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一標本t検定と二標本t検定:対応のある・対応のないt検定の計算方法

  • 統計学
データを得られたとき、データに差があるのかどうかを証明するためには、統計処理をする必要があります。このとき頻繁に利用されるのがt検定です。母集団の平均値(母平均)や分散(母分散)がわからなかったとしても、集めたデータ(標 […]
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有意水準とp値:帰無仮説・対立仮説での有意差と両側検定・片側検定

  • 統計学
なぜ多くの人が統計学を学ぶかというと、得られたデータに差があるかどうかを確認したいからです。データを集めたとき、データに差がある(または差がない)ことを客観的に証明するためには統計処理が必要です。 差があることを有意差と […]
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t分布:正規分布との違いや公式の計算方法、自由度の意味

  • 統計学
統計学ではすべての人がt分布を学ぶことになります。統計学で最も利用される方法がt分布であり、t分布を理解していない場合、多くのケースで統計処理をすることができません。 このとき、t分布を理解する前に標準正規分布やカイ二乗 […]
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カイ二乗分布:正規分布との関係や自由度を用いた母分散の推定

  • 統計学
統計学で重要な概念がカイ二乗分布(χ2分布)です。母分布の分散がわからないとき、カイ二乗分布を利用することによって母分散を推定することができます。 それでは、カイ二乗分布は正規分布とは何が違うのでしょうか。また、どのよう […]
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区間推定:95%・99%信頼区間と標準誤差、母平均・母比率の推定

  • 統計学
少数のサンプルを利用することによって、母集団の平均値を予想する方法が推測統計です。推測統計学で最もわかりやすいのは点推定です。例えば平均値や中央値などを求めるのは点推定です。 一方で特定の区間を利用して予想するのが区間推 […]
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ランダムサンプリング(無作為抽出)の種類とデータ集めの方法

  • 統計学
すべてのデータを集めるのが難しい場合、小数のサンプルを集めることによってデータを集計し、統計処理することが頻繁にあります。 このとき重要なのがランダムサンプリング(無作為抽出)です。ランダムサンプリングができていない場合 […]
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推測統計での母集団と標本:母平均の推定と標本分散・不偏分散の計算

  • 統計学
実際に統計処理をするとき、多くの人が推測統計を利用します。少数のサンプルを利用することによって、全体の確率を予想するのが推測統計学です。 当然ながら、全データを集めるのは大変です。また、全データを集めるのが不可能なケース […]
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ポアソン分布:正規分布との違いや期待値・確率の計算方法

  • 統計学
統計学で学ぶ分野の一つがポアソン分布です。正規分布や二項分布を学んだあと、ポアソン分布について習うことが多いです。 それでは、ポアソン分布は正規分布と何が違うのでしょうか。また、どのようなときにポアソン分布が利用されるの […]
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中心極限定理:大数の法則との違いや正規分布に近づく性質

  • 統計学
統計学で最も重要な法則の一つが中心極限定理です。中心極限定理を理解していない場合、統計学を学んだとはいえません。それくらい重要な法則が中心極限定理です。 それでは、中心極限定理とは何なのでしょうか。中心極限定理があるから […]
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二項分布:正規分布で解く平均(期待値)や分散、標準偏差

  • 統計学
数学で統計学を学ぶとき、二項分布を学びます。確率の計算では、「反復試行の確率」の計算をすることがあります。反復試行の確率を利用してデータにすると二項分布となります。 二項分布は多くの場面で利用され、二択のときに活用されま […]
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