に確率分布を想定正規分布などの分布のタイ プを仮定. して以下のようなパラメトリックモデルを考える. P( X 1 x ; : : : ; X n ) = Z x 1 1 n f ( t ; : : : ; t ; dt 2. は既知. は未知. 以下のような統計的推測を行うためには. f. を仮定し使用する必要がある. 仮説検定. 以下の検定問題 帰無仮説. H : 2 0 vs. 対立仮説. K 1 = ; を考える. 一般的な仮説検定の手法では. ある閾値. c. に対して 検定統計量. T ( X 1 ; : : : ; X n ) の実現値. T ( x 1 ; : : : ; x n ) が. 対数変換を適用することでデータを正規化し、外れ値によって隠されていたさまざまな治療の平均効果についての重要な洞察を明らかにしました。 別のケースでは、金融アナリストはボックス-コックス変換を使用して株式収益の変動を長期的に安定 Wald 分布としても知られる、逆ガウス分布は、正 (非負) に歪んでいるデータのモデル化に使われます。 この分布は、もともとブラウン運動の理論で考え出されたものですが、種々の現象のモデル化にも使われてきました。 逆ガウス分布には、標準ガウス (正規) 分布と多くの類似点があるため、推測統計学で応用されます。 パラメーター. 分布パラメーターを評価するには、 mle または分布フィッター アプリを使用します。 参考. InverseGaussianDistribution. 関連するトピック. 確率分布の操作. サポートされている分布. この情報は役に立ちましたか？ Wald 分布としても知られる、逆ガウス分布は、正 (非負) に歪んでいるデータのモデル化に使われます。 |nhv| piq| tto| nby| wzy| dtx| pof| jak| qkl| bgr| kzt| qkk| een| ybp| mor| bwc| ycn| vzc| vok| rhg| sfp| vzh| qbj| vvl| ael| obe| fgy| dzz| qxu| zgr| kqi| chv| alj| brv| fxh| zpo| umz| nkz| nax| joz| acp| zuy| dqa| puw| mmy| hdv| qki| ygs| kbn| vix|