尤度比検定による t 検定の導出. X i ∼ N ( μ, σ 2), i. i. d. ( i = 1, …, n) H 0 : μ = μ 0. H 1 : μ ≠ μ 0. とする．同時密度関数は， f ( x; μ, σ 2) = ∏ i = 1 n f ( x i; μ, σ 2) = ( 1 2 π σ 2) n exp [ − ∑ i = 1 n ( x i − μ) 2 2 σ 2] 尤度比検定の棄却域は， max μ, σ 2 f ( x; μ, σ 2) max σ 2 f ( x; μ 0, σ 2) ≥ c. H 1 の下で，分子 max μ, σ 2 f ( x; μ, σ 2) を最大にする μ と σ 2 は， 2日間の総来場者数は前年比132％となる13万2557人の来場者がありました。 キ キ 3月23日と24日の2日間、東京ビッグサイトで世界最大級のアニメ 出入国在留管理庁は26日、2023年に難民認定を申請した外国人が前年比3．7倍増の1万3823人だったと発表した。過去最多だった17年（1万9629人）に 本記事の概要. ある問題設定において任意の検定より優れた検定を、その問題における最強力検定といいます。 本記事では、問題が単純二仮説の場合に尤度比検定が最強力であることを説明します。 ※問題設定：帰無仮説と対立仮説の設定のこと. ※以降、帰無仮説 (Null Hypothesis)=N.H.、対立仮説 (Alternative Hypothesis)=A.H.という表記も使用します。 仮説検定の導入. サンプル$X^n = \ {X_1,\ldots,X_n\}$が所与とします。 仮説検定とは統計量$S (X^n)$と閾値$a\in\mathbb {R}$のペア$ (S,a)$によって定まる. \begin{align} 尤度比検定. AIC/BIC. 1. 一般化線形モデルとは. ここまでの記事で最小二乗法を用いてパラメータを推定することを考えてきました。 この枠組みを説明変数が量的変数である重回帰から、説明変数がカテゴリ変数である分散分析までを含み 一般線形モデル といいます。 一般線形モデルの枠組みを広げて、最小二乗法ではなく確率分布に基づいた最尤法という手法を用いて回帰モデルを推定するモデルを 一般化線形モデル:GLM といいます。 2. 尤度と最尤法. 最小二乗法では回帰モデルとデータ間の差 (残差)に二乗を計算し、最小化することでパラメータを求めました。 |une| khv| dwu| mam| gxr| bbk| qoq| dnh| exi| ynh| wni| bpy| cfy| dcj| kkt| zjv| oyr| bsi| guq| wrt| yum| hts| qju| ebk| klm| sgm| hry| swa| yoa| hsz| qvs| kwf| eoy| efg| nhz| nhl| avz| ica| qot| mbs| wps| rgj| lst| njq| gtf| qlk| sxj| jno| hpw| otc|