Statorials

標準偏差は、サンプル内の値の分布を測定するために使用されます。 次の式を使用して、特定のサンプルの標準偏差を計算できます。 √ Σ(x i – x bar ) 2 / (n-1) 金： Σ： 「和」を意味する記号 x i […]...

残差標準誤差は、回帰モデルがデータセットにどの程度適合するかを測定するために使用されます。 簡単に言えば、回帰モデルの残差の標準偏差を測定します。 次のように計算されます。 残差標準誤差 = √ Σ(y – ŷ) 2 / […]...

データ セットの四分位範囲(IQR と略されることも多い) は、データ セットの第 1 四分位 (25 パーセンタイル) と第 3 四分位 (75 パーセンタイル) の差です。 簡単に言うと、値の中央の 50% の間の偏 […]...

一元配置分散分析は、 3 つ以上の独立したグループの平均が等しいかどうかを判断するために使用されます。 一元配置分散分析では、次の帰無仮説と対立仮説が使用されます。 H 0 :すべてのグループ平均が等しい。 H A :少 […]...

データセットの平均は、データセットの平均値を表します。次のように計算されます。 平均 = Σx i / n 金： Σ： 「和」を意味する記号 x i :データセット内の i番目の観測値 n:データセット内の観測値の総数 […]...

平均、中央値、最頻値は、データセットの中心を表すためによく使用される 3 つの尺度です。 各指標の簡単な定義は次のとおりです。 平均:データセット内の平均値。 中央値:データセット内の中央値。 モード:データセット内で最 […]...

範囲と標準偏差は、データセット内の値の分布を測定する 2 つの方法です。 範囲は、データセット内の最小値と最大値の差を表します。 標準偏差は、平均値からの個々の値の典型的な偏差を測定します。次のように計算されます。 s […]...

学生がよく混同する 2 種類の ANOVA モデルは、一元配置分散分析と一元配置反復測定分散分析です。 簡単な違いは次のとおりです。 一元配置分散分析は、 3 つ以上の独立したグループの平均間に統計的に有意な差があるかど […]...

2 × 2 要因計画は、研究者が 2 つの独立変数 (それぞれ 2水準) が 1 つの従属変数に及ぼす影響を理解できるようにする実験計画法の一種です。 たとえば、植物学者が特定の植物種の成長に対する太陽光 (弱いまたは高 […]...

2 × 2 要因計画は、 2 つの独立変数 (それぞれ 2水準) が従属変数にどのように影響するかを理解するために使用されます。 従属変数に対する 2 つの独立変数の影響を視覚化する便利な方法は、独立変数の各レベルで従属 […]...