サンプルが小さい場合、母集団全体が正規分布に従うことが前提条件となります。

署名付きテスト、署名付きランクテスト (統計的思考では、テストの前後で母集団に変化がなければ、 この場合、2 つのサンプル間の違いは主にランダムな誤差から生じます。 はランダムに生成されるため、n =n-、正のランク合計 = 負のランク合計) テストの目的は、2 つの測定値の分布の一貫性を比較することによって達成されます。 検査総施工数量：T=min(T ,丨T-丨)

t検定 2 つのサンプルの固有値の差を使用して、 2 つの母集団の固有値間の差異を検定する

統計的思考: 2 つの母集団は同じ分布を持ち、 サンプル分布はそれほど変わりませんが、 混合ランキング後の 2 つのサンプルの結果 交互に現れるので旅があり、 ランクの合計は大きすぎたり小さすぎたりすることはありません

順位合計テスト

テストを実行する

累積頻度テスト

古典的な概念、確率加算公式、乗算公式、条件付き確率

離散確率変数の確率分布

連続確率変数の確率分布

大数の法則：①nが十分大きい場合、頻度≈確率 ② n が十分に大きい場合、サンプル平均を使用して母集団平均 μ を推定できます。

中心極限定理： n が十分に大きい場合、すべてのサンプルの組み合わせの平均は正規分布を形成します。 正規分布には平均 μ と分散 σ²/n があります。

標本平均の標本分布

サンプル周波数のサンプリング分布

標本分散の標本分布

ポイント推定

間隔の推定

確率が小さいという原則に従って

仮説検定における 2 種類のエラー

カイ二乗検定

H0:πi=πi0 H1:πi≠πi0 πi0、テスト対象の分布に基づきます カテゴリごとの全体的な特徴量計算 周波数、期待される周波数を見つけるために、 テスト統計を見つける

2 サンプルの t 検定を実行する場合、 分散分析と回帰分析 前提は、母集団全体が正規分布に従うということです。

H0:X～N (x引き出し、s²) H1: 母集団は正規分布に従いません。 サンプルの累積頻度と期待値を計算する 分布関数の差の絶対値の最大値 値が大きい、D. Dαとの比較

偶発相関係数

順位相関係数

仮説テスト

r(相関係数)

R 適合度 R²=r²

F 検定 (線形回帰式の全体検定)

t 検定 (回帰係数の検定)

e (正規性、分散の均一性、平均=0)

検定統計量、F=BSS/(m-1)/WSS/(n–m) H0:μ1=μ2=μ3=・・・μm H1: スケール変数の平均に対応するカテゴリが少なくとも 1 つあります。 値が他のカテゴリと等しくない

等分散性 正常

ノンパラメトリック検定

一元配置順位分散分析

中央値検定

二元配置順位分散分析

ケンダルのWテスト