Aritalab:Lecture/JSBi/Test/Math
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+ | 母集団から無作為に抽出された標本集団から、もとの母集団を統計的に推し量ることを推定という。 | ||
+ | ===回帰分析=== | ||
+ | 従属変数(近似したい値、目的変数ともいう)と説明変数(近似に用いるデータ)の関係を統計的に推定することを回帰分析という。 | ||
+ | 1個の説明変数から1個の従属変数を予測する場合を単回帰、説明変数を複数用いる場合を重回帰という。 | ||
+ | 従属変数を<i>y</i>、説明変数を<i>x</i>とすると | ||
+ | :<math> y_i = a_{i1}x_{i1} + a_{i2}x_{i2} + ... a_{ij}x_{ij}</math> | ||
+ | の形でパラメータ<i>a_{ij}</i>を最小二乗法で決定する線形回帰が一般的。 | ||
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− | + | 標本の値から、母集団の平均値や分散を予測することを点推定(数値を点として予測)と呼び、その推定がどれ位ずれているかを区間推定と呼ぶ。 | |
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Latest revision as of 15:35, 24 May 2011
Contents |
[edit] 確率
[edit] 分布
[edit] 統計・推定
母集団から無作為に抽出された標本集団から、もとの母集団を統計的に推し量ることを推定という。
[edit] 回帰分析
従属変数(近似したい値、目的変数ともいう)と説明変数(近似に用いるデータ)の関係を統計的に推定することを回帰分析という。 1個の説明変数から1個の従属変数を予測する場合を単回帰、説明変数を複数用いる場合を重回帰という。 従属変数をy、説明変数をxとすると
の形でパラメータa_{ij}を最小二乗法で決定する線形回帰が一般的。
[edit] 点推定と区間推定
標本の値から、母集団の平均値や分散を予測することを点推定(数値を点として予測)と呼び、その推定がどれ位ずれているかを区間推定と呼ぶ。