v0.92b(2011/10/25):　ライブラリ mcs-lib.xla　ヘルプ文書 mcs-lib_help.xls

1. [10/04] 4　ポアソン分布とその応用　ポアソン分布　　課題 1 (提出10/18)
   　　　　 参考sda-a3(Binomial-Distribution).xls (要MCS-LIB)
   　　　　 sda-a4(Poisson-Distribution).xls (要MCS-LIB)
2. [10/11] 4　ポアソン分布とその応用　応用：サッカー対戦　　課題 2
   　　　　 sda-a4(Poisson-Distribution).xls (要MCS-LIB)
3. [10/18] 5（補）連続続型確率変数と確率密度 　　　課題 3
   　　　　　 sda-a5a(Continuous-Distribution).xls (要MCS-LIB)
4. [10/25] 5 (補)連続型確率変数と確率密度 　　　　　課題 4
   　　　　　 sda-a5a(Continuous-Distribution).xls (要MCS-LIB)
5. [11/08] 5 中心極限定理と正規分布　中心極限定理　　課題 5
   　　　　　 sda-a5b(Normal-Distribution).xls (要MCS-LIB)
6. [11/15] 5 中心極限定理と正規分布　正規分布　　　　課題 6
   　　　　　 sda-a5b(Normal-Distribution).xls (要MCS-LIB)
7. [11/22] 6 二変量正規分布　標準二変量正規乱数　　　 課題 7
   　　　　　 sda-a6(Bivariate-Normal-Distribution).xls (要MCS-LIB)
8. [11/29] 6 二変量正規分布　二変量正規分布と条件つき確率　　課題 8
   　　　　　 sda-a6(Bivariate-Normal-Distribution).xls (要MCS-LIB)
9. [12/06] ７ 有限母集団割合の推定 復元&非復元抽出　　課題 9
   　　　　　 sda-b1(Finite-Binary-Population).xls (要MCS-LIB)
10. [12/13] ７ 有限母集団割合の推定 標本抽出誤差　　課題 10
    　　　　　 sda-b1(Finite-Binary-Population).xls (要MCS-LIB)
11. [12/20] 8 標本統計量の確率変動分布 モンテカルロ実験　　課題 11
    　　　　　 sda-b2(Sampling-Distributions).xls (要MCS-LIB)
12. [01/10] 8 標本統計量の確率変動分布 カイ自乗・t分布　　課題 12
    　　　　　 sda-b2(Sampling-Distributions).xls (要MCS-LIB)
13. [01/17] 8 標本統計量の確率変動分布 ブートストラップ法　　課題 13
    　　　　　 sda-b2(Sampling-Distributions).xls (要MCS-LIB)
14. [01/24] 最終課題 説明・質問・実習
    　　　　　 sda2-fin-2011.xls (要MCS-LIB)

課題 [　課題の提出と管理 　]

1. [10/04] sda-a4(Poisson-Distribution).xls 練習問題 1-3(WC2002) 期限 10/18
   　　　　(新しいブックに作成して提出）
2. [10/11] sda-a4(Poisson-Distribution).xls 練習問題 2-2(二元集計) 期限 10/18
   　　　　(sda-a4(Poisson-Distribution).xls に作成して不要シートを削除）
3. [10/18] sda-a5a(Continuous-Distribution).xls 練習問題 1-1(分布形状) 期限 10/25
   　　　　(sda-a5a(Continuous-Distribution).xls に記述して提出）
4. [10/25] sda-a5a(Continuous-Distribution).xls 練習問題 1-3(β=2,理論密度) 期限 10/08
   　　　　(sda-a5a(Continuous-Distribution).xls を変更して提出）
5. [11/08] sda-a5b(Normal-Distribution).xls 練習問題 1-1(分散n倍則) 期限 11/15
   　　　　(新しいブックに記述して提出）
6. [11/15] sda-a5b(Normal-Distribution).xls 練習問題 2-3 & 3-1 a)身長のみ (正規確率&乱数) 期限 11/22
   　　　　(新しいブックに記述して提出）
7. [11/22] sda-a6(bivariate-normal-distribution).xls 練習問題 1-3 (身長・体重 二変量) 期限 11/29
   　　　　(新しいブックに記述して提出）
8. [11/29] sda-a6(bivariate-normal-distribution).xls 練習問題 3-1 (体重|身長 の分布) 期限 12/06
   　　　　(新しいブックに記述して提出）
9. [12/06] sda-b1(Finite-Binary-Population).xls 練習問題 1-3 (有限母集団・靴サイズ) 期限 12/13
   　　　　(新しいブックに記述して提出）
10. [12/13] sda-b1(Finite-Binary-Population).xls 練習問題 2-1 (学食調査誤差) 期限 12/20
    　　　　(新しいブックに記述して提出）
11. [12/20] sda-b2(Sampling-Distributions).xls 練習問題 1-2 (対数正規分布) 期限 01/10
    　　　　(新しいブックに作成して提出）
12. [01/10] sda-b2(Sampling-Distributions).xls 練習問題 2-1 & 3-1 (カイ自乗&Student's t) 期限 01/17
    　　　　(新しいブックに作成して提出）
13. [01/17] sda-b2(Sampling-Distributions).xls 練習問題 4-1(体重Bootstrap) 期限 01/24
    　　　　(新しいブックに作成して提出）
14. [01/24] 最終課題 sda2-fin-2011.xls 適合度検定 期限 02/01
    　　　　(sda2-fin-2011.xls に作成して提出）

　[提出サイズ制限：4Mバイト以内]
　　この授業の実験環境では、ボタンをクリックすれば直ちに大量の記録を生成できる。
　　そのため、提出時の記録は（特に指定が無い限り）千回以内にして、提出サイズを
　　小さくすること。

1. 初めての乱数発生： sda-trial.xls
2. Excelの範囲名定義： sda-name.xls
3. Visual Basic Editor (VBE) の使い方： sda-VBE.xls
4. Monty Hall 問題（練習用Monte-Carlo実験キット）： sda-MontyHall.xls
5. VBA-関数手順：sda-func.xls
6. VBA-配列：sda-array.xls
7. VBA-if文：sda-if.xls

3.1　n 回のベルヌーイ試行における成功の回数：二項乱数

二項乱数の生成

モンテカルロ実験

標本平均の極限としての期待値

3.2　二項分布の導出

3.3　二項分布の性質とその観察

二項確率の漸化式

累積確率の計算

極限の観察

リンク:「統計学」の補助教材 (1)原理の図示 (2)分布の図示 (3)確率値

4.1　ポアソン分布

ポアソン分布の導出

確率の総和

ｘ の期待値

ポアソン確率の漸化式

4.2　ポアソン乱数

原理

Poisson乱数を生成する Excel-VBA関数

4.3　応用例1：サッカーチーム対戦

4.4　応用例2：コンビニ・レジ問題

連続型確率分布

累積確率分布（分布関数）

確率密度分布

確率密度分布の平均

確率密度分布の分散と標準偏差

5.1　中心極限定理

一様乱数の和と中心極限定理のモンテカルロ実験

簡単な標準正規乱数

5.2　標準正規分布

極限分布としての関係

二項分布との関係

Poisson分布との関係

区間 [0,1) の一様乱数の和との関係

確率の合計（密度の積分値）

z の期待値

5.3　標準化と標準偏差

原点と縮尺の変換

標準化

5.4　一般の正規分布

リンク:「統計学」の補助教材 (1)中心極限定理の観察 (2)同説明 (3)正規分布確率値

6.1　関連性を持つ乱数の対（二変量乱数）

2つの乱数の一次結合

二変量標準正規乱数

6.2　二変量正規乱数を使ったモンテカルロ実験

6.3　二変量正規分布(bivariate normal distribution)

7.1　有限母集団と非復元抽出

有限母集団

非復元抽出

7.2　有限二項母集団からの非復元抽出標本分布

超幾何分布

有限母集団修正項

非復元抽出を考慮する必要がある場合

7.3　テレビ番組視聴率の例

標本設計

番組視聴率例

モンテカルロ実験

視聴率の推定精度

8.1　標本統計量の確率変動シミュレーション

実験の構成

実験結果1： 標本平均

実験結果2： 標本分散

8.2　標本平均の理論分布

8.3　標本分散の理論分布と χ² 分布

8.4　標本平均の標準化された推定誤差： Student の t 分布

実験結果3： t 統計量

8.5　Bootstrap法による標本分布推定

ブートストラップ法の原理

例：20人の男子学生の身長データ

リンク:「統計学」の補助教材 標本分布（有限母集団からの無作為抽出版）

9.1　事象・命題・確率

9.2　Student の t を用いた母平均 μ の区間命題

Student の t

区間命題の導出

9.3　信頼区間

信頼区間の一般的定義

学生の身長例

9.4　Student の t を用いた母平均 μ の信頼区間実験

実験の構成

扱う母集団分布とその標本生成乱数式

代表的な実験結果

9.5　指数分布母集団の平均推定

例：大型飛行機 重大事態 の発生間隔

指数分布平均 μ の信頼区間

対応するポアソン分布平均 λ の信頼区間

ブートストラップ法による標本分布推定

ブートストラップ法による BCa信頼区間

パラメトリックなブートストラップ法による BCa信頼区間

10.1　相関

散布図

標準二次元分布モデル

積の期待値と母相関

標本相関係数 r

10.2　回帰

一般の二次元分布モデル

標本推定値

推定例

回帰係数の信頼区間

10.3　回帰推定と回帰係数 β の t 信頼区間実験

実験の構成

扱う母集団分布の標準形とその標本生成乱数式

代表的な実験結果

Lotus123ワークシート：SDA_B4.123　相関・回帰自動実行シート：CORREG.123

11.1　自己相関と自己回帰

11.2　為替レート系列の分析

推移図

散布図

回帰推定とその結果

11.3　自己回帰構造の動的特性　

インパルス応答

スラック応答

11.4　自己回帰過程の Monte-Carlo 実験