【機械学習の統計学】標本から母集団を予測する
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。
2.標本から母集団を予測する考え方
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。
3.おすすめ書籍
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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