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確率分布と仮説検定

データ頻度モデル、無作為標本生成、パラメーター推定、仮説検定

"確率分布" は、本来の母集団に関する仮定に基づく理論上の分布です。無作為に起こる事象に対して起こり得る結果の確率が分布で記述されます。"仮説検定" は、特定の分布などの特定の特性をもつ母集団から標本データが派生しているかどうかを判別するために役立ちます。Statistics and Machine Learning Toolbox™ には、確率分布の操作や仮説検定の実行に使用できる機能が用意されています。たとえば、以下を実行できる関数などがあります。

  • 確率分布を標本データに当てはめる。

  • 確率密度関数や累積分布関数などの確率関数を評価する。

  • 平均や中央値などの要約統計量を計算する。

  • 標本データを可視化する。

  • 乱数を生成する。

  • 分布検定、位置検定、または分散検定による仮説検定を実行する。

詳細については、確率分布の操作および利用可能な仮説検定を参照してください。

Click to go to the example, Compare Multiple Distribution Fits

カテゴリ

  • 離散分布
    整数値の分布から標本を計算、近似または生成
  • 連続分布
    実数値の分布から標本を計算、当てはめまたは生成
  • 多変量分布
    ベクトル値の分布から標本を計算、当てはめまたは生成
  • 調査と可視化
    分布関数のプロット、対話形式での分布の当てはめ、プロットの作成、乱数の生成
  • 疑似乱数と準乱数の生成
    疑似乱数および準乱数標本データの生成
  • リサンプリングの手法
    ブートストラップ、ジャックナイフおよび交差検証を使用してデータ セットをリサンプリング
  • 仮説検定
    t 検定、F 検定、カイ二乗適合性検定など

注目の例