つづき２

つづき２

!例．度数分布表から平均、分散、標準偏差を計算する
!階級　　度数
!20～30　5
!30～40　17
!40～50　32
!50～60　12
!60～70　4
!　計　　70
LET N=5
DATA 25,35,45,55,65 !階級値x=(上限+下限)/2
DATA 5,17,32,12,4 !度数f
DIM Z1(N),Z2(N)
MAT READ Z1
MAT READ Z2
LET m=DOT(Z1,Z2)/SUM(N,Z2) !平均={Σx*f}/Σf
PRINT m

LET s=0
FOR k=1 TO N
LET s=s+(Z1(k)-m)^2*Z2(k)
NEXT k
LET s=s/SUM(N,Z2) !分散={Σ(x-E(X))^2*f}/Σf
PRINT s,SQR(s) !標準偏差=SQR(分散)

DIM Z3(N) !別解
MAT Z3=(1/SUM(N,Z2))*Z2 !相対度数=度数/総度数
PRINT EX(Z1,Z3) !平均
PRINT VX(Z1,Z3),SQR(VX(Z1,Z3)) !分散、標準偏差

DIM Z4(N) !累計度数
LET Z4(1)=Z2(1)
FOR k=2 TO N
LET Z4(k)=Z4(k-1)+Z2(k)
NEXT k
MAT PRINT Z4 !35の位置を確認
PRINT (Z1(2)+Z1(3))/2+(SUM(N,Z2)/2-Z4(2))*10/Z2(2) !中央値

!例．300kmの距離を行きは時速60km、帰りは50kmとすると、往復の平均時速？
DIM Y(2)
LET Y(1)=60
LET Y(2)=50
PRINT HERMEAN(2,Y)
PRINT

!例．サイコロを１回振ったときに出る目の数Xの平均値E(X)？
DIM D(6),P(6)
FOR k=1 TO 6
LET D(k)=k !確率変数X={X1,X2,…,Xn}
LET P(k)=1/6 !確率P(X=Xn)
NEXT k
PRINT EX(D,P)
PRINT VX(D,P)

!例．２個のさいころを同時に投げたときに出る目の和の期待値、分散？
PRINT EX(D,P)+EX(D,P) !E(a*X+b*Y)=a*E(X)+b*E(Y)
PRINT VX(D,P)+VX(D,P) !V(a*X+b*Y)=a^2*V(X)+b^2*V(Y)　※独立

END

参照　SAMPLEフォルダ内 STAT1.BAS、STAT2.BAS

Re: つづき	返事を書くノートメニュー
山中和義 <drdlxujciw> 2008/01/24 16:13:40 ** この記事は2回修正されてます
つづき２ !例．度数分布表から平均、分散、標準偏差を計算する !階級　　度数 !20～30　5 !30～40　17 !40～50　32 !50～60　12 !60～70　4 !　計　　70 LET N=5 DATA 25,35,45,55,65 !階級値x=(上限+下限)/2 DATA 5,17,32,12,4 !度数f DIM Z1(N),Z2(N) MAT READ Z1 MAT READ Z2 LET m=DOT(Z1,Z2)/SUM(N,Z2) !平均={Σxf}/Σf PRINT m LET s=0 FOR k=1 TO N LET s=s+(Z1(k)-m)^2Z2(k) NEXT k LET s=s/SUM(N,Z2) !分散={Σ(x-E(X))^2f}/Σf PRINT s,SQR(s) !標準偏差=SQR(分散) DIM Z3(N) !別解 MAT Z3=(1/SUM(N,Z2))Z2 !相対度数=度数/総度数 PRINT EX(Z1,Z3) !平均 PRINT VX(Z1,Z3),SQR(VX(Z1,Z3)) !分散、標準偏差 DIM Z4(N) !累計度数 LET Z4(1)=Z2(1) FOR k=2 TO N LET Z4(k)=Z4(k-1)+Z2(k) NEXT k MAT PRINT Z4 !35の位置を確認 PRINT (Z1(2)+Z1(3))/2+(SUM(N,Z2)/2-Z4(2))10/Z2(2) !中央値 !例．300kmの距離を行きは時速60km、帰りは50kmとすると、往復の平均時速？ DIM Y(2) LET Y(1)=60 LET Y(2)=50 PRINT HERMEAN(2,Y) PRINT !例．サイコロを１回振ったときに出る目の数Xの平均値E(X)？ DIM D(6),P(6) FOR k=1 TO 6 LET D(k)=k !確率変数X={X1,X2,…,Xn} LET P(k)=1/6 !確率P(X=Xn) NEXT k PRINT EX(D,P) PRINT VX(D,P) !例．２個のさいころを同時に投げたときに出る目の和の期待値、分散？ PRINT EX(D,P)+EX(D,P) !E(aX+bY)=aE(X)+bE(Y) PRINT VX(D,P)+VX(D,P) !V(aX+bY)=a^2V(X)+b^2*V(Y)　※独立 END 参照　SAMPLEフォルダ内 STAT1.BAS、STAT2.BAS