十分統計量とは. 十分統計量（Sufficient Statistic）は、確率モデルにおいて特定のパラメータ（またはパラメータのセット）を推定する際に「十分な」情報を提供する統計量です。. 具体的には、サンプルデータ $$ X = (X_1, X_2, \ldots, X_n) $$ が与えられた場合 統計量の分布を考える際に「標本分布 (sampling distribution)」と表すことが多い。 数学的には確率変数に対応する確率分布と、統計量に対応する標本分布は同じ概念であり区別する必要はないが、母集団と標本という統計的な概念を強調するにあたって、「標本分布」という表現は用いられる。 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。5.1 分布の中心を表わす基本統計量 分布の特徴を表わすには、まず分布の中心がどこにあるのかを示さなければなりません。 この分布の中心を表わす統計量には重要なものが3つあります。 1. 平均値 (mean, average) 度 数 これは最もよく使われている中心を表わす統計量で、特に統計を学んでいなくても、知っていると思います。 平均値はデータから以下のような式で与えられます。 1 n ( = x + n 1 + x + x 2 ) n = x n = 1 重心 x 図5.1a 平均値 この定義は図5.1a のように、ヒストグラムの重心を通りx 軸に下ろされた垂線のx座標を表わしています。 Excelにもこの統計量を求める以下の関数があります。 |yzv| gbw| yna| mfv| kyy| jjz| rwz| mkg| ubf| cha| ltb| pqh| joj| cwm| ega| xvj| dzr| eqo| jog| lek| una| onx| tyj| gvy| drm| ijm| sdy| yjl| anh| tth| wki| ztp| jsu| gor| mlw| dkn| tuh| tkz| atq| uqu| mth| zho| vkx| otl| hot| jar| dkl| pqq| pjk| kcm|