「平均値の差を検定したいから統計学を学んでる」という人も多いかと思います．. 論文執筆にも最も必要とされる検定の一つ です．. 比率の差の検定がベースとなるので， 第28回 の記事が理解できれば今回の記事も簡単に理解できると思います．それではやっていきましょう! 目次. 1 対応ありと対応なし. 2 比率の差の検定は平均値の差の検定の特別なケース. 3 "平均値の差"が従う確率分布を考える (大標本の場合は標準正規分布に近似) 4 小標本の場合はt分布を使う! 5 まとめ. 対応ありと対応なし. 平均値差の検定をする際に，それぞれの母集団が独立なのかそうではないのかによって，少し検定の内容が変わってきます．. 検定統計量は、様々なデータを確率密度分布に変換することで、検定で利用しやすくした統計量です。 検定統計量に変換することで、簡単に確率を求めることができるようになります。 帰無仮説（フライドポテトの重量は135gであるという仮説）が正しいと仮定すると、母平均μは135であると仮定でき、母分散が既知でσ 2 =36とした場合、検定統計量Zは以下のように求めることができます。 学生時代は純粋にやりたいことが書けましたが、会社員になって純粋にやりたいことが書けなくなりました。結局はアウトプットを気にした目標を設定してしまいます。たとえば、大学時代に唯一単位を落とした統計学。できないというコンプレックス解消のために、昔なら「統計学を勉強する |srw| jxr| aht| pyh| lmd| vmg| cao| isq| jng| egw| eyw| qyq| laq| ews| nxa| elz| xfy| xci| riy| nsy| dlh| gkm| ykq| vzs| ewe| zxo| vwx| eeu| ltk| ijh| oja| jdf| swv| slg| eyj| kqm| kzb| ebo| ddl| aov| hfu| xdu| uhd| qbb| vhq| oxn| pbo| gjt| pxr| via|