kamiyasiro の回答履歴

はじめまして。 Ｒを使った非線形最小二乗のフィッティングについて、ご教授お願いします。 （カテゴリーが違うようでしたらご指摘お願いします） 二つのデータの組Ｙ＝（y1,y2,y3,・・・）、Ｚ＝(z1,z2,z3,・・・)について、これらをf(x) = α / { 1 + β exp(-γx) }の関数でフィッティングしたいと考えています。 ここで、f(x)の未知パラメータα、βはＹとＺで同じ値を持ち、γはＹとＺに固有のパラメータとして、フィッティングしようとしています。 以上のことをＲのnls関数を用いて行いたいが、どのようにすればよいか。 以下の流れでフィッティングしてみましたが、上手くいきませんでした。 (1)　Ｙをf(x)でフィッティングして、α、β、γを求める。 (2)　(1)のα、βを用いてＺをf(x)でフィッティングする。 そもそも、αとβを共通の値と考えること自体が間違いというご指摘があるかもしれませんが、 あくまでもαとβが共通の値と考えたとき、ＹとＺをf(x)で最も上手くフィッティング（Ｙの残差とＺの残差の和が最小になる）したいと考えています。 よろしくお願いいたします。

近年の日本では，少子高齢化が進んでいるといわれている．しかし，それには地域差があるのではないかと思われる．そこで，一例として，秋田県と愛知県の「年齢 5 歳階級別人口」(国勢調査による平成 17 年 10 月 1 日現在の数値；単位は千人) を取り上げて，解析してみよう． (1)「65 歳以上の人口が県全体の人口の中で占める割合」を「高齢化指数」とする定義がある．この定義に従って，両県の高齢化指数を計算せよ． (2) 上記の指数には，「少子化」の程度が反映されているとはいえない．少子化の程度も反映されるものとして，累積相対度数が考えられる．そこで，両県の人口分布の累積相対度数を求め，図示せよ．これらを比較して，どのようなことがわかるか述べよ． 0～4 5～9 10～14 15～19 20～24 25～29 30～34 35～39 40～44 45～49 50～54 55～59 60～64 65～69 70～74 75～79 80歳以上 秋田 41 48 54 55 49 59 65 61 68 77 91 95 75 79 81 70 78 愛知 354 366 349 378 443 511 618 541 478 418 459 568 486 402 329 242 276 ｅｘｃｅｌを添付できなかったのでこれでお願いします…

問題2.7のRでやった時の過程を教えていただきたいです。 よろしくお願いします。

標準正規分布表の上端の1行と左端の1列に示される値は、z0だとされています。 http://yuriyuri321.blog.fc2.com/blog-entry-28.html z0の名前は何でしょうか。 例えば、標準正規分布表の上端の1行と左端の1列以外に示される値は確率（又は累積密度）だと思います。このような言葉で言うと、z0は何でしょうか。

標準正規分布表の上端の1行と左端の1列に示される値は、z0だとされています。 http://yuriyuri321.blog.fc2.com/blog-entry-28.html z0の名前は何でしょうか。 例えば、標準正規分布表の上端の1行と左端の1列以外に示される値は確率（又は累積密度）だと思います。このような言葉で言うと、z0は何でしょうか。

もしかしたら馬鹿げた質問かもしれません。。 分散分析の際に、連続数値を説明変数とする方法はないでしょうか？ 例図のような連続する数値の流れがある成績に対して有意に影響しているかどうかを調べたいのです（これらの近似式はあります）。 できればRで解析したいと考えています。 ご教授のほどどうぞよろしくお願いいたします。

いつもお世話になっています． 近似曲線の求め方について，教えてほしく投稿しました． X軸とY軸の2軸からできる散布図のデータプロットが手元にあります． このデータに対して，y=A(1/x^2)+B，のようにX値の2乗の逆数としての近似曲線を求めたいのですが，その方法を教えてもらえますか？ エクセルで求めようとしたのですが，標準で選択できる近似曲線では，このような近似方法はなく，どうすればよいか困っております． よろしくお願いします．

統計解析用ソフトRを用いて主成分分析を行いたいと考えております。 しかし中々うまくいきません。 そこで、詳しい方がいたっしゃいましたら、主成分分析、主成分負荷量、バイプロットまでのプログラムを教えていただけないでしょうか。 解析対象のデータは以下の様なものです。データ数が２１個、変数が１３個です。 　 F G　H ・・・　　R 1　 6 6　　5 ・・・　　2 2　 5 6　　1 ・・・　　6 3　 6 4　　6 ・・・　　5 ： ： ：　　： ・・・　　： 21　3 6　　4 ・・・　　6 よろしくお願いいたします。

統計解析用ソフトRを用いて主成分分析を行いたいと考えております。 しかし中々うまくいきません。 そこで、詳しい方がいたっしゃいましたら、主成分分析、主成分負荷量、バイプロットまでのプログラムを教えていただけないでしょうか。 解析対象のデータは以下の様なものです。データ数が２１個、変数が１３個です。 　 F G　H ・・・　　R 1　 6 6　　5 ・・・　　2 2　 5 6　　1 ・・・　　6 3　 6 4　　6 ・・・　　5 ： ： ：　　： ・・・　　： 21　3 6　　4 ・・・　　6 よろしくお願いいたします。

統計解析用ソフトRを用いて主成分分析を行いたいと考えております。 しかし中々うまくいきません。 そこで、詳しい方がいたっしゃいましたら、主成分分析、主成分負荷量、バイプロットまでのプログラムを教えていただけないでしょうか。 解析対象のデータは以下の様なものです。データ数が２１個、変数が１３個です。 　 F G　H ・・・　　R 1　 6 6　　5 ・・・　　2 2　 5 6　　1 ・・・　　6 3　 6 4　　6 ・・・　　5 ： ： ：　　： ・・・　　： 21　3 6　　4 ・・・　　6 よろしくお願いいたします。

統計解析用ソフトRを用いて主成分分析を行いたいと考えております。 しかし中々うまくいきません。 そこで、詳しい方がいたっしゃいましたら、主成分分析、主成分負荷量、バイプロットまでのプログラムを教えていただけないでしょうか。 解析対象のデータは以下の様なものです。データ数が２１個、変数が１３個です。 　 F G　H ・・・　　R 1　 6 6　　5 ・・・　　2 2　 5 6　　1 ・・・　　6 3　 6 4　　6 ・・・　　5 ： ： ：　　： ・・・　　： 21　3 6　　4 ・・・　　6 よろしくお願いいたします。

上司Aが、Xという知識を持っているとします。 そして、部下2人に、そのXという知識を共有したとします。 そしてその部下も、将来、2人の部下ができて・・・ と、どんどん増えていきます。 これはどのような数式に表せることができますか？ ※縦の線だけでなく、同僚、つまり横の線の広がりもあります。 ※知識と知識が集まることで、新しい知識が生まれるということもあると思います。 数学者の皆さん、助けて下さい！

確率変数X,Yが2変量正規分布に従い、また平均が0、分散が1のときP(X>0,Y>0)を求めよ。答えにアークサインが出てるのですがどうしてもたどり着きませんお願いします！

ある空港で9/10の確率で麻薬を探知できる麻薬捜査犬が10匹いるとして、 100個の荷物が運ばれてきてその中の1/3が麻薬だとすると人間が無作為に選ぶと1/3の確率で麻薬だけれど 麻薬捜査犬を使い10匹全部が一つの荷物に反応したとすると、その荷物が麻薬である確率はどうなるのでしょうか、また2匹を使い2匹とも一つの荷物に反応した場合よりもその荷物が麻薬である確率は高いのでしょうか？ 下手な文章で申し訳ないですがご回答お願いします。

ある空港で9/10の確率で麻薬を探知できる麻薬捜査犬が10匹いるとして、 100個の荷物が運ばれてきてその中の1/3が麻薬だとすると人間が無作為に選ぶと1/3の確率で麻薬だけれど 麻薬捜査犬を使い10匹全部が一つの荷物に反応したとすると、その荷物が麻薬である確率はどうなるのでしょうか、また2匹を使い2匹とも一つの荷物に反応した場合よりもその荷物が麻薬である確率は高いのでしょうか？ 下手な文章で申し訳ないですがご回答お願いします。

今、ROE（利益/株主資本）のデータを6年分調べ、それをエクセルに打ち込む作業をしています。 例　輸送用機器メーカーである株式会社デンソー 5年前（0）⇒-4.6% 4年前（1）⇒3.9%　3年前（2）⇒7.2% 2年前（3）⇒4.4% 1年前（4）⇒8.4%　今年（5）⇒11.9% そこで、年が経つにつれて安定してROEの値が増えている企業を探したいと思いました。自分たちのとった手法は、5年前を0、4年前を1といったように数値付けし（5年前から何年たっているかを表しています）2つの数字の相関係数を算出し、6つの点（5年前でいうと（0、-4.6））から成る疑似曲線（直線）からの離れ具合を求めています。 　 この手法は統計学の観点からみると間違っているのでしょうか？調べてみたところ、横軸の数字を年度にしているレポートがなかったもので、この手法は使えないのではないかと悩んでいます。

統計学を勉強している者です。 回帰分析を多少学習し、現在ベイズの定理について解説書で学習しています。 そこで、知識不足もありますが、よく理解できない問題があります。（添付画像参照） 複数の条件のもと、マラソン大会を実施するかしないかの確率を算出する問題です。 過去の記録が７つあり、判断基準は晴雨、温度、湿度、風を元に実施するか中止するかが決まります。 ここで、２つの疑問があります。 (1)判断基準は、複数ありますが、最も実施中止に影響するのが、晴雨の項目だと主観的に考えられます。この影響の度合いを考慮に入れなくてもよいのでしょうか？ (2)各判断基準に、互いに相関がある場合は、結果の数値に影響するのでしょうか？（本問題では互いに独立と仮定されています） （補足） 本問題では、 尤度の算出は、当日の天候を元に、それぞれの実施確率、中止確率を算出し、４つを乗算して算出されています。 （晴雨の場合）実施4回のうち雨で実施が2回、中止3回のうち雨で中止が1回。 （温度の場合）実施4回のうち暖で実施が1回、中止3回のうち暖で中止が2回。・・・ 事前確率は、全7回から実施4回、中止3回により算出されています。 最後に (3)この問題に、「より直近の結果を重要視するものとする」といったような条件を付けて、算出することはできるのでしょうか？もしできる場合、どのような考え方で、計算をすればよいでしょうか？ 質問ばかりになってしまい申し訳ありません。 どうかよろしくお願いいたします。

従業員が30人の会社に勤めています。 物置にあった、段ボールが紛失してしまいました。 誰かが「私が捨てているのを見た気がする」と上司に言いました。 それで、私のせいにされてしまいました。 しかし、私は全く覚えがないのです。 私に非がない確率を、数学的に証明するにはどうすれば良いですか？ ベイズ統計で証明できますか？

あるテレビ番組に対する視聴の有無を180名に聞いた。何名が視聴していれば「視聴率が20%であった」といえるか。有意水準5%で検討せよ。 自分でかんがえたのですが、 (x/180-0.2)/√(0.2×0.8/180)<z(0.025)=1.96 より x<46.5 となってしまいました。 間違っているところを指摘してください

アンケートを用いて数量化二類を行おうと考えています。目的変数のカテゴリーは3つで説明変数を25こ用意しています。つまり3群数量化二類を行ないます。説明変数が多いため変数選択を行うために分割表によるカイ２乗検定を行い、有意な差があった説明変数を選び、数量化２類を行って、そのモデルが正しいかどうかをチェックするというやり方であってるでしょうか？