統計学

サンプリングを考える場合は、 復元と非復元を考える必要があります。 さらに言えば復元の場合は、毎回全てのデータがある状態でサンプリングなので、1個前にサンプリングしたデータがどんなものであれ、毎回全て ...

層別サンプリングでは、 ある地域をMECEで層別にいくつかの層に分けます。 そしてそれぞれの層から上のようなことをします。 層の中にいる人からサンプリングをするわけですが、上でも話した通り、 非復元で ...

p.15の定義にも、 tに依存しない、ラグhに依存しないってあるからやっぱ弱定常は期待値と共分散が一定（時間が経っても一定）を意味している 相関(corre)なのでコレログラムはまさに時間とともに減る ...

サンプリングを考える場合は、 復元と非復元を考える必要があります。 さらに言えば復元の場合は、毎回全てのデータがある状態でサンプリングなので、1個前にサンプリングしたデータがどんなものであれ、毎回全て ...

予測区間を考えるには、 そもそも回帰係数は今あるデータから算出したものになるわけですが、 偶然のデータで導かれたものなので、 もしかすると別のデータの組み合わせだと回帰係数がかなりズレたものになる可能 ...

回帰係数\(\hat{\beta_{}}\)は \begin{eqnarray} E[\hat{\beta_{}}] &=& \beta \\ V[\hat{\beta_{}}] &=& \frac{ ...

分散分析の概要と、1元配置分散分析については以下で説明をしました。 わかりやすい分散分析 ここでは要因が2つになった二元配置分散分析について学んでいこうと思います。 先に結論を話すと、一元配置分散分析 ...

みなさん、t分布と聞いて何を思い出しますか？ 統計をやってる方であれば、 なんだか正規分布に近しい形とか、よく信頼区間を出すときに出てきたりするーとか色々思い出すことがあるかと思います。 t分布は、 ...

幾何分布 幾何分布とは、裏が初めて出た時点で終了して、裏が初めて出るまでに何回表が出たかの分布です。   この式の導出について、考えてみます。   幾何分布の導出 上の図を見ながら ...

ここでは、有名な離散分布の第1弾として、 二項分布 について話していこうと思います。   二項分布 二項分布分布の確率密度関数は以下です。 【二項分布】 確率変数\(X\)について、 \(X ...