以下の条件を満たす、母分散の95%信頼区間を考える。
この問題を考えるにあたって、以下の性質を利用する。
- \(Z_1,Z_2,\cdots,Z_n\)は互いに独立で各\(i\)で\(Z_i～N(0,1)\)のとき、
\(X={Z_1}^2+{Z_2}^2+\cdots+{Z_n}^2\)で定義される確率変数\(X\)が従う分布を
自由度\(n\)のカイ二乗分布といい、\(χ^2(n)\)と表す。 - 確率変数\(X_1,X_2,\cdots,X_n\)は互いに独立で、平均\(μ\)、分散\(σ^2\)の正規分布に従う場合、標本平均との偏差の平方和は、自由度\(n-1\)の\(χ^2\)分布と呼ばれる分布に従うことが知られている。
これを式で表すと、標本不偏分散\(U^2=\displaystyle \frac{1}{n-1}\sum_{i=1}^{n} (X_i-\bar{X})^2\)を利用して、
\(\displaystyle \sum_{i=1}^{n} \frac{(X_i-\bar{X})^2}{σ^2}=\frac{(n-1)U^2}{σ^2}～χ^2(n-1)\)となる。
カイ二乗分布とグラフ
カイ二乗分布の確率密度関数は以下の通りで、自由度\(n\)を決めることで確率分布関数が決まるようになっている。
また、上記カイ二乗分布の確率密度関数で利用している\(Γ(s)\)はガンマ関数で、以下の式で定義される。
上記カイ二乗分布の確率密度関数の式は煩雑であるが、カイ二乗分布のグラフは、Scipyのstats.chi2.pdf関数を利用して描くことができる。例えば、自由度\(n=9\)の場合、カイ二乗分布のグラフを描画した結果は、以下の通り。
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 | %matplotlib inline import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy import stats # 0～25までを1000等分した値をxとする x = np.linspace(0, 25, 1000) # 自由度nの値を定義 n = 9 # 自由度nのカイ二乗分布の値を計算し、グラフに描画 y = stats.chi2(n).pdf(x) plt.plot(x, y) plt.title(f"chi-square distribution graph(freedom {n})") plt.xlabel("x", size=14) plt.ylabel("y", size=14) plt.grid() plt.show() |
また、自由度\(n\)の値をいろいろ変えていった場合の、カイ二乗分布のグラフを描画した結果は、以下の通り。
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 | %matplotlib inline import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy import stats # 0～25までを1000等分した値をxとする x = np.linspace(0, 25, 1000) # 自由度の値を定義 n_1 = 1 n_2 = 2 n_3 = 3 # 自由度nのカイ二乗分布の値を計算し、グラフに描画 y_1 = stats.chi2(n_1).pdf(x) y_2 = stats.chi2(n_2).pdf(x) y_3 = stats.chi2(n_3).pdf(x) plt.plot(x, y_1, label=f"chi-squ dist(freedom {n_1})") plt.plot(x, y_2, label=f"chi-squ dist(freedom {n_2})") plt.plot(x, y_3, label=f"chi-squ dist(freedom {n_3})") plt.title(f"chi-square distribution graph") plt.xlabel("x", size=14) plt.ylabel("y", size=14) plt.legend() plt.grid() plt.show() |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 | %matplotlib inline import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy import stats # 0～25までを1000等分した値をxとする x = np.linspace(0, 25, 1000) # 自由度の値を定義 #n_1 = 1 n_1 = 3 n_2 = 6 n_3 = 9 n_4 = 12 # 自由度nのカイ二乗分布の値を計算し、グラフに描画 y_1 = stats.chi2(n_1).pdf(x) y_2 = stats.chi2(n_2).pdf(x) y_3 = stats.chi2(n_3).pdf(x) y_4 = stats.chi2(n_4).pdf(x) plt.plot(x, y_1, label=f"chi-squ dist(freedom {n_1})") plt.plot(x, y_2, label=f"chi-squ dist(freedom {n_2})") plt.plot(x, y_3, label=f"chi-squ dist(freedom {n_3})") plt.plot(x, y_4, label=f"chi-squ dist(freedom {n_4})") plt.title(f"chi-square distribution graph") plt.xlabel("x", size=14) plt.ylabel("y", size=14) plt.legend() plt.grid() plt.show() |
母分散の\(95\)%信頼区間の手動計算
この記事の冒頭に記載した例題の、母分散の\(95\)%信頼区間を計算した結果は、以下の通り。
\[
\begin{eqnarray}
\bar{X} &=& \displaystyle \frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}X_i = \frac{1}{10}\sum_{i=1}^{10}X_i \\
&=& \frac{1}{10}(126 + 224 + 34 + 25 + 199 + 89 + 178 + 14 + 38 + 11) \\
&=& \displaystyle \frac{1}{10} \times 938 = 93.8 \\
(n-1)U^2 &=& (n-1) \times \displaystyle \frac{1}{n-1}\sum_{i=1}^{n}\left(X_i – \bar{X} \right)^2 = \sum_{i=1}^{n}\left(X_i – \bar{X} \right)^2 \\
&=& \left(126 – 93.8 \right)^2 + \left(224 – 93.8 \right)^2 + \cdots + \left(11 – 93.8 \right)^2 \\
&=& 1036.84 + 16952.04 + \cdots + 6855.84 = 60815.6
\end{eqnarray}
\]
また、この計算を進めるにあたり、以下のカイ二乗分布表を利用する。
出所：カイ二乗分布表
\(\displaystyle \frac{(n-1)U^2}{σ^2}\)が自由度\(n-1(=9)\)のカイ二乗分布において\(95\)%の範囲内に収まるようにするには、上記カイ二乗分布表より、\(2.70≦\displaystyle \frac{(n-1)U^2}{σ^2}≦19.0\)となればよいので、\((n-1)U^2=60815.6\)を代入し計算すると、以下のようになる。
\[
\begin{eqnarray}
2.70 &≦& \displaystyle \frac{60815.6}{σ^2} ≦ 19.0 \\
2.70σ^2 &≦& 60815.6 ≦ 19.0σ^2 \\
\displaystyle \frac{60815.6}{19.0} &≦& σ^2 ≦ \frac{60815.6}{2.70} \\
3200.821 &≦& σ^2 ≦ 22524.3
\end{eqnarray}
\]
上記計算を行い小数第二位を四捨五入すると、\(3200.8 ≦ σ^2 ≦ 22524.3\)となる。
母分散の\(95\)%信頼区間のプログラムによる計算
この記事の冒頭に記載した例題の、母分散の\(95\)%信頼区間を計算した結果をプログラムで計算した結果は、以下の通り。
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 | import numpy as np from scipy import stats # 無作為に選択した10都道府県のデータ(標本)とそのデータ数を表示 sample_mean_list = [126, 224, 34, 25, 199, 89, 178, 14, 38, 11] sample_mean_list_cnt = len(sample_mean_list) print("*** 無作為に選択した10都道府県のデータとそのデータ数、与えられた母分散 ***") print("無作為に選択した都道府県のデータ(標本)：", sample_mean_list) print(f"無作為に選択した都道府県のデータ(標本)のデータ数：{sample_mean_list_cnt}") print() # 無作為に選択した10都道府県のデータから、標本平均・不偏分散を算出 sample_mean_list_mean = np.mean(sample_mean_list) sample_mean_list_unbiased_var = np.var(sample_mean_list, ddof=1) print("*** 無作為に選択した10都道府県のデータから算出した、標本平均・不偏分散 ***") print(f"標本平均：{sample_mean_list_mean}") print(f"不偏分散：{sample_mean_list_unbiased_var}") print() # カイ二乗分布の自由度を算出 degree_of_freedom = sample_mean_list_cnt - 1 print("*** カイ二乗分布の自由度 ***") print(degree_of_freedom) print() # 算出した自由度のカイ二乗分布に従う95%信頼区間の下限値と上限値を求める chi2_low, chi2_up = stats.chi2.interval(confidence=0.95, df=degree_of_freedom) print(f"*** 自由度{degree_of_freedom}のカイ二乗分布で95%信頼区間の下限値～上限値 ***") print(f"下限値：{chi2_low}～上限値：{chi2_up}") print() # 算出した自由度のカイ二乗分布に従う95%信頼区間の母分散の下限値と上限値を求める low = (sample_mean_list_cnt - 1) * sample_mean_list_unbiased_var / chi2_up up = (sample_mean_list_cnt - 1) * sample_mean_list_unbiased_var / chi2_low print(f"*** 自由度{degree_of_freedom}のカイ二乗分布に従う95%信頼区間の母分散の下限値～上限値 ***") print(f"下限値：{low}～上限値：{up}") print() |
なお、手動計算した場合と\(95\)%信頼区間の母分散の下限値と上限値が異なっているのは、使用している自由度9のカイ二乗分布に従う\(95\)%信頼区間の下限値と上限値の値が、手動計算の時と異なっているためである。
要点まとめ
- \(Z_1,Z_2,\cdots,Z_n\)は互いに独立で各\(i\)で\(Z_i～N(0,1)\)のとき、
\(X={Z_1}^2+{Z_2}^2+\cdots+{Z_n}^2\)で定義される確率変数\(X\)が従う分布を
自由度\(n\)のカイ二乗分布といい、\(χ^2(n)\)と表す。 - 確率変数\(X_1,X_2,\cdots,X_n\)は互いに独立で、平均\(μ\)、分散\(σ^2\)の正規分布に従う場合、標本平均との偏差の平方和は、自由度\(n-1\)の\(χ^2\)分布と呼ばれる分布に従うことが知られている。
これを式で表すと、標本不偏分散\(U^2=\displaystyle \frac{1}{n-1}\sum_{i=1}^{n} (X_i-\bar{X})^2\)を利用して、
\(\displaystyle \sum_{i=1}^{n} \frac{(X_i-\bar{X})^2}{σ^2}=\frac{(n-1)U^2}{σ^2}～χ^2(n-1)\)となる。 - 母分散の\(95\)%信頼区間を計算するには、自由度\(n-1\)のカイ二乗分布の上側\(0.975,0.025\)である値\(α,β\)を読み取り、\(\displaystyle \frac{(n-1)U^2}{σ^2}\)が\(α\)以上\(β\)以下の範囲に収まる\(σ^2\)を計算すればよい。
