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T検定と等分散性

ショートカット: 違い類似点ジャカード類似性係数参考文献

T検定と等分散性の違い

T検定 vs. 等分散性

t検定(ティーけんてい)とは、帰無仮説が正しいと仮定した場合に、統計量がt分布に従うことを利用する統計学的検定法の総称である。母集団が正規分布に従うと仮定するパラメトリック検定法であり、t分布が直接、もとの平均や標準偏差にはよらない(ただし自由度による)ことを利用している。2組の標本について平均に有意差があるかどうかの検定などに用いられる。統計的仮説検定の一つ。日本工業規格では、「検定統計量が,帰無仮説の下でt分布に従うことを仮定して行う統計的検定。」と定義している。 スチューデントのt検定(Student's t-test)とも呼ばれるが、これは統計学者のウィリアム・ゴセットが雇用者であるギネスビール社に本名使用を許されずStudent というペンネームで最初の論文を発表した(1908年)ためである。. 等分散性を示すランダムデータのプロット 統計学において、確率変数の列あるいはベクトルを構成する全ての確率変数が, 等しい有限分散を持つとき, それらは等分散(とうぶんさん)である。英語では homoscedasticity あるいは homogeneity of variance と呼ばれる。逆は不等分散性 あるいは分散の不均一性である。 等分散性の仮定は、数学的あるいは計算機的処理を単純化する。等分散性の重大な違反(実際は不等分散であるデータの分布を等分散と仮定する)は、ピアソン係数によって計測される適合度の過大評価をもたらす。.

T検定と等分散性間の類似点

T検定と等分散性は(ユニオンペディアに)共通で4ものを持っています: バートレット検定分散 (確率論)統計学正規分布

バートレット検定

バートレット検定(バートレットけんてい、Bartlett's test)とは、統計学的検定法の一種で、複数の群からなる標本について分散が各群とも等しいかどうか(分散の均一性)を検定する方法である。分散分析などの検定法はこの分散の均一性を仮定している。 バートレット検定は正規分布からの逸脱に対して敏感、つまり正規分布に従わない標本では分散が均一かどうかよりもその非正規性を検出する傾向がある。正規分布に従わないと想定される場合には、それほど敏感でないルビーン検定 (Levene test) が好ましい。.

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分散 (確率論)

率論および統計学において、分散(ぶんさん、variance)は、確率変数の2次の中心化モーメントのこと。これは確率変数の分布が期待値からどれだけ散らばっているかを示す非負の値である。 記述統計学においては標本が標本平均からどれだけ散らばっているかを示す指標として標本分散(ひょうほんぶんさん、sample variance)を、推測統計学においては不偏分散(ふへんぶんさん、unbiased (sample) variance)を用いる。 に近いほど散らばりは小さい。 日本工業規格では、「確率変数 からその母平均を引いた変数の二乗の期待値。 である。」と定義している。 英語の variance(バリアンス)という語はロナルド・フィッシャーが1918年に導入した。.

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統計学

統計学(とうけいがく、statistics、Statistik)とは、統計に関する研究を行う学問である。 統計学は、経験的に得られたバラツキのあるデータから、応用数学の手法を用いて数値上の性質や規則性あるいは不規則性を見いだす。統計的手法は、実験計画、データの要約や解釈を行う上での根拠を提供する学問であり、幅広い分野で応用されている。 現在では、医学(疫学、EBM)、薬学、経済学、社会学、心理学、言語学など、自然科学・社会科学・人文科学の実証分析を伴う分野について、必須の学問となっている。また、統計学は哲学の一分科である科学哲学においても重要な一つのトピックになっている。.

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正規分布

率論や統計学で用いられる正規分布(せいきぶんぷ、normal distribution)またはガウス分布(Gaussian distribution)は、平均値の付近に集積するようなデータの分布を表した連続的な変数に関する確率分布である。中心極限定理により、独立な多数の因子の和として表される確率変数は正規分布に従う。このことにより正規分布は統計学や自然科学、社会科学の様々な場面で複雑な現象を簡単に表すモデルとして用いられている。たとえば実験における測定の誤差は正規分布に従って分布すると仮定され、不確かさの評価が計算されている。 また、正規分布の確率密度関数のフーリエ変換は再び正規分布の密度関数になることから、フーリエ解析および派生した様々な数学・物理の理論の体系において、正規分布は基本的な役割を果たしている。 確率変数 が1次元正規分布に従う場合、X \sim N(\mu, \sigma^) 、確率変数 が 次元正規分布に従う場合、X \sim N_n(\mu, \mathit) などと表記される。.

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上記のリストは以下の質問に答えます

T検定と等分散性の間の比較

等分散性が12を有しているT検定は、38の関係を有しています。 彼らは一般的な4で持っているように、ジャカード指数は8.00%です = 4 / (38 + 12)。

参考文献

この記事では、T検定と等分散性との関係を示しています。情報が抽出された各記事にアクセスするには、次のURLをご覧ください:

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