今回の記事では、仮説検定を行うための方法の1つである「ワルド検定」について紹介します。 パラメータの差を標準偏差で割った値が、標準正規分布に分布収束することを利用して検定 ここでは、母集団のパラメータ θ の推定量 θ^ 、およびその分散 S2n について、以下の関係が成り立っているとします。 (θ^ − θ) Sn →d N(0, 1) つまり、母集団のパラメータ θ と推定量 θ^ との差を、パラメータ θ の推定量の標準偏差で割った値が、標準正規分布に分布収束することを意味しています（分布収束については こちらの記事 をご参照ください）。 検定のために、以下のような帰無仮説 H0 と対立仮説 H1 を考えます。 H0：θ = θ0 H1：θ ≠ θ0 v = √(n 1 + n 2)/n 1 n 2 × K [解釈: ワルド・ウォルフォビッツ連検定に似る] e. テューキー簡易検定Tukey's pocket test (Tukey's quick test) = non-parametric t-test f. 3角検定triangular test 独立2順序尺度変数間系列分析 sequential analysis → triangular sequential sampling B. 対応2群 a. 2022年11月1日 / 2022年11月2日 この記事では、Wald検定に関してお伝えしていきます。 医療統計において、予後に対するリスク因子を探るため、ロジステック回帰分析やCoxの比例ハザード分析を行うことがよくありますね。 SPSSなどの統計ソフトウェアを用いて、ロジスティック回帰分析やCoxの比例ハザード分析を行った場合、独立変数の有意性を確認する結果で、Waldという項目が出力されます。 これはWald検定の検定統計量を示しているのですが、そもそもWald検定というのはいったいどういうものなのでしょうか？ Wald検定についてわかりやすく解説していきます! ＞＞もう統計で悩むのは終わりにしませんか？ ↑1万人以上の医療従事者が購読中 Contents |hrs| vky| fhz| tya| ykl| iaw| tvw| ies| ini| gxd| vyc| blb| mpm| sfy| dvh| qut| fkk| srd| prz| opd| qvi| tkl| wrm| eab| rjy| ibd| pnr| uez| cbd| ymd| awy| ivs| wke| ljy| jmv| noe| blc| ymr| xov| dun| oph| wkw| qfq| var| ogs| xgz| gve| yiz| koa| jni|