ブートストラップ法を使えば、分布の仮定をしなくても仮説検定や区間推定ができる!

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  • เผยแพร่เมื่อ 16 ธ.ค. 2024

ความคิดเห็น • 6

  • @misasagi1566
    @misasagi1566 ปีที่แล้ว +6

    めちゃ分かりやすいです!!ありがとうございます!!

    • @DataScienceLab.
      @DataScienceLab.  ปีที่แล้ว +2

      コメントありがとうございます(^-^)
      喜んでいただけてよかったです!

  • @takenoko-chan
    @takenoko-chan ปีที่แล้ว +4

    本当に助かりました!
    学生に説明するのはに参考になります!

  • @myfairc-girls2305
    @myfairc-girls2305 ปีที่แล้ว +2

    標本平均は正規分布、標本分散はX2分布に従うことが分っているため平均・分散の推定にはブートストラップ(以下BS)は不要ということですか?
    また統計検定のテキストでは、BSは標本推定量のバイアスを推定(BSバイアス)する為に使っているのですが、「BS推定量」と「標本推定量-BSバイアス」とはどう違うのでしょうか?

    • @DataScienceLab.
      @DataScienceLab.  ปีที่แล้ว +2

      標本平均の分布は数学的に推測することができるので、その分布を元に検定や推定を行うことができますが、ブートストラップ法によってシミュレーション的に検定や推定を行う方法もある。ということを表現したつもりです(ブートストラップ法が不要という意味ではありません)。
      「BS推定量」と「標本推定量-BSバイアス」の違いについては、「BS推定量」は"各ブートストラップ標本を使って計算した統計量"と理解しています。「標本推定量-BSバイアス」については、統計検定のテキストを拝見したことがなく、言葉の定義がわからないので回答できません。申し訳ありません。

    • @myfairc-girls2305
      @myfairc-girls2305 ปีที่แล้ว +1

      @@DataScienceLab. ありがとうございました。