
      導くことができます。
      上記の2本の式は
      私のブログの共分散の記事で紹介しているので,
      あとはそれを応用するだけです。

    • @623psiki5
      @623psiki5 10 หลายเดือนก่อน +1

      @@toketarou
      ありがとうございます
      追記
      展開公式を参考にしたらできました

  • @99tany
    @99tany 2 ปีที่แล้ว +4

    はじめまして。勉強したての自分でも解りやすく大変助かっております。
    さて、つまづいてしまった所があります。
    共分散の計算で、たとえば、X=200 Y=20の同時確率分布を計算すると、60/600になってしまいます。6/25×10/24の計算という認識です。
    ご教授願いますでしょうか?

    • @toketarou
      @toketarou  2 ปีที่แล้ว +4

      ご質問ありがとうございます。
      1回目に200の玉を取り出し,2回目に20の玉を取り出す確率が
      6/25×10/24です。
      1回目に20の玉を取り出し,2回目に200の玉を取り出す確率が
      10/25×6/24です。
      どちらの場合もX=200,Y=20となるので,
      確率はこれらの和になります。
      どうでしょうか。

    • @99tany
      @99tany 2 ปีที่แล้ว +4

      @@toketarou
      納得です。も〜、ただだた恥ずかしいかぎりです
      ありがとうございました

  • @treemama2021
    @treemama2021 2 ปีที่แล้ว +1

    -3:23 動画で説明があったらすみません。この知識まだ覚えていません。(⌒-⌒; )
    E(X^2)について、数字を代入して計算する場合、確率が全部変わっていなくて単にXの値が二乗になったところ、理解していません。
    Xが200の時の確率(258/600)と40000の時の確率が、なぜ等しいでしょうか。

    • @toketarou
      @toketarou  2 ปีที่แล้ว +1

      x^2=40000となるxはx=200しかないので
      x^2=40000となる確率は
      x=200となる確率と等しいです

    • @treemama2021
      @treemama2021 2 ปีที่แล้ว

      @@toketarou ありがとうございました!

  • @ナルシソ家ペス
    @ナルシソ家ペス 3 ปีที่แล้ว +2

    共分散でXYが独立の時、全てのxとyについての期待値を計算しましたが、独立でない時は、ペアとしてのxyについて(x-ux)(y-uy)の期待値を求めるのですよね?

    • @ナルシソ家ペス
      @ナルシソ家ペス 3 ปีที่แล้ว +2

      例えば数学と英語の成績に相関があるかどうかについてなら
      (数学ー数学の平均)x(英語ー英語の平均)の人数分のデータから期待値を求めるわけですよね

    • @toketarou
      @toketarou  3 ปีที่แล้ว

      ご質問ありがとうございます。
      数学と英語の共分散の求め方はその通りです。
      そして,それはデータの共分散です。
      この動画のテーマは確率変数の共分散なので,
      違いにご注意ください。
      なお,前半のコメントについてですが,
      XとYが独立ならば,共分散は0です。

    • @ナルシソ家ペス
      @ナルシソ家ペス 3 ปีที่แล้ว

      はい。
      おたく様のブログの独立の場合ゼロになることの証明で理解できました。

  • @白湯-d1c
    @白湯-d1c ปีที่แล้ว +1

    ブログの演習問題にて、シグマの計算ではkの2条の公式なども記載してくださっていましたがその式も覚えておいた方が良いですか?

    • @toketarou
      @toketarou  ปีที่แล้ว +2

      2021年の2級の過去問でこの式を使う問題が出ていますが,
      CBTでこの式を使う問題はまず出ないので,
      無理に覚えなくていいと思います。

    • @白湯-d1c
      @白湯-d1c ปีที่แล้ว

      @@toketarou
      返信遅くなりすみません、ありがとうございました!!

  • @原田勇介
    @原田勇介 2 ปีที่แล้ว +1

    丁寧な解説ありがとうございます。
    過去問の解説でされている部分ですが、
    ① V(U)=V(3X-2)=9V(X)=9.0
    ②V(V)=V(-2Y-4)=4V(Y)=4.0
    なぜ、9.0と4.0の値が導き出されたのかがわかりません、ご教授いただきたいです。
    例えば、①では、式を展開すると、V(3X-2)→3VX-2ではないんでしょうか。

    • @toketarou
      @toketarou  2 ปีที่แล้ว +1

      あいにくコメント欄での過去問解説は行っておりませんが,
      その疑問は分散の公式を学習すると解決できます。
      期待値と分散の動画またはブログをご参照ください。

  • @0markers011
    @0markers011 3 ปีที่แล้ว +3

    確率変数Xの期待値がE[X]=2で分散V[X]=2のときのE[3X^2+4X+1]を求めよ。
    このような問題はどのように解くのでしょうか。

    • @toketarou
      @toketarou  3 ปีที่แล้ว +3

      ご質問ありがとうございます!
      期待値の公式から,
      E[3X^2+4X+1]=3E[X^2]+4E[X]+1となるので,
      あとはE[X^2]を求められればいいですね!
      分散の公式から,
      V[X]=E[X^2]-E[X]^2となるので,
      問題の条件から,E[X^2]を求められます!
      この方針で答えを出せるので,
      やってみてください!

    • @0markers011
      @0markers011 3 ปีที่แล้ว +2

      @@toketarou ほんとにありがとうございます😭
      チャンネル登録しときました。

  • @ゆうと-e1q5k
    @ゆうと-e1q5k ปีที่แล้ว

    互いに独立かは分からない2つ確率変数X.Yについて質問です。
    この場合はどのようにしてE(XY)を求めればよいですか?どこにも載っていなくて困ってます。教えてもらえると嬉しいです。

  • @よし-x5g
    @よし-x5g ปีที่แล้ว

    ありがとうございます。 同時確率分布の表でx50,y200とx20,y200とx20、y50が0となっているのがわからないので
    教えていただけるとたすかります

    • @toketarou
      @toketarou  ปีที่แล้ว +2

      取り出された玉の最大値がX,最小値がYであり,YがXを超えることはないので,3か所の確率が0になっています。

    • @よし-x5g
      @よし-x5g ปีที่แล้ว +1

      目からうろこでした。ありがとうございました。

    • @Lapusolu
      @Lapusolu 11 หลายเดือนก่อน

      コメントしつれいします。
      ブログはどこでみれますか?

  • @ho1872
    @ho1872 3 ปีที่แล้ว +1

    コメント失礼します。
    ブログ演習2のE(XY)を求める部分の式なのですが、どうしてX,Yの同時確率(X=4,Y=2の場合の2/9×4×2 など)ではなく、Xの確率(X=4の場合の3/9×4×2 など)で計算されてるのでしょうか?

    • @toketarou
      @toketarou  3 ปีที่แล้ว +2

      ご質問ありがとうございます。
      X=4,Y=2の場合の2/9というのは,
      P(XかつY)=P(X)P(Y)で計算されているでしょうか。
      もしそうであれば,この式はXとYが独立のときにしか
      成り立ちません。
      この問題は,XとYが独立にならないように設定したので,
      上の式を使うと正しい答えが出ません。
      いかがでしょうか。ご確認をお願いいたします!

    • @ho1872
      @ho1872 3 ปีที่แล้ว +1

      そういう事でしたか。。ご丁寧にありがとうございます!理解でまきました。

    • @toketarou
      @toketarou  3 ปีที่แล้ว

      ご指摘を受けて,
      この記事のE(XY)の計算を始めるところに
      「独立ではないよ」という文言を追記しました。
      この問題は応用のつもりで入れたのですが,
      捉え方によっては意地悪ですよね。すみません。

    • @ho1872
      @ho1872 3 ปีที่แล้ว +1

      度々すみません、もう少し自分で解いてみようと思ったのですが、どうしてもE(XY)のx=4とのきに3/9がどうして使われてるのか(なぜxの確率にxとyと値をかけてE(XY)が出るのか)がわからずでして、、もう少し解説をお願いできませんでしょうか😢
      ちなみにこれは条件付き期待値とは別物ですよね・・?

    • @toketarou
      @toketarou  3 ปีที่แล้ว +2

      ご質問ありがとうございます。
      まず,E(XY)=ΣxyP(x,y)がE(XY)の定義なので,
      xの値とyの値とそのときの確率をかけ算したものの和です。
      ここでは,XとYが独立でないため,
      P(x=4,y=2)=P(x=4)P(y=2|x=4)=3/9×1=3/9
      として計算しています。
      やっていることは条件付き期待値と同じですが,
      その点は気にしても,しなくても大丈夫です。

  • @0markers011
    @0markers011 3 ปีที่แล้ว +2

    もう一問お願いします。
    n個の独立で同一な確率変数Xℹ︎, i=1、2...が次の確率分布に従うとする。
    ただしp + q =1。
    「X 1  1 0
     確率  p q」
    このときY=Σk=1からn Xkの分布を述べ、その確率関数を書け。さらに期待値E[Y]と分散Var(Y)とXℹ︎の関係に注目して求めよ。
    です。どこから手をつけていいのかもわからないです。お願い致します。

    • @toketarou
      @toketarou  3 ปีที่แล้ว

      結論から申し上げますと,二項分布ですね。
      Xiはベルヌーイ分布に従い,その和は二項分布に従います。
      「母比率(の区間推定)」という私の動画の中盤で
      この話題を扱っているので,そちらを見ていただけたら嬉しいです❗

    • @0markers011
      @0markers011 3 ปีที่แล้ว +1

      @@toketarou そうなんですね。まだその動画見てないので拝見させてもらいます!

  • @みな-r9w9z
    @みな-r9w9z ปีที่แล้ว

    9:48
    15:21

  • @sokkun2003
    @sokkun2003 ปีที่แล้ว

    7:48