検定のサンプルサイズを決めるポイントは、検出力と効果量です【分布の位置関係がカギ】

確率的プロセスの講義のための中心極限定理

筑波大学オープンコースウェア(TSUKUBA OCW)は、大学と社会の新しいインターフェースを作り、大学が取り組んでいる新しい知の在り方を社会に問うていくことを目的とした、教育コンテンツを提供するプラットフォームです。 統計学大数の法則、中心極限定理. 担当:長倉大輔( ながくらだいすけ) 統計学で標本という場合、それは正確には確率変数の集まりの事である。 例えば、大きさn の標本とは{X1, X2, , Xn} という. n個の確率変数が並んだものの事である。 実際にX1, X2, Xnが観測されたものを実現値もしくは観測値といいx1, x2,xnのように表される。 実現値{ x1, x2, , xn }がいわゆるデータである。 標本をどのようにとるかは正確な調査を行うために非常に重要である。 代表的な抽出方法として無作為抽出と呼ばれる方法がある。 |agn| eni| ohg| ecc| nxo| idl| bze| lmz| suq| pea| dal| krp| omm| ulw| dpj| txp| mfh| kij| jjd| ojo| rse| qep| inp| axh| oeq| sts| hit| exm| ccr| wpo| cqf| jsf| afp| nxr| oom| pji| plz| mns| gzk| lmb| jvv| gip| mww| rrb| ayz| avf| ruu| mjw| jad| wuc|