第 3 回 ノンパラメトリック検定、第3回課題

本日の内容


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3-1. 確率(2)

ポアソン分布

t時間内にk回 独立に事象が起きる確率 を p t,k とし、微小時間 Δt に Δt⁢λ の確率で事象が起きるとする。 このとき、次の式が成り立つとする。

{ p t + Δ t , 0 = p t , 0 ⁢ ( 1 - Δ t ⁢ λ ) p t + Δ t , k + 1 = p t , k + 1 ⁢ ( 1 - Δ t ⁢ λ ) + p t , k ⁢ λ ⁢ Δ t

このとき、 次が成り立つことを示す

p t , k = ( λ ⁢ t ) k k ! ⁢ e - λ ⁢ t
  1. lim Δ t → 0 p t + Δ t , 0 - p t , 0 Δ t = - λ ⁢ p t , 0
    ⅆ p t , 0 p t , 0 = - λ ⁢ ⅆ t
    p 0 , 0 = 1 より、
    p t , 0 = e - λ ⁢ t
    これは k=0 のときの式を満たす。
  2. lim Δ t → 0 p t + Δ t , k + 1 - p t , k + 1 Δ t = - λ ⁢ p t , k + 1 + λ ⁢ p t , k
    ⅆ p t , k + 1 ⅆ t + λ ⁢ p t , k + 1 = λ ⁢ ( λ ⁢ t ) k k ! ⁢ e - λ ⁢ t
    ⅆ ⅆ t ⁢ ( e λ ⁢ t ⁢ p t , k + 1 ) = λ k + 1 k ! t k
    ⁢ p t , k + 1 = λ k + 1 ( k + 1 ) ! t k + 1 ⁢ e - λ ⁢ t

ここで、t=1を代入したもの P ⁡ ( X = k ) = λ k k ! e - λ を ポアソン分布と呼ぶ。

指数関数のマクローリン展開 e x = e 0 + 1 1 ! ⁢ x 1 + 1 2 ! ⁢ x 2 + ... = ∑ k = 0 ∞ 1 k ! ⁢ x k を使うと

∑ k = 0 ∞ P ⁡ ( X = k ) = ∑ k = 0 ∞ λ k k ! ⁢ e - λ = e - λ ⁢ e λ = 1
Ex ⁡ ( X ) = ∑ k = 0 ∞ k ⁢ λ k k ! ⁢ e - λ = λ ⁢ ∑ k = 0 ∞ λ k k ! ⁢ e - λ = λ
Var ⁡ ( X ) = ∑ k = 0 ∞ ( k - λ ) 2 ⁢ λ k k ! ⁢ e - λ = ∑ k = 0 ∞ ⁢ ( k ⁢ ( k - 1 ) + k - 2 ⁢ λ ⁢ k + λ 2 ) ⁢ λ k k ! ⁢ e - λ = λ 2 + λ - 2 ⁢ λ 2 + λ 2 = λ

なお、中心極限定理より、平均 λ のポア ソン分布 Po⁡ (λ ) は N⁡ (λ,λ ) に近似できる

χ2分布

Xiを互いに独立な N⁡( 0,1 ) に従う確率変数とする。

このとき、 χk2 = ∑ i=1 k X i 2 の確率分布を求める。 確率母関数を考えると

M χk2 ⁡ ( t ) = Ex⁡ ( e t ⁢ χk2 )
= Ex⁡ ( e t ⁢ ( X 1 2 + ... + X k 2 ) )
= ( Ex⁡ ( e t ⁢ X i 2 ) ) k
= ( ∫ -∞ ∞ e t ⁢ x 2 ⁢ 1 2 ⁢ π ⁢ e - x 2 2 ⅆ x ) k
= ( 1 2 ⁢ π ⁢ ∫ -∞ ∞ e - 1 - 2 ⁢ t 2 ⁢ x 2 ⅆ x ) k
= ( 1 2 ⁢ π ⁢ ∫ -∞ ∞ e - s 2 ⁢ 2 1 - 2 ⁢ t ⅆ s ) k
= 1 ( 1 - 2 ⁢ t ) k 2
特性関数を φ χk2 ⁡ ( t ) = 1 ( 1 - 2 ⁢ i ⁢ t ) k 2
確率密度関数は f ⁡ ( x ) = 1 2 ⁢ π ⁢ ∫ -∞ ∞ e i ⁢ t ⁢ x ⁢ φ χ k 2 ⁡ ( t ) ⅆ t
= 1 2 k / 2 ⁢ Γ ⁡ ( k / 2 ) ⁢ x k / 2 - 1 ⁢ e - x / 2
累積分布関数は F ⁡ ( x ) = γ ⁡ ( k / 2 , x / 2 ) Γ ⁡ ( k / 2 )

定理

Xiを互いに独立な N⁡( μ, σ2 ) に従う確率変数とする。 X‾ を標本平均とする。 ここで、 Y = 1 σ2 ⁢ ∑ i=1 n ( Xi - X‾ ) 2 は自由度 n-1 のχ2分布に従う。

(証明)

Y = 1 σ2 ⁢ ∑ i=1 n ( Xi - X‾ ) 2 = 1 σ2 ⁢ ∑ i=1 n ( Xi - μ + μ - X‾ ) 2 =

3-2. ノンパラメトリック検定

統計的仮説検定とは

統計的仮説検定とは、ある母集団に対する仮説を立てて、その仮説の有効 性を、標本値を元に確率で判断する。 仮説としては、帰無仮説と呼ばれる、可能性の低そうな仮説 を立て、標本値からその仮説の成立する確率を計算し、十分低い確率であ る場合、 その帰無仮説を棄却するというものである。 このとき、棄却するための確率を有意水準と呼ぶ。 通常は、5%や 1% などの値を選ぶ。

χ 2 検定

事象が k種類に分類されるとして、 それぞれが O1,..., Ok だったとする。 全事象の数が N 個だったとすると、 Ok = N - O1 - ... - O k-1 となる。 各 i番目の観測値に対する期待値を Ei で表すとき、 Oi が Po⁡ ( Ei ) に従うと仮定して、分布のズレを考える。 ズレを正規化するため、 Po⁡ ( Ei ) を正規化するため、 ズレの分布を正規分布 N⁡ ( 0,1 ) に近似し、その2乗和を考える。 つまり、 χ 2 = ∑ i = 1 k ( Oi - Ei ) 2 Ei を考える。 このとき、 帰無仮説を「ズレは正常の範囲内」とするとき、 χ2分布の確率密度関数 F⁡ ( x ≤ X ) について、 有意水準を αとすると、 F⁡ ( x ≤ χ 2 ) > 1 - α であれば、帰無仮説は棄却される。

課題1

ある学校で、生徒たちが好きなスポーツに関する調査を行いました。スポーツ は1つだけ選ばせています(野球、サッカー、バスケットボール)。また、 生徒たちの性別(男性・女性)も記録しています。以下は、200人の生徒 のデータです。このデータを基に、性別とスポーツの好みに有意な関連が あるかを 有意水準5%で検定しなさい。

野球が好きサッカーが好きバスケットボールが 好き合計
男性 504030120
女性20303080
合計707060200

課題2

あるサイコロが公平かどうかを調べるために、600回のサイコロ投げを行っ た。その結果は次の通りであった。サイコロが公平であるかどうかを有意 水準5%で検定しなさい。

出目123456合計
回 数9011095100105100600

坂本直志 <sakamoto@c.dendai.ac.jp>
東京電機大学工学部情報通信工学科