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ブックマーク / www.geisya.or.jp/~mwm48961 (4)

  • t検定

    この教材では,対応がないときのt検定について,上記の学説の優劣を判断していません.読者に判断してもらうための材料を提供しているレベルですのでよろしく.(2群の要素数が僅差であるような場合を除けば,多くの場合にWelch検定の方が自由度がかなり小さくなるので,レポートを見れば,どちらのt検定を用いたのかは分かると言われています.) 【平均の差の検定:要約】 ◎ 前提:以下において母集団は正規分布に従うとする. 幾つかのグループの「平均の差」が偶然的な誤差の範囲にあるものかどうかを判断したいとき,データの個数が少ないときは偶然的な誤差の範囲も大きくなるが,データの個数が多くなると平均の差が大きな値となることはめったにない. 同一の母集団からの標と見なしたときに2つのグループの平均の差が両側5%の確率の範囲に入るようなことはめったになく,このような場合は平均に有意差があるとして異なる母集団から

  • 部分集合,集合の包含関係

    次の集合 A , B の包含関係を調べ,記号で答えよ.(初めに問題文中のを選び,続いて下の選択肢を選べ.包含関係がないときはを選べ.合っていればその記号に変る.) 【 要点 】 ■ 部分集合を表わす記号 A⊂B ○  右図アのように,集合 A のどの要素も集合 B の要素になっているとき(x∈A ならば x∈B のとき ), A は B の部分集合であるといい,A⊂B で表わす. ※ ∈ の記号は 要素と集合の関係に使い, ⊂ の記号は集合と集合の関係に使う. ○  右図イのときは,B⊂A となる. ※ B⊃A は A⊂B と同じ,A⊃B は B⊂A と同じ. (小さい方)⊂(大きい方) の形になっていればよい. ■ 集合が等しいことを表わす記号 A=B ○  右図ウのように,2つの集合 A , B の要素が完全に一致するとき,A=B と書く. 例 A={ 1 , 2 , 3} , B={

  • maximaの初歩的な操作12・・・数列の総和

  • カイ2乗分布,カイ2乗検定

    ■カイ2乗分布(χ2分布)[chi-square distribution] ・・・ 比率の検定 ※ このページは推定・検定の内容を前提としています. ◇簡単な例でイメージ作り(1)◇ 例1 日人のABO式血液型の分布はおよそA型40%,B型20%,AB型10%,O型30%だといわれている.ある村で献血に応じた者のうち先着100人の血液型は次の表のとおりであった.(ただしデータは架空のもの)

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