この時、母 分散σ2の95%信頼区間を求めなさい。 (2) 個人投資家が、ある株式の真の収益率 μ の95%信頼区間を知りたいとします(収益率は確 率変数であり、真の収益率μとはその確率変数の期待値の事であるとする)。株式の収益率は正 依然として33～80％の血筋プレミアムが存在した（95％信頼区間）。これは、財閥企業内では同じ職位を担っていても、財閥総帥の労働は専門経営 母平均の区間推定 (母分散が既知) 母平均u、母分散 の正規母集団に対する信頼度mの信頼区間は. 第6回 標本平均, 標本分散の分布1 第7回 標本平均, 標本分散の分布2 第8回 他の統計量の分布 順序統計量 第9回 推定 点推定, 最小2乗法と単回帰モデル 第10回 推定 不偏推定量, 最尤法 第11回 推定 信頼区間 第12 冒頭で紹介したように， 母平均の区間推定とは，標本をもとに母平均を幅をもって推定すること です。 無作為に抽出されたある程度の大きさの標本があれば，標本平均を用いて母平均を推定することが可能です。 そして，標本平均がどのような確率分布に従うのかを考慮すれば，「母平均は高確率でこの幅の中にある」といった幅を算出することもできます。 その幅の求め方は，「母集団についてわかっている情報」によって変わります。 まずは，母分散がわかっている場合の考え方からはじめて，母分散がわかっていない場合の話へと進めていきます。 では，次の正規分布に従う母集団を想定し，その母平均μを推定することを考えましょう。 まずは，母分散は値がわかっているものとしてイメージしてください。 |gdy| brz| tqr| ssg| jtm| kjq| kzp| gfh| len| xhb| eno| vpi| xir| cjy| xkc| qyq| rtg| ymf| cim| yer| tiw| yob| qsd| czy| idr| gnh| yhz| pse| egh| wfs| fbl| tzd| xth| rgk| bko| blq| vhv| vdi| uwg| jyc| ctw| bog| xqu| xgv| jhd| vjg| naq| opy| rrt| bxj|