コイン投げの理論値とシミュレーション [よもやま日記]
20回、コインを投げるとして、表って何回くらい出るんだろうか?
期待値で考えると、10回表、10回裏だろう。
実際、理論値で計算すると、10回表、10回裏が出る確率は、0.588となる。
では、20回コインを投げて、5回、あるいは、6回しか表が出なかったとき、このコインって正常なコインではなく、イカサマコインと言えるかどうか?
SPSS Clementine(クレメンタイン)を使って、理論値の計算と、100万回のシミュレーションをすることでの実験値を計算することにした。
まずは、理論値から。
これは、全ての組み合わせを出力すればよく、1,048,576パターンを計算するストリームを作成した。
形状としては、正規分布に近い形になっている。
次にシミュレーションの場合はどうなるか?
SPSS Clementine(クレメンタイン)で乱数を100万回発生させ、分布を作成した。
さすがに100万回も発生させると、理論値とピッタリ一致してくる。
ここで、本題に戻って、正常なコインかどうかであるが、
表が5回以下、または、15回以上の確率は、4.1%
表が6回以下、または、14回以上の確率、11.5%
となる。
有意水準を5%と考えると、
20回コインを投げて5回しか表が出ない場合
⇒ 統計学的に有意であると言える。
20回コインを投げて6回しか表が出ない場合
⇒ 統計学的に有意であると言えない。
となる。
期待値で考えると、10回表、10回裏だろう。
実際、理論値で計算すると、10回表、10回裏が出る確率は、0.588となる。
では、20回コインを投げて、5回、あるいは、6回しか表が出なかったとき、このコインって正常なコインではなく、イカサマコインと言えるかどうか?
SPSS Clementine(クレメンタイン)を使って、理論値の計算と、100万回のシミュレーションをすることでの実験値を計算することにした。
まずは、理論値から。
これは、全ての組み合わせを出力すればよく、1,048,576パターンを計算するストリームを作成した。
形状としては、正規分布に近い形になっている。
次にシミュレーションの場合はどうなるか?
SPSS Clementine(クレメンタイン)で乱数を100万回発生させ、分布を作成した。
さすがに100万回も発生させると、理論値とピッタリ一致してくる。
ここで、本題に戻って、正常なコインかどうかであるが、
表が5回以下、または、15回以上の確率は、4.1%
表が6回以下、または、14回以上の確率、11.5%
となる。
有意水準を5%と考えると、
20回コインを投げて5回しか表が出ない場合
⇒ 統計学的に有意であると言える。
20回コインを投げて6回しか表が出ない場合
⇒ 統計学的に有意であると言えない。
となる。