信号の統計処理について

　研修や学生とかに教える時に、複数回実験を実施して、サンプルデータの平均値を使うという方法をとることがある。ただし、複数回の実験データを処理するときに平均値をとることが正しいかどうかの判断をしていることは少ない。
　実験データの平均値をとることは、試料平均の算出をすることである。また、平均値を実験データとして採用することは、試料の分布が正規分布しているという前提条件が成立しているからである。実験データの分布が正規分布しているかどうかを判断せずに試料平均を実験データの報告書に使うことは極めて危険な行為である。

とりあえず、LabVIEW使って、正弦波とガウシアンノイズとホワイトノイズを作成して、ヒストグラムをとってみました。(^^)

　実際、かなり優秀な研究者でも、わりにデータのばらつきに気付かない方が多いのも事実である。これは本人の問題というよりも、世間一般的に、レポートそのものを作成する前段のデータの取扱いに関する演習が、最近はどこの高等教育機関でもおざなりになっているのではないだろうか？テキストに書いてあるけど、実際に演習をしているケースは少ないのではないだろうか？
　試験をおこなう研究者は、試験データのばらつきが、正規分布していいない可能性について、頭の片隅に置いておくべきものである。私的には、解析結果だけが表示されるのはあまり好みではない。実験結果の解析が気になるときは、生データの確認を必要とする。この時に生データがないという状況は、心もとなくていけない。こういったところは、昔の実験屋さんなのかも知れないけど、気になるのは気になるんだよ～
　最近は、不確かさを考慮するために、タイプA不確かさだけで考えられるように考えられるように計測システムを考えていくというのが増えてきているのも事実である。タイプB不確かさは、分析することが面倒というか困難というか、実際の報告書締切までの時間的な余裕から言うと不可能なので、できる限りそういった因子を排除して、タイプA＞＞タイプBにすることで、タイプBについては考慮せずと対応するのが基本となっている。本当にタイプA＞＞タイプBとなっているかは、定かではない（？？）