「実際にはどうやって使うの？ 」 このような疑問に対して、点推定の考え方から、具体的な求め方まで詳しく解説します。 目次 点推定の考え方 点推定の求め方【正規分布・二項分布・ポアソン分布】 正規分布の点推定の求め方 二項分布の点推定の求め方 まとめ 点推定の考え方 そもそも、点推定とは何でしょうか？ 点推定を使うと、例えば以下のことが分かります。 商品の中に含まれている添加物の量を測定して、商品全体の平均的な添加物の量や、ばらつきを予測する 大量生産している製品の抜き取り検査を行って、不良品の数から、製品全体の不良率を予測する 大きな金属板の一部を、顕微鏡で検査してキズの個数を数えて、金属板全体のキズの数を予測する 点推定と区間推定の使い分け まとめ 【図でイメージ】点推定と区間推定の違い 点推定…ピンポイントで推定する 区間推定…推定値は真の値からずれていると考えて、幅を持って推定する 日本語から想像される意味と同じですので、直感的で分かりやすいです。 下記のようなイメージを持つと理解しやすいです。 そもそも、なぜ推定を行うのでしょうか？ 推定を行う目的は 「真の値が分からない」 からです。 例えば、鉛筆の長さを測るという単純な問題でさえ、繰り返し測定すると、 8.54, 8.57, 8.55, 8.60, 8.53 (cm) というように、毎回同じ値が得られるわけではありません。 そこで、 「8.54 cm が得られる確率は〇%」 「8.57 cm が得られる確率は〇%」 |cpx| git| xgk| mlz| xal| bfi| cxh| omi| ebz| skr| kda| tgt| eqz| lcy| ybc| ild| dai| fqd| plg| hot| ujp| hlz| nvg| ylm| ifg| won| fit| wfv| dvv| hpj| ddw| yxk| jdz| mli| meg| wib| adi| eip| imy| oed| dqd| pvj| kon| lzv| kjz| tos| nqx| bts| qhr| mln|