コンテンツにスキップ

Statorials

メニュー
  • チュートリアル
  • 機械学習
  • ガイド
    • Excel
    • Google Sheet
    • MongoDB
    • Python
    • Rガイド
    • SAS
    • SPSS
    • Ti-84 ガイド
    • Vba ガイド
  • ツール
    • 電卓
    • テーブル
    • 用語集
  • 確率
    • 統計
    • 確率
    • 品質管理

T 検定結果を報告する方法: 例付き

による ベンジャミン・アンダーソン博士 7月 25, 2023 ガイド 0コメント
次の一般的な形式を使用して、1サンプルの t 検定の結果を報告できます。 1 サンプルの t 検定を実行して、[対象の変数] を母平均と比較しました。 [対象の変数] の平均値 (M = [平均]、SD = [標準偏差] […]...
[読み続けて...]

クロンバックのアルファを報告する方法 (例付き)

による ベンジャミン・アンダーソン博士 7月 25, 2023 ガイド 0コメント
クロンバックのアルファは、アンケートや調査の内部一貫性を測定する方法です。 クロンバックのアルファの範囲は 0 から 1 で、値が大きいほど調査またはアンケートの信頼性が高いことを示します。 最終レポートで Cronba […]...
[読み続けて...]

低い標準偏差とは何ですか?

による ベンジャミン・アンダーソン博士 7月 25, 2023 ガイド 0コメント
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 […]...
[読み続けて...]

適切な変動係数はどれくらいだと考えられますか?

による ベンジャミン・アンダーソン博士 7月 25, 2023 ガイド 0コメント
変動係数( CV と略されることもよくあります) は、平均に対するデータセット内の値の広がりを測定する方法です。次のように計算されます。 CV = σ / μ 金: σ:データセットの標準偏差 μ:データセットの平均 簡 […]...
[読み続けて...]

実生活での t 検定の使用例 6 例

による ベンジャミン・アンダーソン博士 7月 25, 2023 ガイド 0コメント
統計学では、一般的に使用される t 検定が 3 つあります。 1 サンプル t 検定: 母集団の平均を特定の値と比較するために使用されます。 独立した 2 サンプル t 検定: 2 つの母集団平均を比較するために使用され […]...
[読み続けて...]

正に歪んだ分布の 5 つの例

による ベンジャミン・アンダーソン博士 7月 25, 2023 ガイド 0コメント
歪度は、分布の対称性を説明する方法です。 分布の右側に「裾」がある場合、分布は正に歪んでいます。 注:正に歪んだ分布は「右巻き」分布と呼ばれることもあります。 この記事では、現実世界でプラスに偏った分布の 5 つの例を紹 […]...
[読み続けて...]

負に歪んだ分布の 5 つの例

による ベンジャミン・アンダーソン博士 7月 25, 2023 ガイド 0コメント
歪度は、分布の対称性を説明する方法です。 分布の左側に「裾」がある場合、分布は負に歪んでいます。 注:負に歪んだ分布は、「左に歪んだ」分布と呼ばれることもあります。 この記事では、現実世界で負に歪んだ分布の 5 つの例を […]...
[読み続けて...]

マローズとは何ですか? cp? (定義と例)

による ベンジャミン・アンダーソン博士 7月 25, 2023 ガイド 0コメント
Mallows Cp は、いくつかの異なるモデルの中から最適な回帰モデルを選択するために使用されるメトリックです。 次のように計算されます。 Cp = RSS p /S 2 – N + 2(P+1) 金: RSS p : […]...
[読み続けて...]

Rで紫色の'cpを計算する方法

による ベンジャミン・アンダーソン博士 7月 25, 2023 ガイド 0コメント
回帰分析では、 Mallows Cp は、いくつかの潜在的なモデルの中から最適な回帰モデルを選択するために使用されるメトリックです。 p +1 に近い最小の Cp 値を持つモデルを特定することで、「最良の」回帰モデルを特 […]...
[読み続けて...]

R で aic を計算する方法 (例を含む)

による ベンジャミン・アンダーソン博士 7月 25, 2023 ガイド 0コメント
赤池情報量基準 (AIC) は、重回帰モデルの適合度を比較するために使用される指標です。 次のように計算されます。 AIC = 2K – 2 ln (長さ) 金: K:モデルパラメータの数。 K のデフォルト値は 2 で […]...
[読み続けて...]

投稿ナビゲーション

1 … 172 173 174 175 176 … 513

最近の投稿

  • ドットダイアグラム
  • 調和平均
  • 幾何学的平均
  • 二乗平均平方根
  • 加重平均
Statorials 著作権 © 2025.
利用規約 • 私について • 接触 | トップに戻る ↑