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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．
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