高校数学の質問スレ（医者・東大卒専用） Part438

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795: １３２人目の素数さん [sage] 2025/04/24(木) 07:03:56.33 ID:9AuNSRyA

# 仮定
p_kokuritsu <- 0.01
p_f_ran <- 0.05
ratio_kokuritsu <- 0.1
ratio_f_ran <- 0.2
n_simulations <- 10000

# シミュレーション結果を格納するベクトル
kokuritsu_counts <- 0
f_ran_counts <- 0

for (i in 1:n_simulations) {
# ランダムに学歴を生成 (簡略化のため二択)
education <- sample(c("kokuritsu", "f_ran", "other"), 1, prob = c(ratio_kokuritsu, ratio_f_ran, 1 - ratio_kokuritsu - ratio_f_ran))

# 学歴に基づいて侮蔑語を使用するかどうかをシミュレート
uses_slur <- FALSE
if (education == "kokuritsu" && runif(1) < p_kokuritsu) {
uses_slur <- TRUE
kokuritsu_counts <- kokuritsu_counts + 1
} else if (education == "f_ran" && runif(1) < p_f_ran) {
uses_slur <- TRUE
f_ran_counts <- f_ran_counts + 1
}
}

# シミュレーション結果の表示
cat("シミュレーション回数:", n_simulations, "\n")
cat("難関国立大学卒で侮蔑語を使用した回数:", kokuritsu_counts, "\n")
cat("Fラン卒で侮蔑語を使用した回数:", f_ran_counts, "\n")

# 確率の比較 (あくまでシミュレーション上の数値)
prob_slur_kokuritsu <- kokuritsu_counts / (ratio_kokuritsu * n_simulations)
prob_slur_f_ran <- f_ran_counts / (ratio_f_ran * n_simulations)

cat("難関国立大学卒の人が侮蔑語を使う確率 (シミュレーション):", prob_slur_kokuritsu, "\n")
cat("Fラン卒の人が侮蔑語を使う確率 (シミュレーション):", prob_slur_f_ran, "\n")

if (prob_slur_f_ran > prob_slur_kokuritsu) {
cat("シミュレーションの結果では、Fラン卒の人の方が侮蔑語を使う可能性が高い傾向にあります。\n")
} else if (prob_slur_kokuritsu > prob_slur_f_ran) {
cat("シミュレーションの結果では、難関国立大学卒の人の方が侮蔑語を使う可能性が高い傾向にあります。\n")
} else {
cat("シミュレーションの結果では、両者の侮蔑語使用の可能性に大きな差は見られませんでした。\n")
}

http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1723152147/795

811: １３２人目の素数さん [sage] 2025/04/30(水) 08:12:32.33 ID:wedVH8wl

options(warn = -1)
alpha <- 0.05

sim_chisq <- function(N = 100) {
# Function to simulate data for three groups and perform Chi-squared test (without Yates' correction).
# N: Total sample size.

# Determine sample sizes for each of the three groups.
A <- sample(1:(N - 2), 1) # Randomly select a size for group A, ensuring space for B and C.
remaining <- N - A
if (remaining > 1) {
B <- sample(1:(remaining - 1), 1) # Randomly select a size for group B, ensuring space for C.
C <- N - A - B # Calculate the size for group C.
ABC <- c(A, B, C) # Vector containing the sample sizes of the three groups.

# Randomly generate the number of successes for each group (must be between 0 and the group size).
abc <- sapply(ABC, function(x) if (x > 0) sample(0:x, 1) else 0)
x <- abc # Vector containing the number of successes for each group.
n <- ABC # Vector containing the total number of trials for each group.

# Create a contingency table for the overall Chi-squared test.
contig_all <- rbind(s = x, f = n - x) # Rows: successes (s), failures (f); Columns: groups.
chisq_pg <- chisq.test(contig_all, correct = FALSE)$p.value # Perform Chi-squared test (no correction) and get the p-value.

# Perform pairwise proportion tests with Bonferroni correction.
pairwise_prop_p_values <- as.vector(
pairwise.prop.test(x, n, correct = FALSE, p.adj = "bon")$p.value
) # Perform pairwise proportion tests (no correction) and get Bonferroni-adjusted p-values.
min_pairwise_p_bonf <- min(pairwise_prop_p_values, na.rm = TRUE) # Get the minimum of the adjusted pairwise p-values.

# Return a list containing the overall p-value, the minimum Bonferroni-corrected pairwise p-value, successes, and total trials.
list(chisq_pg = chisq_pg, min_pairwise_p_bonf = min_pairwise_p_bonf, x = x, n = n)
} else {
return(NULL) # Return NULL if the group sizes are invalid.
}
}

http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1723152147/811

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