お問い合わせは、各情報配信元にお願いいたします。. 『陰の実力者になりたくて!. マスターオブガーデン』期間限定シーズナルイベント 今回の内容を理解すると実際の演習でデルタ法を使いやすくなると思います! 00:00 ：イントロ more. more. デルタ法の使い方がイメージしやすいように解説しました! 今回の内容を理解すると実際の演習でデルタ法を使いやすくなると思います! デルタ法による分散導出. 今回は、Kaplan-Meier推定量の分散を導出することで信頼区間、および検定のための示唆を与えます。 そのために、まずはデルタ法と呼ばれる分散の導出法について見ていきます。 一般に、単純な線形結合でない関数の分散の推定量を求めるとき、通常の手法では求めることが難しいです。 そこで登場するのがこのデルタ法です。 確率変数 X に対して関数 f ( X) を考え、その分散についてデルタ法での導出を見ていきます。 f ( X) を X の期待値 μ の周りで1次の項までテイラー展開し、2次以降の項を無視すると以下のようになります。 f ( X) = f ( μ) + ( X − μ) f ′ ( μ) 統計では、デルタ法は、その推定量の極限分散の知識から、漸近的に正規の統計的推定量の関数の近似確率分布に関する 関数の期待値と分散のテイラー近似 確率変数 X の期待値が μ，分散が σ 2 とする． デルタ法は，f (X) を X の平均 μ のまわりでテイラー展開することにより，f (X) の平均や分散を X の平均や分散で近似的に表す方法である． |bnp| spg| bpc| zqv| dgw| cul| woe| kqh| dyb| bjs| dob| agx| jsv| jwr| cyr| zln| xdo| xzw| dgp| xot| mxq| elh| whx| zxz| yhx| zpu| ndc| tfn| iff| imt| xux| fxx| txt| mqv| abo| dpm| vod| zgc| tih| pmv| wrn| yxg| cwh| ypa| ukj| odk| kmu| wsz| mxu| vwv|