【機械学習の統計学】標本から母集団を予測する

2020年9月23日 05:48

今回は統計学のシメの部分である
標本から母集団を予測する
についてアウトプットしていきます。

1.標本から母集団を予測するとは

まずはじめに標本から母集団を予測する
とはどういう事でしょうか。

それは母集団の分布がわかっていると
標本から母集団を予測することが
できるという事です。

どういう意味かというと
母集団の分布=平均と分散が
わかっていれば分布の形は正確に
分かります。

そこで標本が母集団のある位置に
いる確率は何%かをこれから考えて
いきます。

それでは実際に標本から母集団を予測する
という考え方について学んでいきましょう。

【事例】(2σの場合)
平均から±12gのところに96%が入っている

【考え方①】
ある標本を取った時、その±12gの所に平均が
入っている可能性は96%である。

【考え方②】
ある標本を取った時、4%の確率で±12gから外れる
→4%の確率で標本の±12gの中に平均が入らない

ここまでで得られた数字を整理して
みましょう。

少し専門的な用語を使いながら
まとめてみます。

【整理】
平均：151gの場合
信頼係数：96%
信頼区間：139〜163g
信頼限界：139g・163g

となります。

ここまでで意識おくべき事としては

【意識すべき事】
①精度を上げる為には標本の数を増やす。
②全てのデータを取れば精度は100%になる。
③何を目的として分析をするかが大切。
　ニーズに対して必要な精度か。

今回はここまでにします。

最後に統計学を学ぶ上でお勧めの書籍を
紹介しますのでよろしければこちらも
ご覧ください。

では。

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