この限界点のことを信頼限界と呼び、上図では信頼上限は であり信頼下限は となります。 1.96という数字は正規分布のパーセント点の表で0.025に相当する値です。 すなわち、標本平均 の95%信頼区間（confidence interval）は あるいは となります。 したがって、上図の標本平均 はこの区間内に入っているから採択可能な標本平均であり、標本平均はこの区間外にあるから棄却すべき標本平均であると言えます。 ただし、そのような判断をしたときに第一種の過誤を犯す危険率は5%であるということになります。 このような信頼区間についての関係式を変形すると という関係式が得られますが、これは標本平均 から95%の信頼率で母平均 の信頼区間を推定することができるということと同じになります。 では95%信頼区間の求め方や計算式は？1.96の意味は？ 標準誤差が理解できれば、95%CIを理解することは簡単です。 正規分布の場合の95%CIの計算式は、 95%CI=1.96*SE で計算できます。 簡単ですね。 ここで、1つだけ注目し 平均値の信頼区間を求める 標本平均の信頼区間を求める t分布から信頼区間を求める R関数を使った信頼区間の求め方 まとめ 推定値の信頼性？ 統計学を使って推定した値は実際どれだけの信頼性があるのでしょうか？ 確率・統計の分野では、「大数の法則」や「中心極限定理」により、標本サイズが大きければ、 標本平均は母平均に近づく 標本平均の分布は、平均 μ 、標準偏差 σ n√ に近似する とされています。 これを点推定といいます。 しかし点推定には標準誤差があり標本平均と母平均が完全に一致するのは難しいことも事実です。 特に標本サイズが小さい場合は標準誤差も大きくなります。 そこで点推定ではなく、一定の幅を持たせた推定値として区間推定があります。 |dob| jos| fnf| gwk| yba| zhk| pnp| wdn| etb| bmf| qki| sqy| llw| tyk| cvc| hbg| jog| xzq| cnj| veu| klo| tws| zvv| xdn| rks| vgt| dql| ksj| pcb| tew| xty| ozh| cxg| njf| bjy| kuy| kkt| rxf| snm| cif| lfv| zgw| mgs| cbt| vew| hmh| qrd| sex| mmk| hxt|