カテゴリー: ガイド

単純な線形回帰を実行するとき、散布図を作成して、x 値と y 値のさまざまな組み合わせを視覚化したいことがよくあります。 幸いなことに、R では、 plot()関数を使用して点群を簡単に作成できます。例えば： #crea […]...

グラブス検定は、データセット内の外れ値の存在を特定するために使用できる統計検定です。 この検定を使用するには、データ セットがほぼ正規分布を持ち、少なくとも 7 つの観測値が含まれている必要があります。 このチュートリア […]...

フリードマン検定は、反復測定分散分析に代わるノンパラメトリックな検定です。各グループに同じ被験者が含まれる 3 つ以上のグループの平均値の間に統計的に有意な差があるかどうかを判断するために使用されます。 このチュートリア […]...

平均二乗誤差 (MSE) は、回帰分析で予測値が観測値から平均してどの程度離れているかを示す尺度です。次のように計算されます。 MSE = Σ( Pi – O i ) 2 / n 金： Σは「和」を意味する派手な記号です […]...

平均絶対パーセント誤差 (MAPE)は、回帰分析で予測値が観測値から平均してどの程度離れているかを示す指標です。次のように計算されます。 MAPE = (1/n) * Σ(|O i – P i |/O i * 100 金 […]...

標本分布は、単一母集団からの多数の無作為サンプルに基づく特定の統計量の確率分布です。 この計算機は、母平均、母標準偏差、およびサンプル サイズに基づいて、サンプル平均に対して特定の値が得られる確率を計算します。 以下の特 […]...

中心極限定理は、たとえ母集団の分布が正規でなくても、サンプルサイズが十分に大きければ標本平均の標本分布はほぼ正規になるということです。 中心極限定理は、標本分布が次の特性を持つことも示しています。 1.標本分布の平均は母 […]...

一般に X で示されるランダム変数は、ランダム プロセスの結果として取り得る値を持つ変数です。 確率変数には、離散変数と連続変数の 2 種類があります。 離散確率変数 離散確率変数とは、0、1、2、3、4、5…100、1 […]...

このツールは、母集団平均と標準偏差に基づいて正規分布データセットを自動的に生成します。 通常のデータセットを生成するには、配布されている以下の値を指定して「生成」ボタンをクリックするだけです。 μ (母平均) σ (母集 […]...

1 サンプル t 検定は、母集団の平均が特定の値に等しいかどうかを検定するために使用されます。 このチュートリアルでは、TI-84 電卓で 1 サンプルの t 検定を実行する方法を説明します。 例: TI-84 電卓での […]...