検定
母集団と標本
母集団
- 総数
\begin{equation}
N
\end{equation}
- 母平均
\begin{equation}
\mu=\frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N} x_i
\end{equation}
- 母分散
\begin{equation}
\sigma^{2}=\frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N}\left(x_{i}-\mu\right)^{2}
\end{equation}
- 母標準偏差
\begin{equation}
\sigma=\sqrt{\sigma^{2}}
\end{equation}
標本
- 標本数
\begin{equation}
n
\end{equation}
- 標本平均
\begin{equation}
X_m=\frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} x_i
\end{equation}
- 標本分散
\begin{equation}
s^{2}=\frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n}\left(x_{i}-X_m\right)^{2}
\end{equation}
- 標本偏差
\begin{equation}
s=\sqrt{s^{2}}
\end{equation}
- 不偏分散
母分散の推定値
\begin{equation}
u^{2}=\frac{1}{n-1} \sum_{i=1}^{n}\left(x_{i}-X_m\right)^{2}
\end{equation}
- 不偏標準偏差
母標準偏差の推定値
\begin{equation}
u=\sqrt{u^{2}}
\end{equation}
- $X_m$ の分散
\begin{equation}
\frac{\sigma^{2}}{n}
\end{equation}
- 標準誤差
$X_m$ の標準偏差の推定値
\begin{equation}
SE=\frac{u}{\sqrt{n}}
\end{equation}
- その他
\begin{equation}
Z_{m}=\frac{X_{m}-\mu}{\frac{\sigma}{\sqrt{n}}}
\end{equation}
は標準正規分布となる
\begin{equation}
t_{m}=\frac{X_{m}-\mu}{\frac{u}{\sqrt{n}}}
\end{equation}
は t 分布となる
参考
東北大学池田郁男教授の記事が分かりやすい。
「統計検定を理解せずに使っている人のために I」
「統計検定を理解せずに使っている人のために II」
「統計検定を理解せずに使っている人のために III」
「改訂増補版:統計検定を理解せずに使っている人のために I」
「改訂増補版:統計検定を理解せずに使っている人のために II」
「改訂増補版:統計検定を理解せずに使っている人のために III」
順序統計量
$X_{1}, X_{2}, \ldots, X_{n}$ を
ランダム標本としたとき,これを小さい順に並べかえた
$X_{(1)}, X_{(2)}, \ldots, X_{(n)}$
を順序統計量という。
$X_{i}$ の
分布関数を $F(x)$、
確率密度関数を $f(x)$
とするとき、
$X_{(j)}$
の確率密度関数は
\begin{equation}
f_{X_{(j)}}(x)=\frac{n !}{(j-1) !(n-j) !} f_{X}(x)\left[F_{X}(x)\right]^{j-1}\left[1-F_{X}(x)\right]^{n-j}
\end{equation}
となる。