推定 サンプルサイズ(sample size)
同義語標本の大きさ定義サンプルサイズ(sample size)とは標本(sample)に含まれる測定値の個数のことである。関連標本(sample)
推定
推定 推定 統計量(statistics)
定義統計量(statistics)とは、分布の特徴を表す値のことである。代表値(representative value)と散布度(dispersion)が主なものである。関連統計量（記述統計の文脈では）代表値(representative...
推定 標本統計量(sample statistics)
定義標本統計量(sample statistics)とは、標本の平均や分散など標本の分布の特徴を表す値（＝統計量）のことである。関連母数(parameter)
推定 エラーバー(error bars)
定義エラーバー(error bars)とは、統計学的推定における不確実性を視覚的に表現する方法１つである。伝統的に頻用される図であるが、その解釈は非直観的なものであり、取扱には注意を要する。エラーバーの種類エラーバーには３つの種類がある。そ...
推定 最尤推定値
定義最尤推定値とは、尤度関数（対数尤度関数）が最大化を取る未知パラメータの値のこと。
推定 尤度関数(likelihood function)
定義尤度関数(likelihood function)L(θ)とは、同時確率の公式を、データ → パラメータの方向という方向で見たものである。パラメータθの母集団があり、この母集団からn個のデータ(x1,x2...,xn)が標本抽出される同...
推定 プロットされた点と点を結ぶ曲線の作成方法
プロットされた点と点を結ぶ曲線を作成する方法には、(1) パラメトリックアプローチ (2) ノンパラメトリックアプローチ がある。パラメトリック・アプローチとは全データを１つの関数にあてはめようとする方法である。ノンパラメトリック・アプロー...
推定 最尤推定法(maximum likelihood estimation : )
定義最尤推定法とは、特定の標本データを観測する確率を最大にする未知の母集団パラメータを推測する方法である。実際には尤度関数(likelihood function)を作成し、尤度関数（ないし対数尤度関数）が最大値を取るパラメータを推定する。...
推定 不偏推定値(unbiased estimate)
定義不偏推定値(unbiased estimate)とは不偏推定量 (unbiased estimator)を用いて得られた値のことである。例えば平均は不偏推定量であり、平均値は不偏推定値である。関連推定量のバイアス
推定 不偏推定量 (unbiased estimator)
定義不偏推定量 (unbiased estimator)とは、推定量の期待値が推定すべき母数に等しい（性質を持つ）推定量のことである。例えば、標本平均は不偏推定量であるが、標本分散は不偏推定量ではないことが知られている。関連推定量のバイアス
推定 区間推定(interval estimation)
定義区間推定とは、標本から、母数を含んでいそうだと予測される範囲を求めることである。１回の区間推定の結果は１つの範囲である。複数回の区間推定を繰り返せば、複数の範囲が得られる。この複数の範囲のうち、n%のものが実際に真の母数を含んでいると考...
推定 点推定 (point estimation)
定義点推定(point estimation)とは、標本から母数を点（＝１つの数値）で推定することである。点推定の結果として算出される数値が点推定値(point estimate)である。関連区間推定(interval estimation...
推定 信頼区間 (confidence interval)
定義信頼区間(confidence interval)とは、区間推定を繰り返した場合に、(1-α)%の確率で真の母数を含む範囲のことである。通常 1-α = 95%が使用され、この信頼水準における信頼区間を 95%信頼区間と呼ぶ。信頼区間の...
推定 推定量のバイアス
推定量のバイアス＝推定量の期待値 - 母数の真値推定量の不偏性あるいは、不変推定量とは、バイアスが０であること意味する。
推定 推定量(estimator)と推定値(estimate)
推定量は確率変数であり、推定値はその実現値である。推定量は通常、標本分布のx軸に相当するものである。即ち、関心を持っている（＝値を知りたいと思っている）母数を推定するための標本分布における統計量である。