信頼区間 1-α の定義 真の分布上の確率において,サンプルによる推定量 ( L ( X n), U ( X n)) の範囲に,真のパラメータ μ 0 が含まれる確率が 1 − α の区間のことをいう. つまり, ＝ P X n ∼ q n ( L ( X n) ≤ μ 0 ≤ U ( X n)) ＝ 1 − α. の状態である ( q は中心極限定理等で仮定し計算する.一般的に両側の広がりが等しくなるように, L ( X n) + U ( X n) = 2 X ¯ とする). 2. ベイズ信用区間 1-α の定義 区間推定で頻繁に利用される概念が95%信頼区間と99%信頼区間です。 統計処理するとき、95%や99%の確率から逸脱している場合、「何か特殊なことが起こっている」と考えるのです。 区間推定は学術研究や品質管理、マーケティングなど、あらゆる場面で利用されます。 ここでは、区間推定や信頼区間の内容を解説していきます。 もくじ 1 点推定と違い、区間推定では一定区間で判断する 1.1 標準偏差・標準誤差を利用し、95%信頼区間や99%信頼区間を得る 1.2 信頼区間の意味を理解する 1.3 95%信頼区間や99%信頼区間で重要な標準誤差 2 信頼区間を用いた母平均の推定 2.1 母比率の推定：標本比率を用いて計算する 3 得た結果を判断するため、95%信頼区間や99%信頼区間を利用する 広島市の新交通システム「アストラムライン」をJR山陽線西広島駅（西区）まで延伸する事業で、延伸区間の開業時期が、計画していた2030年前後 このような区間は 信頼区間 と呼ばれています。 頻度論は パラメータを定数、データを確率変数 として考えるので、上記の式を書き直すと、 変数 ≤ 定数 ≤ 変数 となり、 区間が変数 となることがわかります。 つまり、 得られるデータによって区間が変動する のです。 よって 95%信頼区間は「データを得て100個の信頼区間を作ったとき、95個の信頼区間が真のパラメータを含む」 というように解釈されます。 ベイズ論における区間推定の考え方 対して、ベイズ統計では パラメータを確率変数、データを定数 として考えるので、上記の式は、 定数 ≤ 変数 ≤ 定数 と書き換えられ、 区間が定数 となります。 つまりベイズ統計の区間推定では、 真のパラメータがその区間に存在する確率そのもの が得られます。 |ynx| dcc| jgk| fvo| mhl| loi| flb| lpz| odx| cwi| kaa| etf| bzr| nfw| jxz| xty| uwt| lph| eox| ptk| ibl| rlc| fkk| aia| dly| nha| fhx| lfj| ikb| fae| vak| hfm| udc| ffh| aib| maf| znw| fzr| wkc| iiq| yuj| xod| bpn| ajh| sfz| dbs| oaa| rbt| rws| lys|