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35 thoughts on “【大学数学】推定・検定入門⑥(母比率の推定)/全9講【確率統計】 | すべての最も完全なコンテンツ母 比率 の 推定

  1. limit says:

    8:00 あたりで、標本平均の分布を考えているから、信頼区間を求める際の幅は1.96×(標準偏差)/√n にならないんですか?

  2. Qunoxts Studio says:

    知らないといった理系大学生の人に自分のチャンネルを紹介して知っている理系大学生に変えて知らないを始末しているからですね!

  3. 高木昇 says:

    ものすごくわかりやすい解説です。ただ、「nが十分大きい」というのは、サンプルのサイズが大きいという意味なのか、サンプルの個数が十分に大きいという意味なのか、混同してしまいます。サイズが大きければ大数の法則が、個数が大きければ中心極限定理が働きますが、どちらも聞かせるには、サイズも個数も十分に大きくとる必要があると思います。

  4. 神保匡良 says:

    既知である中心極限定理とか、なんちゃら分布を使って、あと魔法の言葉をかけると推定できるって感じですね。数学って不思議だし、すごい。

  5. あるの says:

    丁度選挙速報の得票率(母比率)についての課題やっててわからなかったんだけど、この動画みたらめちゃくちゃわかりやすくてほんまに助かりました!!!!

  6. セイヤ says:

    7:20
    質問です。
    今まで、例えばテストの点で0点から100点の範囲で分布していて、正規分布は
    横軸→点数
    縦軸→人数
    とイメージしやすかったのですが、
    今回は0点か1点しかないので、これが正規分布になるのが少しピンときません。
    今までどおり、
    横軸→点数
    縦軸→人数
    と考えていいのでしょうか?
    また、中心極限定理を使えば、0と1だけであっても強引に正規分布と解釈すればいい、と考えていいのでしょうか?(なんか直感に反していてスッキリしない感があります。)

  7. Shiki says:

    統計学、「母分散と標本分散は違うよね」「標本分散ではなく不偏分散とるのが正確だよね」とかやっていく過程は計算が複雑でもまだわかりやすいと思うのだけど、「十分大きい場合」とか「大数の法則により置き換えてもほぼ影響ないです」とかやり始める辺りから今まで積み上げてきたものを崩される感じがあるのでバランス感覚を試されてる感じが凄くする。

  8. RRMerlinV16569 says:

    質問です。

    標本比率が(例えば0.999のような)1に近い値だと、母比率の上側限界が1より大きい値になる場合があります。
    これはどのように解釈すればいいのでしょうか?

  9. コンソメ says:

    細かいですが、pは実際の値で、Rが推定値なので、pがRに近づくのではなく、Rがpに近づくという表現が正しいのではないのかと気になって眠れませんでした

  10. 8318271 says:

    ベルヌーイ分布と二項分布の違いって何ですか?

    なんで動画の中でベルヌーイ分布の標本分散を使ってるんですか? 普遍分散を使うんじゃないんですか??

    うおおおおあおあおあおあお

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