定量的探索的データ分析（EDA）技術 - ダミー

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EDAは主にグラフィカルなテクニックに基づいていますが、いくつかの定量的なテクニックもあります。この記事では、間隔推定と仮説検定の2つについて説明します。

区間推定

区間推定は、変数が落ちる可能性のある範囲の値を構築するために使用される手法です。これの重要な一例は、信頼区間です。信頼区間999は、平均などの母集団尺度の値を含む可能性が高い数の範囲である。信頼区間は次のように構成されます。 <！信頼区間は、ポイント推定値からエラーマージンを引いたものに等しい下限値と、

上限値

ポイントの見積もりに誤差の999 + 999を加えたものに等しくなります。ポイント推定値は、サンプルから推定された単一値である。例えば、標本平均は母集団平均の点推定値である。同様に、標本標準偏差は母集団標準偏差の点推定値である。 <！ - 2 - > 誤差のマージンは、ポイント見積りに関連する不確実性の量を反映する。言い換えれば、あるサンプルから次のサンプルに変化する点の推定量を示します。誤差のマージンは、使用されているサンプルの標準偏差およびサイズに基づいています。これらの計算の結果は、集団メジャーの真の値を含む可能性のある値の範囲です。 <！たとえば、研究者が95％の信頼度で、次のS&P 500への平均収益の真の値を含む区間（-2.0％、+ 8.0％）があると判断したとします年。サンプル平均は、この間隔の下限と上限の平均です（つまり、3.0％）。したがって、誤差のマージンは5％です。仮説検定統計仮説は、強い相反する証拠がなければ真であると仮定された陳述である。仮説検定は、命題が真であるか偽であるかを決定するために、多くの分野で広く使用されている。例えば、仮説検定は、州の居住者の平均年齢が43歳かどうかを判断するために使用することができる。

ポートフォリオの株式への平均リターンは7. 2％です。都市の年間降雨量は正規分布に従います。仮説検定は、以下からなる複数段階のプロセスである。

帰無仮説のステートメント：これは真とみなされるステートメントである。

代替仮説のステートメント：これは、帰無仮説が棄却された場合に受け入れられるステートメントです。

仮説検定が行われる重要度：これは、仮説が偽である場合に帰無仮説を棄却する可能性に等しい。

試験統計量：これは、試料データが帰無仮説と一致するかどうかを示す数値尺度である。