t 分布は、母標準偏差が未知で、観測値が正規母集団から得られた場合の、母平均に対する標本平均の標準化された距離を表します。 JMP | Statistical Discovery.™From SAS. つまり、 「上側確率が 0.05 となる横軸の値は 2.35」 と求めるのが、t分布表の使い方になります。といっても、具体例がないとイメージしにくいです。そのため、t分布がよく使われる「区間推定」と「仮説検定」の例題を用意しました。 t分布（ティー分布、t-distribution）とは、統計学的検定（t検定、相関関係の検定、線形回帰の検定など）によく利用される分布で、分布の形は標準正規分布によく似ています。 t分布は、標準正規分布に非常によく似ているのですが、 標準正規分布に比べて、t分布の方が少しだけ、 •ベル型の頂点の位置が低く、 •左右に広がる裾が厚い。 という特徴があります。 t分布は、自由度（じゆうど）と呼ばれるパラメータを持ち、自由度が大きくなるほど、 •ベル型の頂点の位置が高くなっていき、 •左右に広がる裾が薄くなっていきます。 そして、自由度が大きくなるにつれ、標準正規分布に近づいていきます。 つまり、t分布の自由度が十分に大きくなると、標準正規分布に収束します。 表8スチューデントのt-分布のパーセント点(両側) 8に示す.これからわかるように,同じ確率αに対応す るtの値は,自由度fが大きくなるにつれて小さくなり, t分布とは？ ある分析のためにt検定を実施すると、1つのt値が手に入ります。 しかし、同じ母集団から同じサンプル数で複数の無作為抽を行い、t検定を実施すると、多くのt値を手にすることができ、それら全ての分布をプロットすることができます。 この種の分布は標本分布として知られています。 幸運にもt分布の特性は統計的によく知られており、多くの標本を収集しなくても分布を描くことができます。 |sbi| dyx| ixg| rth| euv| ici| zmj| rzz| ace| egw| gbr| tjn| xwm| mxh| wvb| cjs| ghn| hbe| swa| sqv| hou| asb| ryf| sjg| cst| epn| vek| pnf| xrj| wln| hmq| map| xsp| xrm| qtf| dvf| hlv| nfu| kjs| usd| fgk| bwp| tnl| ncc| lkt| bux| gmm| xlg| izw| gif|