中心極限定理 | 高校物理の備忘録
中心極限定理の具体例 母集団から \( n \) 個の標本 \( \left\{X_{i} \mid i=1, 2, \cdots ,n \right\} \) を無作為復元抽出したとき, その期待値 \( \bar{X} \) は次式で定義される. \[\bar{X} = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n}X_{i} \quad . \notag\] ただし, ここでは \( \bar{X} \) が何個の標本の平均であるかを明示的に書き表すために, \[\bar{X}_{n} = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n}X_{i} \quad . \notag\] と表記することにする. 例えば, \( \bar{X}_{2} \) とは母集団から抽出された \( 2 \) 個の標本の平均を, \( \bar{X}_{10} \) とは母集団から抽出された
F検定（等分散かどうかの検定）
このページでは、F検定について解説します。 F検定は2群の差の検定を行う前の、2群の母集団が等分散であるどうかを判定する検定です。 （F検定を行う必要があるかどうかは、こちらの2群の差の検定フローを参考にしてみてください。） 母集団が等分散かどうかとは、母集団の分散が等しいかどうかと意味です。 2群のデータの分布をグラフにした場合、形が似ているかどうかに対応するとも言えるでしょう。 F検定の原理と簡易例 F値は2つの母集団のχ2値を自由度で割ったものの比です。(F分布のページにて解説しています）。 中でもF検定では一部式変形を加えた不偏分散の比であるF値（分子≧分母）を使用します。 不偏分散の比から母集団の分散の比（つまり分散が等しいかどうか）を検討する手法がF検定です （等分散であるほど比が1に近づきます）。 検定の流れに沿って、検定を行います。 ①帰無仮説を2群の母集団に差はない（つま
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
