母平均の区間推定 一部の標本から母平均を推定しようとするとき、一般に区間推定を行うことが多いようです。母平均の区間推定には次の2通りが考えられます。 母分散が既知のとき 母分散が未知のとき 区間推定の場合、事前に適当なα( 0 < α < 1 )を決めておき、 P(L<推定量<U) = 1-α となるLおよびUを得ます。区間[L,U]を(1-αの信頼区間)または(100(1-α)%の信頼区間)といい、信頼の精度100(1-α)%を信頼度といいます。
母平均の区間推定 一部の標本から母平均を推定しようとするとき、一般に区間推定を行うことが多いようです。母平均の区間推定には次の2通りが考えられます。 母分散が既知のとき 母分散が未知のとき 区間推定の場合、事前に適当なα( 0 < α < 1 )を決めておき、 P(L<推定量<U) = 1-α となるLおよびUを得ます。区間[L,U]を(1-αの信頼区間)または(100(1-α)%の信頼区間)といい、信頼の精度100(1-α)%を信頼度といいます。
鈴木です。技術ネタではなく異色のマニアックなネタです。 社内では統計の勉強会を毎週行っております。 その中で、普通の分散は\( n \)で割るのに、 不偏分散はなぜ\( n – 1 \)で割るのか、という疑問がわいたのですが、 社内では誰も納得できる答えを持ち合わせておりませんでした。 文献によっては「自由度」という概念で説明されていたのですが、 単に言葉で誤魔化しただけのような気がして、 自分で納得できる答えを探し求めた結果をここに残しておきます。 不偏分散とは 日本人全体の身長の平均と分散を求めることを考えてみます。 分散というのは、平均からどの程度散らばっているかを示す数値です。 例えば、120cm、140cm、160cmの3人は、138cm、140cm、142cmの3人よりも分散が大きくなります。 日本人全員の身長の分散といった場合は、身長の平均を求めて、 各人の身長から平均を引い
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