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質的データ

名義尺度または順序尺度のデータのこと。カテゴリーデータやカテゴリカルデータともよばれる。

よい結果を得るために最も効果的な実験を計画し、その実験で得られたデータに最適な解析手法を採択する手順のこと。

データ $x$ を、任意の値 $a$ を用いて $a^x$ に変換すること。

$x \longrightarrow a^x$

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x \longrightarrow a^x

時系列データから将来の値を予測するのに用いられる手法。直近のデータであるほど重いウェイトをかけて予測を行う。

以下の式で表される確率密度関数の分布のこと。 $\lambda > 0$ なるパラメーター $\lambda$ をもつ。

$f(x) = \begin{cases} \lambda e^{- \lambda x} & x \geq 0 \\ 0 & x < 0\end{cases}$

確率変数 $X$ が指数分布に従っているとき、 $X$ の期待値は $E(X)=\displaystyle\frac{1}{\lambda}$ 、分散は $V(X)=\displaystyle \frac{1}{\lambda^2}$ となる。

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f(x) = \begin{cases} \lambda e^{- \lambda x} & x \geq  0 \\ 
0 & x < 0\end{cases}

個々の値を二乗した上で二乗値の平均を算出し、その平方根をとったもの。電子工学や物理学で波動の振幅評価や、品質管理の公差解析などに用いられる。

$n$ 個の各個体の観測値 $x$ があるとき、下式より二乗平均平方根を求めることができる。

$\sqrt{\displaystyle \frac {1}{n} \sum_{i = 1}^n (x_i)^2}$

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\sqrt{\frac {1}{n} 
\sum_{i = 1}^n (x_i)^2}

ある時系列データとそれをk期ずらしたデータとの相関をk次の自己相関と言う。周期変動の周期を調べる際に有用である。

時系列データから、長期的変動（トレンド）や周期変動を取り出す分析。

多重比較検定の一つで、全ての対比を行い、その中で有意なものを見つけ出す検定。

標本数ともよばれる。分析を行う個体の集合を標本とよび、この標本の数をサンプル数（標本数）とよぶ。