ブートストラップ法 - Wikipedia
モデル式 2.01×がく片長-12.57≧0のときバージニアアヤメと判別 2.01×がく片長-12.57＜0のときヘンショクアヤメと判別 （このモデル式では、バージニアアヤメは標本50個中37個、ヘンショクアヤメは50個中36個が正しく判別されている。） 最尤推定値は漸近的には正規分布することが知られている。今回の標本50個ずつのデータで出した最尤推定値（切片: −12.57、がく片長の係数: 2.01）が、どの程度正規分布に近いか、ブートストラップ法で以下のように調べることができる。 元データから n 個の標本を復元抽出する。このとき n は元データの標本数である。 最尤法でロジスティック回帰モデルに当てはめる。 このブートストラップ抽出を何度も（B 回）繰り返す。 こうして計算された「推定量の標本分布」は、本来の標本分布の近似になっている。 下図は10000回のブートストラップ抽出によ
マイナーだけど最強の統計的検定 Brunner-Munzel 検定 - ほくそ笑む
対応のない 2 群間の量的検定手法として、最も有名なのは Student の t 検定でしょうか。 以前、Student の t 検定についての記事を書きました。 小標本問題と t検定 - ほくそ笑む しかし、Student の t 検定は、等分散性を仮定しているため、不等分散の状況にも対応できるように、Welch の t 検定を使うのがセオリーとなっています。 ただし、これら 2つの検定は分布の正規性を仮定しているため、正規性が仮定できない状況では、Mann-Whitney の U検定というものが広く使われています。 Mann-Whitney の U検定は、正規性を仮定しないノンパラメトリック検定として有名ですが、不等分散の状況でうまく検定できないという問題があることはあまり知られていません。 今日は、これらの問題をすべて解決した、正規性も等分散性も仮定しない最強の検定、Brunner-
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