カテゴリー: ガイド

カイ二乗検定を実行すると、検定統計量が得られます。カイ二乗検定の結果が統計的に有意であるかどうかを判断するには、検定統計量を臨界カイ二乗値と比較します。検定統計量が臨界カイ二乗値より大きい場合、検定結果は統計的に有意です […]...

平均値の信頼区間は、一定の信頼レベルで母集団平均が含まれる可能性が高い値の範囲です。 次のように計算されます。 信頼区間 = x +/- t*(s/√n) 金： x :サンプル平均 t:信頼水準に対応する t 値 s:サ […]...

信頼区間は、一定の信頼レベルで母集団パラメータが含まれる可能性が高い値の範囲です。 このチュートリアルでは、 Seaborn 視覚化ライブラリを使用して Python でデータセットの信頼区間をプロットする方法を説明しま […]...

「分位数-分位数」の略であるQQ プロットは、データセットが理論的な分布に由来する可能性があるかどうかを評価するためによく使用されます。 ほとんどの場合、このタイプのプロットは、データ セットが正規分布に従うかどうかを判 […]...

回帰分析では、不均一分散性は残差の不均一な分散を指します。より正確には、これは測定値の範囲全体にわたって残差の分布に系統的な変化がある場合です。 通常最小二乗法 (OLS) 回帰では、残差が等分散性 (分散が一定であるこ […]...

回帰分析における多重共線性は、2 つ以上の説明変数が相互に高度に相関しており、回帰モデル内で固有または独立した情報を提供しない場合に発生します。 変数間の相関度が十分に高い場合、回帰モデルのフィッティングと解釈の際に問題 […]...

残差プロットは、回帰モデルの残差に対する近似値を表示するプロットの一種です。 このタイプのプロットは、線形回帰モデルが特定のデータセットに適切かどうかを評価し、残差の不均一分散性をチェックするためによく使用されます。 こ […]...

線形回帰の仮定の 1 つは、残差間に相関関係がないということです。言い換えれば、残差は独立していると仮定されます。 この仮定が満たされているかどうかを判断する 1 つの方法は、 ダービン・ワトソン検定を実行することです。 […]...

Anderson-Darling 検定は、データが指定された分布にどの程度適合しているかを測定する適合度検定です。 このテストは、データが正規分布に従っているかどうかを判断するために最もよく使用されます。 このタイプの検 […]...

二項検定では、サンプルの割合と仮説の割合を比較します。 たとえば、6 面体のサイコロがあるとします。 12 回投げると、「3」という数字が 1/6 の確率で出現すると予想され、12 * (1/6) = 2 回となります。 […]...