1. 層別ランダムサンプリング

2. 単純なランダムサンプリング

1. 時系列データ

2. 断面データ

1. データマイニングのバイアス

2. サンプル選択のバイアス

3. 先読みバイアス

4. 期間バイアス

推定器を使用して母集団パラメータを推定する

推定量の望ましい特性 推定量の評価基準

中心極限定理

点推定がどれだけ確実に推定値を与えるかの尺度

信頼係数の選択 Z 分布 (平均 0、分散 1) および T 分布 (サンプルの分散に置き換えられます)

標準化後のサンプル平均は正規分布に従います

キー値は、帰無仮説を棄却するかどうかを決定する臨界値です。

それらのテスト統計はすべて同じですが、主な違いは棄却領域です。

帰無仮説を棄却するための最小有意水準

統計的有意性と経済的有意性

シングル

二

p=0、線形関係はありません、p は 0 に等しくありません、線形関係はあります

シングル

二

全体的なパラメータに関係します

人口は一定の分布に従うと仮定されます

全体的な分布は不明であり、サンプル データは特定の分布に従いません。

データはランクに従って分類されており、足し算、引き算、掛け算、割り算はできません。

全体的なパラメータは関係ありません

跳ねる

実験を行ったところ、結果は 2 つだけでした

多くの実験を行った結果、得られた結果は 2 つだけです

負でない数

正のスキュー (正規分布が右にシフト)

確率変数は正規分布に従うため、対数 x も従う

df=n-1

信頼区間は正規分布より広い

低いピークと太い尾部の平均 = 0、分散 > 1、尖度 > 3

P (成功) = 90% * しっかり復習した場合は 80% 成功、しっかり復習しなかった場合は 10% * 10% 成功

原因と結果

新しい情報が利用可能になったときに確率を変更する

<0 の負の相関

>0正の相関

絶対値が大きいほど相関関係が明確になります

=0 線形関係なし

男と女

1位、2位

1年生、2年生

試験で99点を取った

算術平均

幾何平均

調和平均

加重平均

nは奇数です

nは偶数です

最高周波数