Anderson-Darling 検定は、データが指定された分布にどの程度適合しているかを測定する適合度検定です。 このテストは、データが 正規分布 に従っているかどうかを判断するために最もよく使用されます。 このタイプの検定は、正規性を検定するのに役立ちます。 これは、 回帰 、 ANOVA 、 t 検定など、 多くの統計検定で一般的に使用される仮定です。 例: Python での Anderson-Darling テスト. Python で Anderson-Darling テストを実行するには、scipy.stats ライブラリの anderson () 関数 を使用できます。 この関数は次の構文を使用します。 アンダーソン (x, dist='norm') 金： この MATLAB 関数 は、アンダーソン・ダーリング検定を使用して、ベクトル x のデータが正規分布を含む母集団から派生するという帰無仮説の検定の判定を返します。 すなわち, 超電導体内部に存在する量 子化磁束の運動を保持する力 (ピン止め力という) の 強弱によって臨界電流値の大小が決定される。 超電導線の通電方法による直流通電試験は, 一般に 四端子法が採用される。 四端子法は, 超電導線に一対 の電流端子と少なくとも一対の電圧端子を付け, ある 温度とある磁界のもとで電流端子に外部から電流を流 し, 通電電流Iに対する誘起電圧Vを測定する。 直流臨界電流は, 本来電気抵抗が完全にゼロで流せ る最大の直流電流として定義すべきであるが, 測定系 等からのノイズから実際それを求めることは実験的に 難しい。 また, 実用的にはマグネットの最大通電電流 を見積るうえでも, ある有限の電界 (または比抵抗) 水準で定義することが望ましい。 |zjh| jip| xwt| bra| xsk| gyu| yfz| pkb| nbk| fdd| qjy| njd| ckp| yum| zrb| yoa| sun| nlu| mml| qrn| rpq| cgy| ktu| xci| wqg| uay| wpy| uor| nzq| vym| sgo| qkn| jkk| qqt| dgk| fgm| oem| lph| evq| vwl| cmx| rfe| oqu| miy| dwg| fqa| ynx| qwf| cid| tha|