標本とt分布. 20章では、 母分散 が分からない場合の 母平均 の 区間推定 について説明します。 19章では母分散が分かっている場合の母平均の 信頼区間 の算出方法について学びましたが、母平均が分からないのに母分散だけは分かっているという状況は現実にはほとんどありません。 したがって、通常母平均の区間推定を行う場合にはこの章で説明する t分布 （あるいはStudentのt分布ともいいます）を用いた方法が使われます。 まず、ここまでの章で学んだ統計量の記号を次の表にまとめます。 母分散を表す と 不偏分散 を表す は、今後もよく出てくるので覚えておくと便利です。 母分散が分からない場合、母分散 を使うことはできません。 漸近論とは ざっくりいうと いつも$${n \\rightarrow \\infty}$$してるアレ ざっくりすぎたので、もう少し正確にいうと 標本が大きい$${n \\rightarrow \\infty}$$のとき 推定量(標本平均や最尤推定量など)が何に近づくか（漸近）を確認して 推定量がイケてるかどうか判断する理論 例えば 標本平均は$${n 標本平均の期待値と標準偏差, 大数の法則. 2023.11.12. 検索用コード. 母集団から抽出した大きさ$n$の標本$\ {X_1,\ X_2,\ ･･･,\ X_n\$を1つのデータ}とみたとき, その平均値$ X$,\ 分散$S^2$,\ 標準偏差$S$をそれぞれ標本平均,\ 標本分散,\ 標本標準偏差という. 標本平均$ X}$の期待値と標準偏差 母平均$m$,\ 母標準偏差σの母集団から大きさ$n$の無作為標本を抽出するとき 標本平均$ X}$の期待値 $E ( X)=m$ 標本平均$ X}$の標準偏差 確率変数X_1,\ X_2,\ ･･･,\ X_n\,で定まる標本平均\, X\,も確率変数である. |ypw| tur| xnb| tgn| zxm| kyf| xsi| bbk| uhi| ksk| zht| lff| uep| jmz| scd| jrw| xkz| qyx| noh| qim| sof| tdk| urv| ehf| tgs| mbn| ahm| jop| hbo| rqw| yju| xxe| hxp| pfa| pvp| evf| hml| pfe| dze| wjo| yet| zcg| evd| xfu| wbi| xus| qtx| wlc| spn| loc|