ハンバーガー統計学にようこそ! のページを読み進めながら、以下の課題を Python を使って解いてください。
本文を読んで概念を学んでください。
__課題6.2__:ワクワク、モグモグ、パクパクのポテト20個ずつを手に入れて、駅に向かい、通行人合計60人にランダムにどれかひとつのポテトを食べてもらいました。そして、そのおいしさについて、100点満点で点数をつけてもらいました。このデータについて、以下の問いに答えてください。
ワクワク | モグモグ | パクパク | 全体 | 群内 | 群間 | |
1 | 80 | 75 | 80 | |||
2 | 75 | 70 | 80 | |||
3 | 80 | 80 | 80 | |||
4 | 90 | 85 | 90 | |||
5 | 95 | 90 | 95 | |||
6 | 80 | 75 | 85 | |||
7 | 80 | 85 | 95 | |||
8 | 85 | 80 | 90 | |||
9 | 85 | 80 | 85 | |||
10 | 80 | 75 | 90 | |||
11 | 90 | 80 | 95 | |||
12 | 80 | 75 | 85 | |||
13 | 75 | 70 | 98 | |||
14 | 90 | 85 | 95 | |||
15 | 85 | 80 | 85 | |||
16 | 85 | 75 | 85 | |||
17 | 90 | 80 | 90 | |||
18 | 90 | 80 | 90 | |||
19 | 85 | 90 | 85 | |||
20 | 80 | 80 | 85 | |||
平均 | ( a ) | ( b ) | ( c ) | ( d ) | ||
偏差平方和 | ( e ) | ( f ) | ( g ) | ( h ) | ( i ) | ( j ) |
wakuwaku = [80, 75, 80, 90, 95, 80, 80, 85, 85, 80, 90, 80, 75, 90, 85, 85, 90, 90, 85, 80]
mogumogu = [75, 70, 80, 85, 90, 75, 85, 80, 80, 75, 80, 75, 70, 85, 80, 75, 80, 80, 90, 80]
pakupaku = [80, 80, 80, 90, 95, 85, 95, 90, 85, 90, 95, 85, 98, 95, 85, 85, 90, 90, 85, 85]
分散分析表を作る
分散分析をするために、分散分析表を作ります。群間・群内・全体の偏差平方和は既に計算済みです。
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F分布表の値と比較する
5%有意水準のF分布表
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||||
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
|
10 |
4.96 |
4.10 |
3.71 |
3.48 |
3.33 |
20 |
4.35 |
3.49 |
3.10 |
2.87 |
2.71 |
30 |
4.17 |
3.32 |
2.92 |
2.69 |
2.53 |
40 |
4.08 |
3.23 |
2.84 |
2.61 |
2.45 |
50 |
4.03 |
3.18 |
2.79 |
2.56 |
2.40 |
60 |
4.00 |
3.15 |
2.76 |
2.53 |
2.37 |
70 |
3.98 |
3.13 |
2.74 |
2.50 |
2.35 |
80 |
3.96 |
3.11 |
2.72 |
2.49 |
2.33 |
90 |
3.95 |
3.10 |
2.71 |
2.47 |
2.32 |
100 |
3.94 |
3.09 |
2.70 |
2.46 |
2.31 |
200 |
3.89 |
3.04 |
2.65 |
2.42 |
2.26 |
300 |
3.87 |
3.03 |
2.63 |
2.40 |
2.24 |
1%有意水準のF分布表
|
|
||||
1 |
2 |
3 |
4 |
5 |
|
10 |
10.04 |
7.56 |
6.55 |
5.99 |
5.64 |
20 |
8.10 |
5.85 |
4.94 |
4.43 |
4.10 |
30 |
7.56 |
5.39 |
4.51 |
4.02 |
3.70 |
40 |
7.31 |
5.18 |
4.31 |
3.83 |
3.51 |
50 |
7.17 |
5.06 |
4.20 |
3.72 |
3.41 |
60 |
7.08 |
4.98 |
4.13 |
3.65 |
3.34 |
70 |
7.01 |
4.92 |
4.07 |
3.60 |
3.29 |
80 |
6.96 |
4.88 |
4.04 |
3.56 |
3.26 |
90 |
6.93 |
4.85 |
4.01 |
3.53 |
3.23 |
100 |
6.90 |
4.82 |
3.98 |
3.51 |
3.21 |
200 |
6.76 |
4.71 |
3.88 |
3.41 |
3.11 |
300 |
6.72 |
4.68 |
3.85 |
3.38 |
3.08 |
課題6.4 : 下記のデータを用いて、分散分析を行ってください。
wakuwaku = [90, 70, 75, 90, 65, 70, 80, 85, 75, 75, 85, 75, 80, 90, 80]
mogumogu = [75, 95, 75, 80, 75, 85, 75, 85, 80, 65, 90, 75, 90, 75, 85]
pakupaku = [65, 60, 75, 80, 65, 60, 70, 85, 70, 75, 75, 70, 80, 75, 80]
|
|
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|
1 | 65 | 65 | 70 | 70 | |||||
2 | 85 | 70 | 65 | 70 | |||||
3 | 75 | 80 | 85 | 85 | |||||
4 | 85 | 75 | 80 | 80 | |||||
5 | 75 | 70 | 75 | 65 | |||||
6 | 80 | 60 | 65 | 75 | |||||
7 | 90 | 65 | 75 | 65 | |||||
8 | 75 | 70 | 60 | 85 | |||||
9 | 85 | 85 | 85 | 80 | |||||
10 | 65 | 60 | 65 | 60 | |||||
11 | 75 | 65 | 75 | 70 | |||||
12 | 85 | 75 | 70 | 75 | |||||
13 | 80 | 70 | 65 | 70 | |||||
14 | 85 | 80 | 80 | 80 | |||||
15 | 90 | 75 | 75 | 85 | |||||
平均 | ( a ) | ( b ) | ( c ) | ( d ) | ( e ) | ( f ) | ( g ) | ( h ) | ( i ) |
偏差平方和 | ( j ) | ( k ) | ( l ) | ( m ) | ( n ) |
# 以下の4つをそれぞれ「群」と呼びます。
v13 = [65, 85, 75, 85, 75, 80, 90, 75, 85, 65, 75, 85, 80, 85, 90] # クリスピーで辛口
v14 = [65, 70, 80, 75, 70, 60, 65, 70, 85, 60, 65, 75, 70, 80, 75] # クリスピーで普通味
v23 = [70, 65, 85, 80, 75, 65, 75, 60, 85, 65, 75, 70, 65, 80, 75] # 普通の衣で辛口
v24 = [70, 70, 85, 80, 65, 75, 65, 85, 80, 60, 70, 75, 70, 80, 85] # 普通の衣で普通味
# 以下の4つのうち、上2つを「要因1(食感)」、下2つを「要因2(味)」と呼びます。
v1 = [] # クリスピーのデータを作ってください。
v2 = [] # 普通の衣のデータを作ってください。
v3 = [] # 辛口のデータを作ってください。
v4 = [] # 普通味のデータを作ってください。
要因1によるズレを計算してください (下表 o )
要因2によるズレを計算してください (下表 p )
交互作用によるズレを計算してください (下表 q )
残りのズレ(残差)を計算してください (下表 r )
分散分析表を作る
o, p, q, r, n は既に計算済みです。
要因 |
|
|
|
|
要因1 |
( o ) |
( s ) |
( x ) |
( bb ) |
要因2 |
( p ) |
( t ) |
( y ) |
( cc ) |
交互作用 |
( q ) |
( u ) |
( z ) |
( dd ) |
残差 |
( r ) |
( w ) |
( aa ) |
|
全体 |
( n ) |
( v ) |
課題7.4 次のデータで同様に分散分析をしてください。
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||
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|
|
80 | 85 | 60 | 55 |
85 | 65 | 70 | 65 |
75 | 80 | 80 | 50 |
70 | 75 | 75 | 70 |
75 | 85 | 65 | 50 |
60 | 65 | 60 | 65 |
70 | 75 | 70 | 75 |
75 | 60 | 75 | 65 |
85 | 80 | 80 | 75 |
70 | 70 | 65 | 65 |
75 | 75 | 65 | 70 |
85 | 80 | 75 | 55 |
75 | 65 | 70 | 65 |
85 | 85 | 85 | 70 |
90 | 75 | 60 | 65 |
# 以下の4つをそれぞれ「群」と呼びます。
v13 = [80, 85, 75, 70, 75, 60, 70, 75, 85, 70, 75, 85, 75, 85, 90] # ピリ辛バーガー + ピリ辛ポテト
v14 = [85, 65, 80, 75, 85, 65, 75, 60, 80, 70, 75, 80, 65, 85, 75] # ピリ辛バーガー + 普通のポテト
v23 = [60, 70, 80, 75, 65, 60, 70, 75, 80, 65, 65, 75, 70, 85, 60] # 普通のハンバーガー + ピリ辛ポテト
v24 = [55, 65, 50, 70, 50, 65, 75, 65, 75, 65, 70, 55, 65, 70, 65] # 普通のハンバーガー + 普通のポテト
# 以下の4つのうち、上2つを「要因1(バーガーの味)」、下2つを「要因2(ポテトの味)」と呼びます。
v1 = [] # ピリ辛バーガーのデータを作ってください。
v2 = [] # 普通のバーガーのデータを作ってください。
v3 = [] # ピリ辛ポテトのデータを作ってください。
v4 = [] # 普通のポテトのデータを作ってください。
__今日の課題提出__:計算結果を.ipynb ファイル(または.jsonファイル)として保存し、指定したアドレスまでメールしてください。メールタイトルは「__ハンバーガー統計学67__」とし、メール本文に学籍番号と氏名を明記のこと。また、感想も書いてくれると喜びます。今後の講義の改善につながるかも知れません。