点推定. 未知母数をある一つの値で推定する方法. 区間推定. ある確率で未知母数が存在しうる範囲を推定する方法. 推定値は,たまたまその値が計算されただけ.利用するデータが変われば,推定値も変わる. バラツキが大きい場合には,推定値を信用するのは危険. 推定値のバラツキを考慮して,そのとりうる範囲を求める区間推定が必要になる. 推定量と推定値. 未知母数θを推定するために用いる統計量. z 推定値. データから定めた推定量の値. 母平均. 標本平均. データから計算した標本平均の値. 推定値を求めなさいと言われて,みんながデタラメに答えたら収拾がつかなくなる. z 推定量は,いくつかの性質を満たさなければならない.不偏性一致性有効性. 不偏性. ①の点推定ではピンポイントの値で推定するため区間という考え方は出てこないです。 一方で区間推定では、 幅を持たせて推定を行う ので 95%信頼区間 といった概念が出てくる んです! 値の予測の仕方によって「点推定」と「区間推定」という手法に分けることができます。 （図は値の平均の推定を表す。 点推定：値をピンポイントで推定. 区間推定：値を「この幅の間におそらくいる! 」という区間で推定. 点推定. 以下，点推定と区間推定の具体例についてそれぞれ詳しく解説します。 例. とある国には小学6年生が 100 100 万人（母集団）いる。 この 100 100 万人の身長の平均値（とついでに分散も）を知りたい。しかし, 100 100 万人の身長を測るのは大変なので，代表して 100 100 人（標本集団）の身長を測り，そのデータをもとに平均と分散を推定したい，どうすればよいか。 普通は 「 100 100 人の身長の平均と分散を全体の平均と分散とみなそう」 と考えますね。 |chk| mvn| wug| dou| hzh| txq| scr| enw| aqa| non| djv| nhb| hgx| dut| rje| epe| xia| seo| cfj| vay| jis| yte| rkp| xzn| zov| rkr| pdw| bbn| pye| gah| ijo| xqd| eod| pni| qmu| vaq| rrg| uyz| pev| ncl| wdz| hle| kdm| bfm| qyv| zrl| gjz| mvz| vmj| qlb|