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カイ二乗と測定結果の整合性

と自由度 から を計算して測定結果の整合性を判定し、 のとき尺度因子 で不確かさを補正できる

前提

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算数中学高校大学大学院

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  2. 積の法則と和の法則 (算数 場合の数)
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  5. 組合せ (数学A 場合の数と確率)
  6. 確率の定義と和事象・余事象 (数学A 場合の数と確率)
  7. 期待値 (数学A 場合の数と確率)
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  9. 平均と合計 (算数 いろいろな文章題)
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  11. 代表値(平均値・中央値・最頻値) (数学I データの分析)
  12. 分散と標準偏差 (数学I データの分析)
  13. 変量の変換と平均・分散 (数学I データの分析)
  14. 確率変数の期待値・分散と (数学B 統計的な推測)
  15. 確率変数の和と積(独立な場合) (数学B 統計的な推測)
  16. 分数のたし算・ひき算 (算数 計算と数のきまり)
  17. 小数の四則計算 (算数 計算と数のきまり)
  18. 正負の数の加法・減法 (中学数学 数と式)
  19. 分数のかけ算・わり算 (算数 計算と数のきまり)
  20. 四則の混じった計算の順序 (算数 計算と数のきまり)
  21. 正負の数の乗除・累乗と四則混合 (中学数学 数と式)
  22. 分配法則を使った計算のくふう (算数 計算と数のきまり)
  23. 文字式の計算(同類項・分配法則) (中学数学 数と式)
  24. 乗法公式による展開 (中学数学 数と式)
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  26. 3 次式までの展開と因数分解 (数学I 数と式)
  27. 微分係数と導関数の定義 (数学II 微分法と積分法)
  28. 多項式の微分 (数学II 微分法と積分法)
  29. 多項式の不定積分 (数学II 微分法と積分法)
  30. 等間隔にならんだ数の和 (算数 計算と数のきまり)
  31. 等差・等比数列の和と Σ (数学B 数列)
  32. 数列の極限 (数学III 極限)
  33. 関数の極限 (数学III 極限)
  34. 積と商の微分 (数学III 微分法)
  35. 合成関数の微分 (数学III 微分法)
  36. 円の周の長さと面積 (算数 平面図形)
  37. おうぎ形の弧の長さと面積 (算数 平面図形)
  38. 弧の長さからおうぎ形の中心角と面積を求める (中学数学 平面図形)
  39. 三角形・四角形の面積 (算数 平面図形)
  40. 約数の見つけ方 (算数 整数の性質)
  41. 素因数分解と約数の個数 (算数 整数の性質)
  42. 平方根の意味と根号の簡単化 (中学数学 数と式)
  43. 三平方の定理 (中学数学 相似と三平方の定理)
  44. 特別な直角三角形の辺の比 (中学数学 相似と三平方の定理)
  45. 弧度法と単位円による三角関数 (数学II 三角関数)
  46. の極限 (数学III 極限)
  47. 加法定理と 2 倍角・半角・積和の公式 (数学II 三角関数)
  48. 三角関数の導関数 (数学III 微分法)
  49. 根号の乗除と加減 (中学数学 数と式)
  50. 指数の拡張と指数関数 (数学II 指数関数と対数関数)
  51. 対数の定義と性質 (数学II 指数関数と対数関数)
  52. 自然対数の底 (数学III 極限)
  53. 指数関数・対数関数の導関数 (数学III 微分法)
  54. 基本的な関数の不定積分 (数学III 積分法)
  55. 置換積分 (数学III 積分法)
  56. 部分積分 (数学III 積分法)
  57. 定積分の計算 (数学II 微分法と積分法)
  58. 定積分の置換・部分積分と偶関数・奇関数 (数学III 積分法)
  59. 重積分と累次積分 (大学数学 微分積分)
  60. 同時分布・周辺分布と独立性 (大学数学 確率・統計)
  61. 共分散と相関係数 (数学I データの分析)
  62. 確率変数の共分散と相関係数 (大学数学 確率・統計)
  63. 連続型確率変数と確率密度関数 (数学B 統計的な推測)
  64. 正規分布と標準化 (数学B 統計的な推測)
  65. 標本平均の分布 (数学B 統計的な推測)
  66. 不偏推定量 (大学数学 確率・統計)
  67. 平均値・標準偏差・平均の標準誤差 (大学物理 物理実験・誤差論)
  68. 和と差の誤差伝播 (大学物理 物理実験・誤差論)
  69. 重み付き平均 (大学物理 物理実験・誤差論)

説明

不確かさ つきの独立な測定結果をいくつか重み付き平均でまとめるとき、それらの結果が「互いに不確かさの範囲で一致しているか」を 1 つの数 で判定できるようになります。さらに、ばらつきが申告された不確かさより明らかに大きい()ときに、まとめた値の不確かさを尺度因子 で大きく補正できます。異なる実験グループの測定値を統合するときや、自分の不確かさの見積もりが妥当かを確かめるときに使います。

なぜそうしてよいのか

重み付き平均 からの各測定値のずれを、その測定の不確かさで割った は「ずれが不確かさ何個分か」を表します。測定結果が申告どおりの不確かさで真の値のまわりにばらついているなら、この値は典型的に 程度なので、2 乗の和

は 1 項あたりおよそ 1 になるはずです。ただし 自体を同じデータから決めているため、データが に引き寄せられてずれが少し小さくなり、自由に動ける分は 1 つ減ります(平均のまわりの分散を で割って不偏にしたのと同じ理由です)。そこで自由度を とすると、整合した測定では の期待値がちょうど になり、 が目安になります。

が 1 より明らかに大きければ、ばらつきが申告された不確かさでは説明できず、不確かさが過小評価されているか系統的なずれがあると疑います。逆に 1 より明らかに小さければ、不確かさが過大に見積もられている可能性があります( が小さいと 自体が大きくゆらぐので、目安として使います)。

のとき、すべての が共通の倍率 で過小評価されていたと仮定し、 を に置き換えます。すると は 倍になるので、 と選べば補正後は になります。重みはすべて同じ 倍になるので重み付き平均 は変わらず、その不確かさ だけが 倍されます。 のときは不確かさを小さくする補正はせず、そのまま使うのが普通です。

手順

  1. 重み で重み付き平均 と、その不確かさ を求める

  2. を計算する( は重み付き平均を使う)

  3. 自由度 ( は測定結果の個数)で割って を求める

  4. なら整合している、明らかに なら不確かさの過小評価や系統的なずれを疑う、と判定する

  5. なら尺度因子 を求め、補正後の不確かさを とする( はそのまま)

例題

同じ量を 3 つの独立な実験で測り、()、()、()を得た(単位は共通)。重み で重み付き平均をとり、()を計算して、 なら尺度因子 で補正する。補正後の重み付き平均の不確かさ を求めよ。正確な値で答えよ。

例題の解答

手順 1: 、。

手順 2:

手順 3: なので 、。

手順 4: は 1 より明らかに大きく、 と が申告された不確かさ(各 )に比べて大きく食い違っている。不確かさが過小評価されていると判断する。

手順 5: 。平均値は のまま、不確かさを に補正する。

答え:

よくある誤り

この説明は AI が書き、別の AI が例題を独立に解いて答えを確かめ、説明を一歩ずつ査読しました。

入口の問題

この技能を使う問題