エントリーの編集
エントリーの編集は全ユーザーに共通の機能です。
必ずガイドラインを一読の上ご利用ください。
独立性の検定の期待度数の最尤推定量を導出 |AVILEN
記事へのコメント0件
- 注目コメント
- 新着コメント
このエントリーにコメントしてみましょう。
注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています
- バナー広告なし
- ミュート機能あり
- ダークモード搭載
関連記事
独立性の検定の期待度数の最尤推定量を導出 |AVILEN
期待度数の最尤推定量独立性の検定において、以下のような二次元分割表を用いる場合を考えます。 このと... 期待度数の最尤推定量独立性の検定において、以下のような二次元分割表を用いる場合を考えます。 このとき、期待度数の最尤推定量は次の式で表されます。 Eij=ni.n.jNE_{ij} = \frac{n_{i.}n_{.j}}{N}Eij=Nni.n.j 以降では、上記の式の導出過程を解説します。 期待度数の最尤推定量の導出一般的なr×c分割表を仮定した場合の最尤推定量を考えます。 分割表の各セルにおける期待度数は最尤推定量によって推定できます。 まずは、pi.p_{i.}pi.とp.jp_{.j}p.jの最尤推定量pi.^\hat{p_{i.}}pi.^とp.j^\hat{p_{.j}}p.j^を導出します。 ここで、観測度数nijn_{ij}nijは確率pijp_{ij}pijで多項分布に従うので、以下のように表されます。 P(Xij=nij)=N!∏i=1c∏j