Ⅱ.統計学

Ⅱ.統計学

確率と確率分布 / 推定、検定 / 回帰分析

2. 確率と確率分布 A. 確率 a. 標本空間、事象 b. 確率、条件付き確率 (2015 60) ・順列 nPk=n(n-1) (n-2) (n-3)…(n-k+1) ・組合せ nCk=nPk÷k!   c. 離散型確率変数、連続型確率変数 d. 大数の法則、中心極限定理   B. 確率分布 a. 離散型確率分布、連続型確率分布  b. 自由度 c. 二項分布、ポアソン分布、正規分布、t分布、χ2 分布、F 分布 (2017 28、2013 63) ○離散型 :「二項分布」「ポアソン分布」 ○連続型 :「正規分布」「t分布」「F分布」「ラプラス分布」「χ2 分布」   d. 期待値、分散   ○確率密度関数 (2017 27)  連続確率変数の確率分布を規定する関数を確率密度関数 確率変数X が連続的な値をとる連続確率変数であるときに X がある範囲 をとる確率を P とした場合,その確率を与える以下の関数 f(x) を確率密度関数という。 ○確率質量関数(2017 27)  離散確率変数の確率分布を規定する関数を確率質...
Ⅱ.統計学

基礎(ROC、基本統計量)

1. 基礎 A. データの分類 a. 質的変数、量的変数   b. 離散変数、連続変数   c. 名義尺度、順序尺度、間隔尺度、比率〈比例〉尺度 d. 母集団、標本 ○標本の抽出方法 ★層化(層別)抽出法  (2013 61)  母集団をあらかじめいくつかの層に分けておき、各層の中から必要な数の調査対象を無作為に抽出する方法 【メリット】 母集団内情報(年齢別、性別など)の比較を行える、母集団の推測の精度が増す、 各層において分布が大きく異なる場合に使うことができる 【デメリット】 母集団の構成情報を事前に知っておく必要がある   ・クラスター抽出法(集落抽出法)  1.母集団を、小集団である「クラスター(集落)」に分ける 2.分けられたクラスターの中から、いくつかのクラスターを無作為抽出する 3.それぞれのクラスターにおいて全数調査を行う  【メリット】クラスターの情報さえあれば抽出することができるので、時間や手間を節約できる 【デメリット】同じクラスターに属する調査対象は似た性質を持ちやすいため、標本に偏りが生じる   ・多段抽出法  ...
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