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SAMPLING DISTRIBUTION

標本分布

OVERVIEW

標本分布

統計的推測において利用される標本分布について解説します。

TABLE OF CONTENTS

目次

SAMPLING DISTRIBUTION

標本分布

統計的推測において利用される代表的な統計量とその確率分布について解説します。

統計量と標本分布

母集団から抽出した標本が含む情報を何らかの形で要約した指標を統計量と呼びます。統計量がしたがう確率分布を標本分布と呼びます。

標本和とその標本分布

母集団分布から抽出されたランダムサンプルどうしの和として定義される確率変数を標本和と呼びます。標本和の期待値は標本の大きさと母平均の積と一致し、標本和の分散は標本の大きさと母分散の積と一致します。

標本平均とその標本分布

母集団分布から抽出されたランダムサンプルどうしの算術平均として定義される確率変数を標本平均と呼びます。標本平均の期待値は母平均と一致し、標本平均の分散は母分散を標本の大きさで割った値と一致します。

LAW OF LARGE NUMBERS

準備中

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RELATED KNOWLEDGE

関連知識

REQUIRED KNOWLEDGE

前提知識

本節を学ぶ上で以下の知識が役に立ちます。

確率

公理主義的な確率論について解説します。具体的には、確率空間や確率関数などの概念を定義した上で、確率空間の公理をもとに、確率空間が満たす基本的な性質を証明します。

離散型の確率分布

確率に関して定量的な分析を行うために確率変数を用いて標本点を数値化します。特に、試行において起こり得る結果が有限個ないし可算個である場合には離散型の確率変数を利用します。

連続型の確率分布

確率に関して定量的な分析を行うために確率変数を用いて標本点を数値化します。特に、試行において起こり得る結果が非可算個である場合には連続型の確率変数を利用します。

ADVANCED KNOWLEDGE

発展知識

本節で得た知識は以下の分野を学ぶ上での基礎になります。

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