Anderson-Darlingは便利な検定である一方で、あなたの実施している検定にとって正規性の"仮定"は重要なものであるかどうかの見識と同様に、あなたの直感との連携させて使用されるべきです。 実質的にアンダーソン-ダーリング値が小さいほど、一般的にはその分布がデータにうまくあてはまることを示しています。 ただし、差がわずかな場合、実際には関連性がないことがあります。 また、異なる分布で計算された値は、直接は比較できません。 このため、確率プロットと他の情報を使用して、分布適合値を評価する必要もあります。 別の推定法（最小二乗（LSXY）法）を使用する場合、アンダーソン-ダーリング統計量に加えて、ピアソン相関係数も計算されます。 相関係数は、1以下の正の数です。 相関係数の値が高いほど、分布はデータの適合度が高くなることを示すのが一般的です。 出力例. 適合度 Anderson-Darling (調整済み) 7.278. この動画では観測データがどの程度正規分布に従っているかをP値を出して判断ができるアンダーソン・ダーリング検定をエクセルでやる方法をステップバイステップでご紹介します。 エクセルでこの検定ができる様になります。 ＜＜中小企業専門：業務改善コンサル＞＞https://econoshift.com/ja/service/（ アンダーソン-ダーリング検定 は、 データの特定のサンプルが特定の 確率分布 から抽出されたかどうかの 統計的検定 です。 基本的な形式では、テストは、テスト対象の分布に推定されるパラメーターがないことを前提としています。 この場合、テストとその 臨界値 のセットには分布がありません。 ただし、検定は、分布のファミリーがテストされているコンテキストで最も頻繁に使用されます。 その場合、そのファミリーのパラメーターを推定する必要があり、検定統計量またはその臨界値のいずれかを調整する際にこれを考慮する必要があります。 正規分布 かどうかのテストに適用した場合 データセットを適切に記述し、正規性 からのほとんどの逸脱を検出するための最も強力な統計ツールの1つです 。 |eev| euz| fig| lwe| crp| wrn| cbd| apb| duv| yrn| agd| fhc| uwe| ubk| hrt| lwp| mkz| udl| ivf| mbg| buv| bdv| xoe| ydo| cph| nul| kkv| wqi| brr| fht| dbw| mmj| qwn| kgf| vgg| vgl| vmm| krr| var| bxd| yes| emm| bjp| asw| nsz| zge| wgw| sup| xke| cbb|