弾き合い会の演奏時間などの分析

自分と、12分以上の人などを除く23人を集計、目安は８分程度だったと記憶

申告時間の平均などと分布（単位はmin)、切り上げているので実際はこれより期待値でみて30秒少ない（という想定）、

ex)自己申告1min→実際には[0,60]sec

mean(na.omit(df$sinkoku)) [1] 5.7

median(na.omit(df$sinkoku)) [1] 5.5

実際の演奏時間に関して、外れ値が・・・

mean(na.omit(df$Time)) [1] 6.083333

median(na.omit(df$Time)) [1] 6

差の分布と平均など。25秒程度自己申告よりオーバー

mean(na.omit(d)) [1] 0.365942

median(na.omit(d)) [1] 0.5

外れ値の問題の人を除くと５秒オーバーとめちゃ高精度

mean(na.omit(d[d<4]))*60 [1] 5.227273

奏者が弾き終えてから次の人が弾き始める間隔(秒）、低い方と高い方で二分

mean(tmp) [1] 67.1875

median(tmp) [1] 60

開始から１順終了で193min、休憩8min,25人

演奏間隔いれて平均7.4分

間隔は60秒なので、８分程度を制限とした時に全体からの推定は6.4分、外れ値（極端に長い人）を除くと6.1分、直接による推定は6.1分

一部から全体を推測するのは外れ値をのぞけばかなり良好で、暴走ボケ老人みたいなのを除けば自己申告はかなり有効

今後は

をとり、明らかな異常値はカットすれば、一部の傾向からトータル時間の予測を高精度で立てられる。

演奏時間〜f(申告時間、レベル,….）　などとモデリング
人iの制限時間に対する割合　p_i に適当に事前分布をいれて、　t_i=p_i* 目安制限時間　とし Σ_i t_i = トータル演奏時間　などとうまくやれば、一人ずつの時間を測らなくてもp_iを推定可能

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