Statorials

F 検定を実行すると、F 統計値が得られます。 F 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、F 統計を臨界 F 値と比較します。 F 統計量が臨界 F 値より大きい場合、テスト結果は統計的に有意です。 臨界 […]...

F 検定は、2 つの母集団分散が等しいかどうかを検定するために使用されます。検定の帰無仮説と対立仮説は次のとおりです。 H 0 : σ 1 2 = σ 2 2 (母集団分散は等しい) H 1 : σ 1 2 ≠ σ 2 […]...

t 検定を実行するたびに、検定統計量が得られます。 t 検定の結果が統計的に有意かどうかを判断するには、検定統計量を臨界値 Tと比較します。検定統計量の絶対値が臨界値 T より大きい場合、検定結果は統計的に有意です。 臨 […]...

仮説検定を実行するたびに、検定統計量が得られます。仮説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 Z 値と比較します。検定統計量の絶対値が臨界 Z 値より大きい場合、検定結果は統計的に有意です […]...

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 […]...