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拡張ディッキー–フラー検定 - Wikipedia
拡張ディッキー–フラー検定（かくちょうディッキー–フラーけんてい、ADF検定、英: augmented Dickey–Fuller test, ADF test）とは、統計学と計量経済学において、時系列標本が単位根を持つかどうかの仮説検定である。これは大きくより複雑な時系列モデルに対するディッキー–フラー検定の拡張版となっている。検定で用いられる拡張ディッキー–フラー検定統計量は負の値を取る。より大きな負の値を取れば取るほど、ある有意水準の下で単位根が存在するという仮説を棄却する可能性が強くなる[1]。 検定の手続き[編集] ADF検定の手続きはディッキー–フラー検定と同じだが、以下のようなモデルに適用される。 ここで は定数であり、 は時間トレンドの係数、 は自己回帰過程のラグ次数である。制約 と を課すことはランダムウォークモデルを仮定する事に対応し、制約 のみを課すことはドリフト付き
Updating component references to NuGet - Xamarin
Important The Component Store has been discontinued as of May 15, 2018 (this closure was originally announced in November 2017). Xamarin Components are no longer supported in Visual Studio, and should be replaced by NuGet packages. Follow the instructions below to manually remove component references from your projects. Refer to these instructions for adding NuGet packages on Windows or Mac. A lis
仮説検定 - Wikipedia
この記事は検証可能な参考文献や出典が全く示されていないか、不十分です。出典を追加して記事の信頼性向上にご協力ください。（このテンプレートの使い方） 出典検索?: "仮説検定" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL（2013年5月） 仮説検定（かせつけんてい、英: hypothesis testing）あるいは統計的仮説検定 (statistical hypothesis testing)[補 1] とは、母集団分布の母数に関する仮説を標本から検証する統計学的方法の一つ。日本産業規格では、仮説 (statistical hypothesis) を「母数又は確率分布についての宣言。帰無仮説と対立仮説がある。」と定義している[1]。検定 (statistical test) を「帰無仮説を棄却し対
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Null hypothesis - Wikipedia
