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※ ChatGPTを利用し、要約された質問です(原文:区間推定について)

区間推定について

このQ&Aのポイント
  • 区間推定についてわからないことがあります。例えば、1/400の確率のものが95%の確率で起こりえる、出現しうる確率の範囲を求めるとします。
  • 式は|m/n-P|≦z(a/2)√P(1-P)/nを利用とあります。n=試行回数 m=出現回数 z(a/2)=1.96(95%信頼)
  • また、m/n-z(a/2)√m/n(1-m/n)/n≦z≦m/n+z(a/2)√m/n(1-m/n)/nとなっていました。これを詳しく解説できる方がいらしたらよろしくお願いいたします。

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  • tancoro
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回答No.1

こんにちは、triple-Vさん。 前回は、パチンコの当選の様子がポアソン分布に従うといいましたが、ちょっと難しかったでしょうか・・・。今回は、区間推定についてわかる範囲でお答えしたいと思います。そもそも、区間推定は、未知な値(母数)をサンプルから推定する方法の1つです。具体的にパチスロの例で説明してみます。 【例】 ある完全確率方式のパチスロ機を7000回転させたとします。すると、BIGが20回きました。このパチスロ機の確率はどのくらいと予想できるでしょうか? この場合Bigの出現率は1/350ですね。しかし、この確率はあくまで7000回転という標本での結果に過ぎません。したがって、母数(真の確率P)はまだわかりません。そこで、予測をしてみます。この例の場合、完全確率方式なので確率分布は、試行回数K=7000の二項分布に従います。よって、 【推定確率】 P = 20/7000 = 1/350 【推定標準偏差】 σ = [P(1-P)/K]^(1/2) = [(1/350)*(349/350)/7000]^(1/2) = (349/857500000)^(1/2) ≒ 0.000637963 分布の具体的な臨界点として、その間に結果が入る確率が 95% となる値 ±1.96 を用いると、 [(1/350)*100]% ± 1.96*(0.000637963*100)% =100/350 ± 0.125040748 ここで、真の確率をθとおくと、 0.4107550 ≦ 100*θ ≦ 0.1606735378 1/243 ≦ θ ≦ 1/622 この結果から、このパチスロ機は95%の信頼度でBIGの確率が 1/243 ~ 1/622 であると言えますね。ちなみに、サンプル回転数がもっと増えれば、標準偏差の値も小さくなって、確率をさらに絞り込むことはできます。 以上です。参考になったでしょうか・・・。

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