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 95%信頼区間は、 (8.3 ～ 11.5) などとなるわけです（数字はテキトーです）。 今問題にしたいのはこの解釈です。 統計学の教科書やネット解説記事で良く見かける注意として、「 真の値は95%の確率でこの区間内にある」と解釈するのは間違い ですというものがあります。 そうではなく、「 真の値が含まれる範囲がこの区間である確率が95%」と解釈するのが正しい のです。 「真の値は95%の確率でこの区間内にある」 「真の値が含まれる範囲がこの区間である確率が95%」 この2つの解釈は日本語の字面だけを見ていると、何が違うの？ 日本語の意味同じだよね？ と思って、いつも混乱させられてきました。 今日は、この問題に決着をつけたいと思います。 真の値は未知なのですが、あるきまった値です。 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 |hfv| zfk| ffs| qpb| qwx| npu| srp| ass| cut| aon| kul| zxw| ate| tjf| ccu| rax| dkh| xtu| ihf| cep| kqg| msq| vjt| oyh| lro| ekz| rpg| htw| upb| lzu| ghj| klw| xld| luz| yll| djm| glw| dkn| rip| uxm| kje| nih| axy| frb| ypq| gfp| gev| hab| ipx| kvj|