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ブートストラップ法を使えば、分布の仮定をしなくても仮説検定や区間推定ができる! 

データサイエンスLab.
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12 окт 2024

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Комментарии : 6   
@misasagi1566
@misasagi1566 Год назад
めちゃ分かりやすいです!!ありがとうございます!!
@DataScienceLab.
@DataScienceLab. Год назад
コメントありがとうございます(^-^) 喜んでいただけてよかったです!
@takenoko-chan
@takenoko-chan 10 месяцев назад
本当に助かりました! 学生に説明するのはに参考になります!
@myfairc-girls2305
@myfairc-girls2305 Год назад
標本平均は正規分布、標本分散はX2分布に従うことが分っているため平均・分散の推定にはブートストラップ(以下BS)は不要ということですか? また統計検定のテキストでは、BSは標本推定量のバイアスを推定(BSバイアス)する為に使っているのですが、「BS推定量」と「標本推定量-BSバイアス」とはどう違うのでしょうか?
@DataScienceLab.
@DataScienceLab. Год назад
標本平均の分布は数学的に推測することができるので、その分布を元に検定や推定を行うことができますが、ブートストラップ法によってシミュレーション的に検定や推定を行う方法もある。ということを表現したつもりです(ブートストラップ法が不要という意味ではありません)。 「BS推定量」と「標本推定量-BSバイアス」の違いについては、「BS推定量」は"各ブートストラップ標本を使って計算した統計量"と理解しています。「標本推定量-BSバイアス」については、統計検定のテキストを拝見したことがなく、言葉の定義がわからないので回答できません。申し訳ありません。
@myfairc-girls2305
@myfairc-girls2305 Год назад
@@DataScienceLab. ありがとうございました。
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5.2.1 1標本z検定
17:23
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