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第 7 章順位和検定 第 7 章分布を利用しない順位和検定この検定法は, 定量値に対する平均値の差の吟味ではなく, 定量値を大きさの順番に置き直し, その平均順位の差を吟味する検定法である. したがって, 応用される値は, 平均値に対してかなり広い分布をしている非正規性データ, 区間中の発生率, ス

第 7 章分布を利用しない順位和検定この検定法は, 定量値に対する平均値の差の吟味ではなく, 定量値を大きさの順番に置き直し, その平均順位の差を吟味する検定法である. したがって, 応用される値は, 平均値に対してかなり広い分布をしている非正規性データ, 区間中の発生率, スコア化データおよび等分散検定で有意差を示した集団について用いられる. 一部の統計学者は, 生物の反応に対して順位和検定の方が分布を利用した検定法と比較して有用と述べている.

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講義で使用するので テキスト ( 地域診断のすすめ方 ) を必ず持参すること 5 4 統計処理のすすめ方 ( テキスト P. 134 136) 1. 6つのステップ 分布を知る ( 度数分布表 ヒストグラム ) 基礎統計量を求める Ø 代表値 Ø バラツキ : 範囲 ( 最大値 最小値 四分位偏位 ) 分散 標準偏差 標準誤差 集計する ( 単純集計 クロス集計 ) 母集団の情報を推定する ( 母平均

JMP による 2 群間の比較 SAS Institute Japan 株式会社 JMP ジャパン事業部 2008 年 3 月 JMP で t 検定や Wilcoxon 検定はどのメニューで実行できるのか または検定を行う際の前提条件の評価 ( 正規性 等分散性 ) はどのメニューで実行できるのかと

JMP による 2 群間の比較 SAS Institute Japan 株式会社 JMP ジャパン事業部 2008 年 3 月 JMP で t 検定や Wilcoxon 検定はどのメニューで実行できるのか または検定を行う際の前提条件の評価 ( 正規性 等分散性 ) はどのメニューで実行できるのかというお問い合わせがよくあります そこで本文書では これらについて の回答を 例題を用いて説明します 1.

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011/4/13 付録 A1( 推測統計学の基礎 ) 付録 A1 推測統計学の基礎 1. 統計学. カイ 乗検定 3. 分散分析 4. 相関係数 5. 多変量解析 1. 統計学 3 統計ソフト 4 記述統計学 推測統計学 検定 ノンパラメトリック検定名義 / 分類尺度順序 / 順位尺度パラメトリック検定間隔 / 距離尺度比例 / 比率尺度 SAS SPSS R R-Tps (http://cse.aro.affrc.go.jp/takezawa/r-tps/r.html)

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章対応のない 群間の量的データの検定. 検定手順 この章ではデータ間に 対 の対応のないつの標本から推定される母集団間の平均値や中央値の比較を行ないます 検定手法は 図. のようにまず正規に従うかどうかを調べます 但し この場合はつの群が共に正規に従うことを調べる必要があります 次に 群とも正規ならば F 検定を用いて等分散であるかどうかを調べます 等分散の場合は t 検定 等分散でない場合はウェルチ

Javaと.NET

試験群設定による統計解析の選択法を表 4 に示した. 表 4. 検定手法の選択 単に両者の差は両側検定で, 強弱の問いかけは片側検定を採用する 群構成 比較対象 使用統計 2 群のみの設定 2 群間一回のみ Aspin-Welch の t- 検定 対照 (x 0 ), 低用量 (x 1 ), 中用量

第 9 章統計解析法の選定 1. 多重比較 範囲検定の群間組み合わせおよび検出力の比較 Dunnett および Duncan の多重範囲検定と比較しても Scheffé の検定は検出力が低いことがわかる. この理由は, 対比の組み合わせが Dunnett,Tukey および Duncan の検定に比較して多いためである ( 橋本,1997). 各検定の全対の比較で 5% を保証している. 表 1 に

Medical3

Chapter 1 1.4.1 1 元配置分散分析と多重比較の実行 3つの治療法による測定値に有意な差が認められるかどうかを分散分析で調べます この例では 因子が1つだけ含まれるため1 元配置分散分析 one-way ANOVA の適用になります また 多重比較法 multiple comparison procedure を用いて 具体的のどの治療法の間に有意差が認められるかを検定します 1. 分析メニュー

PowerPoint プレゼンテーション

学位論文作成のための疫学 統計解析の実際 徳島大学大学院 医歯薬学研究部 社会医学系 予防医学分野 有澤孝吉 (e-mail: karisawa@tokushima-u.ac.jp) 本日の講義の内容 (SPSS を用いて ) 記述統計 ( データのまとめ方 ) 代表値 ばらつき正規確率プロット 正規性の検定標準偏差 不偏標準偏差 標準誤差の区別中心極限定理母平均の区間推定 ( 母集団の標準偏差が既知の場合

™…

i 1 1 1 2 3 5 5 6 7 9 10 11 13 13 14 15 15 16 17 18 20 20 20 21 22 ii CONTENTS 23 24 26 27 2 31 31 32 32 33 34 37 37 38 39 39 40 42 42 43 44 45 48 50 51 51 iii 54 57 58 60 60 62 64 64 67 69 70 iv 70 71

ii

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4 章母集団と指定値との量的データの検定 4.1 検定手順今までは質的データの検定の方法を学んで来ましたが これからは量的データについてよく利用される方法を説明します 量的データでは データの分布が正規分布か否かで検定の方法が著しく異なります この章ではまずデータの分布の正規性を調べる方法を述べ 次にデータの平均値または中央値がある指定された値と違うかどうかの検定方法を説明します 以下の図 4.1.1

7 i 7 1 2 3 4 5 6 ii 7 8 9 10 11 1 12 13 14 iii.......................................... iv................................................ 21... 1 v 3 6 7 3 vi vii viii ix x xi xii xiii xiv xv 26 27

パソコン機能ガイド

PART12 ii iii iv v 1 2 3 4 5 vi vii viii ix P A R T 1 x P A R T 2 xi P A R T 3 xii xiii P A R T 1 2 3 1 4 5 1 6 1 1 2 7 1 2 8 1 9 10 1 11 12 1 13 1 2 3 4 14 1 15 1 2 3 16 4 1 1 2 3 17 18 1 19 20 1 1

パソコン機能ガイド

PART2 iii ii iv v 1 2 3 4 5 vi vii viii ix P A R T 1 x P A R T 2 xi P A R T 3 xii xiii P A R T 1 2 1 3 4 1 5 6 1 2 1 1 2 7 8 9 1 10 1 11 12 1 13 1 2 3 14 4 1 1 2 3 15 16 1 17 1 18 1 1 2 19 20 1 21 1 22

9 i 9 1 2 3 4 5 6 ii 7 8 9 10 11 12 .......................................... iii ... 1... 1........................................ 9 iv... v 3 8 9 3 vi vii viii ix x xi xii xiii xiv 34 35 22 1 2 1

i ii iii iv v vi vii viii ix x xi xii xiii xiv xv xvi 2 3 4 5 6 7 $ 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 $ $ $ 18 19 $ 20 21 22 23 24 25 26 27 $$ 28 29 30 31 $ $ $ 32 33 34 $ 35 $ 36 $ 37 38 39 40 $ 41 42 43 44

情報工学概論

確率と統計 中山クラス 第 11 週 0 本日の内容 第 3 回レポート解説 第 5 章 5.6 独立性の検定 ( カイ二乗検定 ) 5.7 サンプルサイズの検定結果への影響練習問題 (4),(5) 第 4 回レポート課題の説明 1 演習問題 ( 前回 ) の解説 勉強時間と定期試験の得点の関係を無相関検定により調べる. データ入力 > aa

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回帰分析 ( その 3) 経済情報処理 価格弾力性の推定ある商品について その購入量を w 単価を p とし それぞれの変化量を w p で表 w w すことにする この時 この商品の価格弾力性 は により定義される これ p p は p が 1 パーセント変化した場合に w が何パーセント変化するかを示したものである ここで p を 0 に近づけていった極限を考えると d ln w 1 dw dw

2004年度日本経団連規制改革要望

困ったときのQ&A

ii iii iv NEC Corporation 1998 v C O N T E N T S PART 1 vi vii viii ix x xi xii PART 2 xiii PART 3 xiv P A R T 1 3 1 2 PART 3 4 2 1 1 2 4 3 PART 1 4 5 5 6 PART 1 7 8 PART 1 9 1 2 3 1 2 3 10 PART 1 1 2

ビジネス統計 統計基礎とエクセル分析　正誤表

ビジネス統計統計基礎とエクセル分析 ビジネス統計スペシャリスト エクセル分析スペシャリスト 公式テキスト正誤表と学習用データ更新履歴 平成 30 年 5 月 14 日現在 公式テキスト正誤表 頁場所誤正修正 6 知識編第 章 -3-3 最頻値の解説内容 たとえば, 表.1 のデータであれば, 最頻値は 167.5cm というたとえば, 表.1 のデータであれば, 最頻値は 165.0cm ということになります

RSS Higher Certificate in Statistics, Specimen A Module 3: Basic Statistical Methods Solutions Question 1 (i) 帰無仮説 : 200C と 250C において鉄鋼の破壊応力の母平均には違いはな

RSS Higher Certiicate in Statistics, Specimen A Module 3: Basic Statistical Methods Solutions Question (i) 帰無仮説 : 00C と 50C において鉄鋼の破壊応力の母平均には違いはない. 対立仮説 : 破壊応力の母平均には違いがあり, 50C の方ときの方が大きい. n 8, n 7, x 59.6,

3 5 18 3 5000 1 2 7 8 120 1 9 1954 29 18 12 30 700 4km 1.5 100 50 6 13 5 99 93 34 17 2 2002 04 14 16 6000 12 57 60 1986 55 3 3 3 500 350 4 5 250 18 19 1590 1591 250 100 500 20 800 20 55 3 3 3 18 19 1590

MedicalStatisticsForAll.indd

みんなの 医療統計 12 基礎理論と EZR を完全マスター! Ayumi SHINTANI はじめに EZR EZR iii EZR 2016 2 iv CONTENTS はじめに... ⅲ EZR をインストールしよう... 1 EZR 1...1 EZR 2...3...8 R Console...10 1 日目 記述統計量...11 平均値と中央値... 11...12...15...18

Chapter 1 Epidemiological Terminology

Appendix Real examples of statistical analysis 検定 偶然を超えた差なら有意差という P

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3 章対応のある 群間の量的データの検定 3. 検定手順 この章では対応がある場合の量的データの検定方法について学びます この場合も図 3. のように最初に正規に従うかどうかを調べます 正規性が認められた場合は対応がある場合の t 検定 正規性が認められない場合はウィルコクソン (Wlcoxo) の符号付き順位和検定を行ないます 章で述べた検定方法と似ていますが ここでは対応のあるデータ同士を引き算した値を用いて判断します

スライド 1

データ解析特論重回帰分析編 2017 年 7 月 10 日 ( 月 )~ 情報エレクトロニクスコース横田孝義 1 ( 単 ) 回帰分析 単回帰分析では一つの従属変数 ( 目的変数 ) を 一つの独立変数 ( 説明変数 ) で予測する事を考える 具体的には y = a + bx という回帰直線 ( モデル ) でデータを代表させる このためにデータからこの回帰直線の切片 (a) と傾き (b) を最小

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分散分析表を表 に示した. 表. 分散分析表 要因 平方和 自由度 分散 分散比 確率 全体 群間 P<0.001 誤差 F- 分布表,0.1% 水準の数表 6-1 の縦軸 7, 横軸 の交点 と比較して, 算出された値の

第 6 章 3 群以上の多群間検定 ( 分布を利用した検定 ) 1. 1 元配置の分散分析 (One-way Analysis of Variance, ANOVA) 三群以上の設定の場合に用いる. 一般的には, この検定で有意差が検出された場合, どこの群間かは不明である. したがって, どこの群間に有意差があるかはいつかの検定法で吟味する. ここの項では, 一元配置の分散分析を説明する. 毒性試験では,

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5 章 群間の量的データの検定 5. 対応のない検定手順例えば 男女の成績を比較しようとして試験を実施した場合 男性の集団 ( 群 ) と女性の集団 ( 群 ) との比較になりますから つの集団に同一人物は 人もいません しかしその試験で英語と国語の平均点を比較する場合 英語と国語を受験した集団には必ず同じ人がいます 前者のような場合を対応のないデータ 後者の場合を対応のあるデータと呼びます 対応のあるデータについては特別の処理ができるので

1. 多変量解析の基本的な概念 1. 多変量解析の基本的な概念 1.1 多変量解析の目的 人間のデータは多変量データが多いので多変量解析が有用 特性概括評価特性概括評価 症 例 主 治 医 の 主 観 症 例 主 治 医 の 主 観 単変量解析 客観的規準のある要約多変量解析 要約値 客観的規準のな

1.1 多変量解析の目的 人間のデータは多変量データが多いので多変量解析が有用 特性概括評価特性概括評価 症 例 治 医 の 観 症 例 治 医 の 観 単変量解析 客観的規準のある要約多変量解析 要約値 客観的規準のない要約知識 直感 知識 直感 総合的評価 考察 総合的評価 考察 単変量解析の場合 多変量解析の場合 < 表 1.1 脂質異常症患者の TC と TG と重症度 > 症例 No. TC

II

目次 1 章 SPSS の基礎 基本 はじめに 基本操作方法 章データの編集 はじめに 値ラベルの利用 計算結果に基づく新変数の作成 値のグループ化 値の昇順

SPSS 講習会テキスト 明治大学教育の情報化推進本部 IZM20140527 目次 1 章 SPSS の基礎 基本... 3 1.1 はじめに... 3 1.2 基本操作方法... 3 2 章データの編集... 6 2.1 はじめに... 6 2.2 値ラベルの利用... 6 2.3 計算結果に基づく新変数の作成... 7 2.4 値のグループ化... 8 2.5 値の昇順 降順... 10 3

(3) 検定統計量の有意確率にもとづく仮説の採否データから有意確率 (significant probability, p 値 ) を求め 有意水準と照合する 有意確率とは データの分析によって得られた統計値が偶然おこる確率のこと あらかじめ設定した有意確率より低い場合は 帰無仮説を棄却して対立仮説

第 3 章 t 検定 (pp. 33-42) 3-1 統計的検定 統計的検定とは 設定した仮説を検証する場合に 仮説に基づいて集めた標本を 確率論の観点から分析 検証すること 使用する標本は 母集団から無作為抽出されたものでなければならない パラメトリック検定とノンパラメトリック検定 パラメトリック検定は母集団が正規分布に従う間隔尺度あるいは比率尺度の連続データを対象とする ノンパラメトリック検定は母集団に特定の分布を仮定しない

I

I II III IV V VI VII VIII IX X XI XII XIII XIV 1. 2 3 4 5 2. 6 7 8 3. 1 2 3 9 4 5 10 6 11 4. 1 2 3 1 2 12 1 2 3 1 2 3 13 14 1 2 1 15 16 1. 20 1 21 1 22 23 1 2 3 4 24 1 2 ok 25 1 2 26 1 2 3 27 2. 28

スライド 1

データ解析特論第 10 回 ( 全 15 回 ) 2012 年 12 月 11 日 ( 火 ) 情報エレクトロニクス専攻横田孝義 1 終了 11/13 11/20 重回帰分析をしばらくやります 12/4 12/11 12/18 2 前回から回帰分析について学習しています 3 ( 単 ) 回帰分析 単回帰分析では一つの従属変数 ( 目的変数 ) を 一つの独立変数 ( 説明変数 ) で予測する事を考える

EBNと疫学

推定と検定 57 ( 復習 ) 記述統計と推測統計 統計解析は大きく 2 つに分けられる 記述統計 推測統計 記述統計 観察集団の特性を示すもの 代表値 ( 平均値や中央値 ) や ばらつきの指標 ( 標準偏差など ) 図表を効果的に使う 推測統計 観察集団のデータから母集団の特性を 推定 する 平均 / 分散 / 係数値などの推定 ( 点推定 ) 点推定値のばらつきを調べる ( 区間推定 ) 検定統計量を用いた検定

橡6.プログラム.doc

. 測定方法 7 尺度化 ( 数値化 ) 8 絶対判断 評点法採点法カテゴリー尺度法 図示法 / 線分法 心理物理学的測定法 相対判断 分類法 格付け分類法 順位法 一対比較法 リッカート法 カテゴリー尺度法 / 評定尺度法 あなたは ですか? 9 SD(Semantic Differential)

内容. 感性評価 官能評価. 感性評価 官能評価の考え方 測定方法. 測定方法. 統計学 ( 概略 ). 感性評価 官能評価 官能評価と感性評価 官能評価 ヒトの感覚に基づいて評価をおこなうこと 感性評価 ヒトの感性に基づいて評価をおこなうこと イメージや嗜好などを含む 測定尺度 分析型官能評価 (Ⅰ 型官能評価 ) S.S. Stevens 人間が測定器のかわり 品質検査や工程管理嗜好型官能評価

多変量解析 ~ 重回帰分析 ~ 2006 年 4 月 21 日 ( 金 ) 南慶典

多変量解析 ~ 重回帰分析 ~ 2006 年 4 月 21 日 ( 金 ) 南慶典 重回帰分析とは? 重回帰分析とは複数の説明変数から目的変数との関係性を予測 評価説明変数 ( 数量データ ) は目的変数を説明するのに有効であるか得られた関係性より未知のデータの妥当性を判断する これを重回帰分析という つまり どんなことをするのか? 1 最小 2 乗法により重回帰モデルを想定 2 自由度調整済寄与率を求め

青焼　1章[15-52].indd

1 第 1 章統計の基礎知識 1 1 なぜ統計解析が必要なのか? 人間は自分自身の経験にもとづいて 感覚的にものごとを判断しがちである 例えばある疾患に対する標準治療薬の有効率が 50% であったとする そこに新薬が登場し ある医師がその新薬を 5 人の患者に使ったところ 4 人が有効と判定されたとしたら 多くの医師はこれまでの標準治療薬よりも新薬のほうが有効性が高そうだと感じることだろう しかし

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経済統計学 ( 補足 ) 最小二乗法について 担当 : 小塚匡文 2015 年 11 月 19 日 ( 改訂版 ) 神戸大学経済学部 2015 年度後期開講授業 補足 : 最小二乗法 ( 単回帰分析 ) 1.( 単純 ) 回帰分析とは? 標本サイズTの2 変数 ( ここではXとY) のデータが存在 YをXで説明する回帰方程式を推定するための方法 Y: 被説明変数 ( または従属変数 ) X: 説明変数

数表 4-1. つづき i\n

第 4 章正規性の検定分布を利用する検定,t- 検定, 分散分析および各種多重比較 範囲検定などは, 正規分布が前提となる. 同時に群間の分散の一様性も要求される. しかし, 一般的に等分散性の検定は利用されているが, 正規分布の検定を実施した後の多重比較検定などの例は極めて少ない ( 野村,2002). おそらく等分散性を確認すれば正規性をカバーできるということで正規性の検定を省略していると考えられる.

Step2 入門

ii iii iv v vi NEC Corporation 1999 vii C O N T E N T S PART 1 PART 2 PART 3 viii PART 4 ix C O N T E N T S PART 5 x PART 6 xi C O N T E N T S PART 7 xii PART 8 PART 9 xiii C O N T E N T S xiv xv PART

1... 1 2... 1 1... 1 2... 2 3... 2 4... 4 5... 4 6... 4 7... 22 8... 22 3... 22 1... 22 2... 23 3... 23 4... 24 5... 24 6... 25 7... 31 8... 32 9... 3

3 2620149 3 6 3 2 198812 21/ 198812 21 1 3 4 5 JISJIS X 0208 : 1997 JIS 4 JIS X 0213:2004 http://www.pref.hiroshima.lg.jp/site/monjokan/ 1... 1 2... 1 1... 1 2... 2 3... 2 4... 4 5... 4 6... 4 7... 22

Microsoft Word - 51プログラム名簿目次070913w.doc

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i 1 1 2 3 5 5 6 7 7 8 9 9 10 11 11 11 12 2 13 13 14 15 15 16 17 17 ii CONTENTS 18 18 21 22 22 24 25 26 27 27 28 29 30 31 32 36 37 40 40 42 43 44 44 46 47 48 iii 48 50 51 52 54 55 59 61 62 64 65 66 67 68

Microsoft Word - 第14回定例会_平田様_final .doc

クロスオーバー実験のデザインと解析 - テレメトリー法によ る QT/QTc 試験の実データを用いた検討 - II. クロスオーバー実験の統計解析 4) 有意差検定と信頼区間方式の解析の比較 平田篤由 薬理統計グループ安全性薬理チーム 要約 : ヒトの QT/QTc 評価試験における判断基準は,QTc 間隔の 95% 信頼区間の上限が 10ms を越えるかどうかである. 一方, 非臨床試験のイヌを用いたテレメトリー

SC-85X2取説

I II III IV V VI .................. VII VIII IX X 1-1 1-2 1-3 1-4 ( ) 1-5 1-6 2-1 2-2 3-1 3-2 3-3 8 3-4 3-5 3-6 3-7 ) ) - - 3-8 3-9 4-1 4-2 4-3 4-4 4-5 4-6 5-1 5-2 5-3 5-4 5-5 5-6 5-7 5-8 5-9 5-10 5-11

<4D6963726F736F667420506F776572506F696E74202D208376838C835B83938365815B835683878393312E707074205B8CDD8AB78382815B83685D>

i i vi ii iii iv v vi vii viii ix 2 3 4 5 6 7 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60

01_.g.r..

I II III IV V VI VII VIII IX X XI I II III IV V I I I II II II I I YS-1 I YS-2 I YS-3 I YS-4 I YS-5 I YS-6 I YS-7 II II YS-1 II YS-2 II YS-3 II YS-4 II YS-5 II YS-6 II YS-7 III III YS-1 III YS-2

異文化言語教育評価論 ⅠA 第 4 章分散分析 (3 グループ以上の平均を比較する ) 平成 26 年 5 月 14 日 報告者 :D.M. K.S. 4-1 分散分析とは 検定の多重性 t 検定 2 群の平均値を比較する場合の手法分散分析 3 群以上の平均を比較する場合の手法 t 検定

異文化言語教育評価論 ⅠA 第 4 章分散分析 (3 グループ以上の平均を比較する ) 平成 26 年 5 月 14 日 報告者 :D.M. K.S. 4-1 分散分析とは 4-1-1 検定の多重性 t 検定 2 群の平均値を比較する場合の手法分散分析 3 群以上の平均を比較する場合の手法 t 検定の反復 (e.g., A, B, C の 3 群の比較を A-B 間 B-C 間 A-C 間の t 検定で行う

統計的データ解析

統計的データ解析 011 011.11.9 林田清 ( 大阪大学大学院理学研究科 ) 連続確率分布の平均値 分散 比較のため P(c ) c 分布 自由度 の ( カイ c 平均値 0, 標準偏差 1の正規分布 に従う変数 xの自乗和 c x =1 が従う分布を自由度 の分布と呼ぶ 一般に自由度の分布は f /1 c / / ( c ) {( c ) e }/ ( / ) 期待値 二乗 ) 分布 c

<4D F736F F D208EC08CB18C7689E68A E F AA957A82C682948C9F92E82E646F63>

第 7 回 t 分布と t 検定 実験計画学 A.t 分布 ( 小標本に関する平均の推定と検定 ) 前々回と前回の授業では, 標本が十分に大きいあるいは母分散が既知であることを条件に正規分布を用いて推定 検定した. しかし, 母集団が正規分布し, 標本が小さい場合には, 標本分散から母分散を推定するときの不確実さを加味したt 分布を用いて推定 検定しなければならない. t 分布は標本分散の自由度 f(

1

< 参考資料 1> 想定最大規模降雨に関する地域区分について 我が国は 東西南北に広い上 脊梁山脈など地形特性もあり 例えば日本海側 太平洋側等といった地域ごとに気温や降雨などの気象の状況は異なる このため これまで観測された降雨データを用いて想定最大規模降雨を設定するにあたり 降雨の特性の類似する地域に区分することとする 気象現象に関する地域区分については 例えば地域別比流量図 ( クリーガー曲線

統計学 - 社会統計の基礎 - 正規分布 標準正規分布累積分布関数の逆関数 t 分布正規分布に従うサンプルの平均の信頼区間 担当 : 岸 康人 資料ページ :

統計学 - 社会統計の基礎 - 正規分布 標準正規分布累積分布関数の逆関数 t 分布正規分布に従うサンプルの平均の信頼区間 担当 : 岸 康人 資料ページ : https://goo.gl/qw1djw 正規分布 ( 復習 ) 正規分布 (Normal Distribution)N (μ, σ 2 ) 別名 : ガウス分布 (Gaussian Distribution) 密度関数 Excel:= NORM.DIST

<4D F736F F D204B208C5182CC94E497A682CC8DB782CC8C9F92E BD8F6494E48A722E646F6378>

3 群以上の比率の差の多重検定法 013 年 1 月 15 日 017 年 3 月 14 日修正 3 群以上の比率の差の多重検定法 ( 対比較 ) 分割表で表記される計数データについて群間で比率の差の検定を行う場合 全体としての統計的有意性の有無は χ 検定により判断することができるが 個々の群間の差の有意性を判定するためには多重検定法が必要となる 3 群以上の比率の差を対比較で検定する方法としては

vi アハ ート2 アハ ート3 アハ ート4 アハ ート5 アハ ート6 アハ ート7 アハ ート8 アハ ート9 アハ ート10 アハ ート11 アハ ート12 アハ ート13 アハ ート14 アハ ート15 アハ ート16 アハ ート17 アハ ート18 アハ ート19 アハ ート20 アハ

iii vi アハ ート2 アハ ート3 アハ ート4 アハ ート5 アハ ート6 アハ ート7 アハ ート8 アハ ート9 アハ ート10 アハ ート11 アハ ート12 アハ ート13 アハ ート14 アハ ート15 アハ ート16 アハ ート17 アハ ート18 アハ ート19 アハ ート20 アハ ート21 アハ ート22 アハ ート23 vii アハ ート 24 アハ ート 25 アハ ート26

Medical3

1.4.1 クロス集計表の作成 -l m 分割表 - 3つ以上のカテゴリを含む変数を用いて l mのクロス集計表による分析を行います この例では race( 人種 ) によってlow( 低体重出生 ) に差が認められるかどうかを分析します 人種には3つのカテゴリ 低体重出生には2つのカテゴリが含まれています 2つの変数はともにカテゴリ変数であるため クロス集計表によって分析します 1. 分析メニュー

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ii iii iv v 2 vi vii viii ix x xi xii xiii xiv xv xvi xvii 1 CHAPTER 1-1 1-2 1-3 2 CHAPTER 2-1 2-2 2-3 2-4 1 2 2-5 3 4 2-6 5 6 2-7 7 8 2-8 9 2-9 10 11 2-10 12 13 2-11 14 15 2-12 16 17 18 2-13 1 2 2-14

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章母集団と指定値との量的データの検定. 検定手順 前章で質的データの検定手法について説明しましたので ここからは量的データの検定について話します 量的データの検定は少し分量が多くなりますので 母集団と指定値との検定 対応のない 群間の検定 対応のある 群間の検定 と 3つに章を分けて話を進めることにします ここでは 母集団と指定値との検定について説明します 例えば全国平均が分かっている場合で ある地域の標本と全国平均を比較するような場合や

解析センターを知っていただく キャンペーン

005..5 SAS 問題設定 目的 PKパラメータ (AUC,Cmax,Tmaxなど) の推定 PKパラメータの群間比較 PKパラメータのバラツキの評価! データの特徴 非反復測定値 個体につき 個の測定値しか得られない plasma concentration 非反復測定値のイメージ図 測定時点間で個体の対応がない 着目する状況 plasma concentration 経時反復測定値のイメージ図

困ったときのQ&A

ii iii iv NEC Corporation 1997 v P A R T 1 vi vii P A R T 2 viii P A R T 3 ix x xi 1P A R T 2 1 3 4 1 5 6 1 7 8 1 9 1 2 3 4 10 1 11 12 1 13 14 1 1 2 15 16 1 2 1 1 2 3 4 5 17 18 1 2 3 1 19 20 1 21 22 1

基礎統計

基礎統計 第 11 回講義資料 6.4.2 標本平均の差の標本分布 母平均の差 標本平均の差をみれば良い ただし, 母分散に依存するため場合分けをする 1 2 3 分散が既知分散が未知であるが等しい分散が未知であり等しいとは限らない 1 母分散が既知のとき が既知 標準化変量 2 母分散が未知であり, 等しいとき 分散が未知であるが, 等しいということは分かっているとき 標準化変量 自由度 の t

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Ch.4 重回帰分析 : 推論 重回帰分析 y = 0 + 1 x 1 + 2 x 2 +... + k x k + u 2. 推論 1. OLS 推定量の標本分布 2. 1 係数の仮説検定 : t 検定 3. 信頼区間 4. 係数の線形結合への仮説検定 5. 複数線形制約の検定 : F 検定 6. 回帰結果の報告 入門計量経済学 1 入門計量経済学 2 OLS 推定量の標本分布について OLS 推定量は確率変数

活用ガイド　（ハードウェア編）

(Windows 98) 808-877675-122-A ii iii iv NEC Corporation 1999 v vi PART 1 vii viii PART 2 PART 3 ix x xi xii P A R T 1 2 1 3 4 1 5 6 1 7 8 1 9 10 11 1 12 1 1 2 3 13 1 2 3 14 4 5 1 15 1 1 16 1 17 18 1 19

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章重回帰分析 複数の変数で 1つの変数を予測するような手法を 重回帰分析 といいます 前の巻でところで述べた回帰分析は 1つの説明変数で目的変数を予測 ( 説明 ) する手法でしたが この説明変数が複数個になったと考えればよいでしょう 重回帰分析はこの予測式を与える分析手法です 以下の例を見て下さい 例 以下のデータ (Samples 重回帰分析 1.txt) をもとに体重を身長と胸囲の1 次関数で

第７章

5. 推定と検定母集団分布の母数を推定する方法と仮説検定の方法を解説する まず 母数を一つの値で推定する点推定について 推定精度としての標準誤差を説明する また 母数が区間に存在することを推定する信頼区間も取り扱う 後半は統計的仮説検定について述べる 検定法の基本的な考え方と正規分布および二項確率についての検定法を解説する 5.1. 点推定先に述べた統計量は対応する母数の推定値である このように母数を一つの値およびベクトルで推定する場合を点推定

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1. はじめに この節でのテーマ データ分布の中心位置を数値で表す 可視化でとらえた分布の中心位置を数量化する 平均値とメジアン, 幾何平均 この節での到達目標 1 平均値 メジアン 幾何平均の定義を書ける 2 平均値とメジアン, 幾何平均の特徴と使える状況を説明できる. 3 平均値 メジアン 幾何平均を計算できる 2. 特性値 集めたデータを度数分布表やヒストグラムに整理する ( 可視化する )

Excel で学ぶ 実験計画法データ処理入門 坂元保秀 まえがき 本テキストは, 大学の統計解析演習や研究室ゼミ生の教育の一環として, 実験計画法を理解するための序論として, 工業系の分野で収集される特性データを Microsoft Excel を用いて実践的に処理する方法を記述したものである. 当初は, 完全ランダム実験で二元配置法まで Excel 関数を利用して実施していたが, 企業の皆様から身近に解析ができる

EBNと疫学

ノンパラメトリック検定 94 質的変数と質的変数の関連性を調べる - クロス表 行周辺度数 肺がん合計発生発生しないあり 100 人 900 人 1000 人喫煙なし 10 人 990 人 1000 人合計 110 人 1890 人 2000 人 列周辺度数 95 クロス表 - 行パーセント 各行のセルの度数を行周辺度数で割って 100 をかけたもの 行周辺度数 肺がん合計発生発生しない 10%(100

学習内容と日常生活との関連性の研究－まえがき・概要・目次

仮説検定の手順

2018 年 4 月 4 日 ( 東京 ) 仮説検定とその手順 基礎編 折笠秀樹 ( 富山大学 ) 折笠秀樹富山大学 で検索 折笠秀樹教室 前提 統計学には 記述統計 Descriptive statistics ( ナイチンゲール コレラ ) 推測統計 Inferential statistics (R.A. フィッシャー ) 仮説検定 (Hypothesis testing) 推定 信頼区間 (Estimation/

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/ 社会調査論 本章の概要 本章では クロス集計表を用いた独立性の検定を中心に方法を学ぶ 1) 立命館大学経済学部 寺脇 拓 2 11 1.1 比率の推定 ベルヌーイ分布 (Bernoulli distribution) 浄水器の所有率を推定したいとする 浄水器の所有の有無を表す変数をxで表し 浄水器をもっている を 1 浄水器をもっていない を 0 で表す 母集団の浄水器を持っている人の割合をpで表すとすると

自動車感性評価学 1. 二項検定 内容 2 3. 質的データの解析方法 1 ( 名義尺度 ) 2.χ 2 検定 タイプ 1. 二項検定 官能検査における分類データの解析法 識別できるかを調べる 嗜好に差があるかを調べる 2 点比較法 2 点識別法 2 点嗜好法 3 点比較法 3 点識別法 3 点嗜好

. 内容 3. 質的データの解析方法 ( 名義尺度 ).χ 検定 タイプ. 官能検査における分類データの解析法 識別できるかを調べる 嗜好に差があるかを調べる 点比較法 点識別法 点嗜好法 3 点比較法 3 点識別法 3 点嗜好法 : 点比較法 : 点識別法 配偶法 配偶法 ( 官能評価の基礎と応用 ) 3 A か B かの判定において 回の判定でAが選ばれる回数 kは p の二項分布に従う H :

III

III 1 1 2 1 2 3 1 3 4 1 3 1 4 1 3 2 4 1 3 3 6 1 4 6 1 4 1 6 1 4 2 8 1 4 3 9 1 5 10 1 5 1 10 1 5 2 12 1 5 3 12 1 5 4 13 1 6 15 2 1 18 2 1 1 18 2 1 2 19 2 2 20 2 3 22 2 3 1 22 2 3 2 24 2 4 25 2 4 1 25 2

iii iv v vi vii viii ix 1 1-1 1-2 1-3 2 2-1 3 3-1 3-2 3-3 3-4 4 4-1 4-2 5 5-1 5-2 5-3 5-4 5-5 5-6 5-7 6 6-1 6-2 6-3 6-4 6-5 6 6-1 6-2 6-3 6-4 6-5 7 7-1 7-2 7-3 7-4 7-5 7-6 7-7 7-8 7-9 7-10 7-11 8 8-1

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i 1 1 2 3 6 6 7 8 10 10 11 12 12 12 13 2 15 15 16 17 17 18 19 20 20 21 ii CONTENTS 25 26 26 28 28 29 30 30 31 32 35 35 35 36 37 40 42 44 44 45 46 49 50 50 51 iii 52 52 52 53 55 56 56 57 58 58 60 60 iv

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i 1 1 2 2 3 3 4 4 4 5 7 8 8 9 9 10 11 13 14 15 16 17 19 ii CONTENTS 2 21 21 22 25 26 32 37 38 39 39 41 41 43 43 43 44 45 46 47 47 49 52 54 56 56 iii 57 59 62 64 64 66 67 68 71 72 72 73 74 74 77 79 81 84

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i 1 1 1 2 2 2 3 4 4 5 6 7 7 9 10 11 12 13 14 15 17 ii CONTENTS 2 19 19 20 23 24 25 25 26 29 29 31 31 33 35 36 36 39 39 41 44 45 46 48 iii 50 50 52 54 55 57 57 59 61 63 64 66 66 67 70 70 73 74 74 77 77

VB-C50i/VB-C50iR 使用説明書

a ii iii iv a v vi vii viii d a a d ix a a d b a a a b x a a g a g a e a a xi a a a xii a a xiii xiv 1-2 1-3 d 1-4 1-5 1-6 1-7 1-8 1-9 1-10 1-11 1-12 2-2 2-3 a 2-4 a 2-5 a 2-6 2-7 2-8 2-9 2-10 2-11 2-12

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i ii iii iv v vi vii viii ix x xi ( ) 854.3 700.9 10 200 3,126.9 162.3 100.6 18.3 26.5 5.6/s ( ) ( ) 1949 8 12 () () ア イ ウ ) ) () () () () BC () () (

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i ii iii iv v 43 43 vi 43 vii T+1 T+2 1 viii 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 a) ( ) b) ( ) 51

i

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1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 I II III 11 IV 12 V 13 VI VII 14 VIII. 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 _ 33 _ 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 VII 51 52 53 54 55 56 57 58 59

平成18年版　男女共同参画白書

i ii iii iv v vi vii viii ix 3 4 5 6 7 8 9 Column 10 11 12 13 14 15 Column 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 Column 27 28 29 30 Column 31 32 33 34 35 36 Column 37 Column 38 39 40 Column 41 42 43 44 45

経済統計分析１ イントロダクション

1 経済統計分析 9 分散分析 今日のおはなし. 検定 statistical test のいろいろ 2 変数の関係を調べる手段のひとつ適合度検定独立性検定分散分析 今日のタネ 吉田耕作.2006. 直感的統計学. 日経 BP. 中村隆英ほか.1984. 統計入門. 東大出版会. 2 仮説検定の手続き 仮説検定のロジック もし帰無仮説が正しければ, 検定統計量が既知の分布に従う 計算された検定統計量の値から,

リファレンス

STEP1 STEP 2 STEP 3 ii iii iv v NEC Corporation 1998 vi C O N T E N T S P A R T 1 viii ix C O N T E N T S P A R T 2 x P A R T 3 xi C O N T E N T S P A R T 4 xii P A R T 5 xiii C O N T E N T S P A R T

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vii ix xi xii xiii xiv xv 1 2 1 2 3 3 4 5 4 6 5 7 8 6 9 7 10 11 12 13 14 8 15 1 2 16 3 17 4 18 19 20 5 21 22 23 24 6 25 7 8 26 27 28 29 9 30 31 10 32 33 34 11 35 36 37 12 38 39 40 13 41 14 42 43 44

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107 25 1 2016 3 Key Words : A 114 67 58.84 Mann-Whitney 6 1. 2. 3. 4. 5. 6. I. 21 4 B 23 11 1 9 8 7 23456 108 25 1 2016 3 78 9 II. III. IV. 1. 24 4 A 114 2. 24 5 6 3. 4. 5. 3 42 5 16 6 22 5 4 4 4 3 6.

際 正規分布に従わない観測値に対して通常の t 検定を適用した場合 どのような不都合が生じるかを考える 一般に通常の t 検定や Wilcoxon 検定などの仮説検定を行う場合 2つの処理の間に差がないことが真実であるにもかかわらず差があると主張する過誤確率 ( 第 1 種の過誤確率 ) 2つの処理

連載 第 2 回 医学データの統計解析の基本 2 つの平均の比較 * 朝倉こう子 濱﨑俊光 Fundamentals of statistical analysis in biomedical research:two-sample tests for comparing means 1 基礎研究や臨床研究を問わず医学研究において 新しい化合物や治療法を発見し その性能を特徴づける場合 何らかの対照

目次情報

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日本補綴学会第 114 回学術大会 研究教育研修 Ⅰ 2005.10.1. 医学統計のつぼ 国立保健医療科学院技術評価部 横山徹爾 研究計画 データの整理 検定とは? 数量データの差の検定 質的データの差の検定 検定と区間推定 関連の分析 22 つの数量データの関連 研究計画時に行うこと 目的 仮説を明確に 最終的なまとめの図表を頭に描いておく 統計解析手法も決めておく とはいえ 統計学の基本が分かっていないと

SPP24_Program_WOC(J)-15

9:00-9:10 9:20-10:00 Invited Lecture A1-01-I 1 10:00-10:20 A1-02 3 10:20-10:40 A1-03 5 9:20-9:40 B1-01 7 9:40-10:00 B1-02 9 10:00-10:20 B1-03 11 10:20-10:40 B1-04 13 - i - 11:00-12:00 Plenary Lecture S-01

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04. 重回帰分析 京都大学 加納学 Division of Process Control & Process Sstems Engineering Department of Chemical Engineering, Koto Universit manabu@cheme.koto-u.ac.jp http://www-pse.cheme.koto-u.ac.jp/~kano/ Outline

第 3 回講義の項目と概要 統計的手法入門 : 品質のばらつきを解析する 平均と標準偏差 (P30) a) データは平均を見ただけではわからない 平均が同じだからといって 同一視してはいけない b) データのばらつきを示す 標準偏差 にも注目しよう c) 平均

第 3 回講義の項目と概要 016.8.9 1.3 統計的手法入門 : 品質のばらつきを解析する 1.3.1 平均と標準偏差 (P30) a) データは平均を見ただけではわからない 平均が同じだからといって 同一視してはいけない b) データのばらつきを示す 標準偏差 にも注目しよう c) 平均 :AVERAGE 関数, 標準偏差 :STDEVP 関数とSTDEVという関数 1 取得したデータそのものの標準偏差