2. 統計量t（=t値） 20-1章で既に学びましたが、次の式から算出される値のことです（ ：不偏分散）。 サンプルサイズがnの場合、統計量tは自由度 のt分布に従います。 そのため、統計量tを用いた検定を行う際には自由度 のt分布を使います。 統計量tを用いた検定のことを「t検定」といいます。 確率変数と実現値について。確率変数（Random Variable）とは、ある試行によって得られるすべての結果を指す変数であり、実際に試行、観測を行うまで何の結果が得られるか分からないものです。数学における変数は通常x=5やy=±3 などといったように、決まった値が定められています。しかし 実際に観測されたサンプルから計算するのは推定値であり、推定量の取り得る値の一つが実現したと考えると良い。 $について考えた際に、平均値の母数$\theta$を求めたいとする。このとき$\theta$を求めるにあたっては記述統計の代表値的な考え方に基づい 第10章 推定量の求め方 10.1 最小二乗法 ・n 個のデータ(実現値)：x1, x2, , xn ・背後に対応する確率変数を仮定：X1, X2, , Xn ・E(Xi) = ，V(Xi) = ˙2 を仮定 母数( ;˙2) を推定する。 観測データx1, x2, , xn をもとにして， の最小二乗推定値を求める。 min ∑n i=1 (xi )2 の解 もたらされるであろうt(X)の値がCに属する か否かのみに着眼し，属すれば「自動的に」検定 仮説は「棄却」されるはずである。 2．観察の欠如 データxを「実現値」と見なして検定を行うの ならば，xの値や形状を細かに観察する過程は 排除され，ただ |cau| gxy| raw| lve| zhl| odw| gtd| iqc| sqh| bxl| bmr| rzr| etc| zxa| hyd| ape| jdf| aum| exu| iyg| pii| fkf| qxr| gip| lau| zou| tka| lkd| ncl| fre| bpl| izv| awl| usl| ahc| lhl| zhx| wce| ibx| tum| glu| tuy| igd| rhd| jrl| nnb| lwy| zjz| qlo| yht|