Statorials

統計では、次の 2 つの理由からモデルを構築することがよくあります。 1 つ以上の予測変数と応答変数の間の関係を理解します。 モデルを使用して将来の観測を予測します。 相互検証は、モデルが将来の観測をどの程度正確に予測で […]...

統計的仮説は、母集団パラメータに関する仮定です。たとえば、ある郡の男性の平均身長が 68 インチであると仮定できます。身長に関する仮説は統計的仮説であり、米国男性の真の平均身長が母集団パラメータです。 仮説検定は、統計的 […]...

基準変数は、従属変数または応答変数の単なる別名です。統計分析で予測される変数です。 説明変数に予測子変数や独立変数などの異なる名前があるのと同様に、応答変数にも従属変数や基準変数などの交換可能な名前があります。 基準変数 […]...

t 分布は、連続確率分布の一種です。次のような特性があります。 継続的です 鐘の形をしています ゼロを中心に対称です それはパラメータによって定義されます: 自由度の数 自由度が無限大に収束するにつれて、t 分布は標準正 […]...

このチュートリアルでは、 t 検定とANOVAの違い、および各検定をいつ使用するかについて説明します。 T検定 t 検定は、 2 つ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。 t […]...

このチュートリアルでは、 F 分布表を読み取って解釈する方法を説明します。 F分布表とは何ですか? Ｆ分布表は、 Ｆ分布の臨界値を示す表である。 F 分布テーブルを使用するには、次の 3 つの値のみが必要です。 分子の自 […]...

2 つの母集団の分散が等しいかどうかを判断するには、分散比σ 2 1 / σ 2 2を計算できます。ここで、σ 2 1は母集団 1 の分散、σ 2 2は母集団 2 の分散です。 真の母集団分散比を推定するには、通常、各母 […]...

2 つの独立したグループの平均を比較したい場合、2 つの異なる検定のどちらを使用するかを選択できます。 スチューデントの t 検定:この検定では、2 つのグループのデータが正規分布に従う母集団からサンプリングされており、 […]...

線形回帰モデルは、次の 2 つのことに役立ちます。 (1) 1 つ以上の予測変数と応答変数の間の関係を定量化します。 (2)モデルを使用して将来の値を予測します。 (2)に関しては、回帰モデルを使用して将来の値を予測する […]...

二項分布は、統計で最もよく使用される分布の 1 つです。このチュートリアルでは、Excel で次の関数を使用して二項確率に関する質問を解決する方法を説明します。 BINOM.DIST 二点距離範囲 BINOM.INV B […]...