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* 中谷ゼミ 2011年度のページ [#o4d99e89]
- 2011年度 参加者
-- 修士2年 2名
-- 学部4年目 6名
-- 学部3年目 3名
- 時間 毎週火曜日 午後2時45分から
- 場所 農学部 共同実験棟 共308
** 2011年度の教科書 [#jdb2bd60]
- 前期
-- 前園宜彦(2010)[[詳解演習 確率統計:http://www.saiensu.co.jp/?page=book_details&ISBN=ISBN978-4-7819-1265-3&YEAR=2010]],サイエンス社,ISBN 978-4-7819-1265-3,定価1,890円~
をやる可能性が濃厚です.
--- 上記書籍には正誤表があります.ここから[[ダウンロード(PDF形式):http://www.saiensu.co.jp/book_support/978-4-7819-1265-3/correct.pdf]]してください.
//-- [[倉田博史:http://www.geocities.jp/h_kurata_statistics/]]・[[星野崇宏:http://www2.soec.nagoya-u.ac.jp/~hoshino/index.html]](2009):[[入門統計解析:http://www.saiensu.co.jp/?page=book_details&ISBN=978-4-88384-140-0&YEAR=2009]],新世社,ISBN 978-4-88384-140-0,定価2,625円
-- 本年度前期は,問題演習を中心にします.
--- 「事前に問題を解いておき,ゼミ時間中に(私を含め)''無作為抽出''で選ばれた人がその解説をする」という方式でいきます.
** 無作為抽出について [#h99bbb26]
- 解答者決定の無作為抽出が''本当に無作為に行われているのか''疑問があるようですので,以下のRプログラムでシミュレーション実験をしてみました.
nsim <- 10000000
number <- numeric(nsim)
a <- 1:12
for(i in 1:nsim){
number[i] <- sample(a, size = 1, replace = T)
}
hist(number, breaks = seq(0, 12, by = 1), freq = F)
#ref(number.jpg,center,50%)
-- sample(...)は,抽出数が一つなので,"replace = T"があってもなくても結果は変わりません.
-- 1千万回のシミュレーション実験では,1から12までの番号の出現割合は,上の図のように''8%とほぼ均一''になりました.ちなみに,1/12 = 0.0833です.
-- というか,上のプログラムは異常に非効率的でした.forループを回さずに,
nsim <- 10000000
a <- 1:12
number <- sample(a, size = nsim, replace = T)
とすれば,実行時間が劇的に改善されます.
-- ちなみに,シミュレーションの回数を50回 (nsim <- 50) にすると
#ref(number50.jpg,center,50%)
となって,かなりのバラツキがあります.
-- 少ない試行回数(抽選回数)で,出る目の回数を均等化することは,無作為抽出ではありません.つまり,「それぞれの目が出る回数を均等化する」という''作為を働かせる''ことになるので,無作為ではなくなってしまいます.