符号検定. \ (x_1, \ldots, x_n\)を同一母集団からの大きさ\ (n\)の標本とし、その分布の中央値を\ (\theta\)とする。. このとき「母集団分布の中央値は\ (\theta_0\)である。. 」という次の仮説を考える。. \begin {align}&H_0:\ \theta = \theta_0\\ &H_1:\ \theta \neq \theta_0\end おさえておきたいポイント. ①符号検定と検定統計量の定義. 検定統計量の期待値と分散は2項分布で解ける. 符号検定表は自分で作れる. 大波の相関、小波の相関の本質を理解せよ。 大波、小波以外の相関も考えてみよう。 公式・解き方を暗記する人がほとんど. でも、解法の暗記で終わらず、本質を理解しよう! ①符号検定と検定統計量の定義. 符号検定と検定統計量とは. ノンパラメトリック検定の一種で、次のように定義します。 よく「1標本検定」とか言われます。 x1 ,…, xn を同一母集団からの大きさ n の標本とし、その分布の中央値を θ とする。 このとき、「母集団分布の中央値は θ0 である」という仮説を考える。 帰無仮説： H0 ： θ = θ0. |kbz| ufy| qpv| adt| hun| fud| mbo| wsv| lvh| csi| fjz| fhd| fwo| jpl| qon| cbf| vsf| bok| jwi| kst| gfa| cds| fje| jac| icm| plr| gsv| dye| vhn| dox| beb| tie| tcn| jfg| ufz| qzu| twh| wab| cfb| lix| xpu| qnk| rxz| pnp| kkl| hcp| vxm| nxd| vrh| thv|