(解説)
1.統計学には記述統計と推測統計があります。
検定、推定は、推測統計に分類されます。
2.検定とは、対象となる母集団を仮定して統計的な
判断を行うことです。検定を有意差検定と呼ぶ
場合も有ります。検定は差が有ることを証明する
方法で、差がない事(同じである事)は証明でき
ません。品質管理では、感に頼らずデータで事実
を判断する事がとても重要です。
(解説)
1.母平均の検定について、説明して行きます。
推定は割愛します。
・前提条件 σ0は既知、μ0を指定
2.仮説設定(両側検定の場合)
・帰無仮説H0:μ=μ0
・対立仮説H1:μ≠μ0
3.有意水準
・α=5%
4.統計検定量
・図の式を参照
(解説)
1.母平均の検定について、説明して行きます。
推定は割愛します。
・前提条件 σ0は未知、μ0を指定
2.仮説設定(両側検定の場合)
・帰無仮説H0:μ=μ0
・対立仮説H1:μ≠μ0
3.有意水準
・α=5%
4.統計検定量
・図の式を参照
(解説)
1.母分散の検定について、説明して行きます。
推定は割愛します。
・前提条件 σ0を指定
2.仮説設定(両側検定の場合)
・帰無仮説H0:σ2=σ02
・対立仮説H1:σ2≠σ02
3.有意水準
・α=5%
4.統計検定量
・図の式を参照
(解説)
1.分散比の検定について、説明して行きます。
推定は割愛します。
・前提条件 なし
2.仮説設定(両側検定の場合)
・帰無仮説H0:σ12=σ22
・対立仮説H1:σ12≠σ22
3.有意水準
・α=5%
4.統計検定量
・図の式を参照
(解説)
1.平均値の差(等分散)の検定について、説明して
行きます。推定は割愛します。
・前提条件 分散が等しい
2.仮説設定(両側検定の場合)
・帰無仮説H0:μ1=μ2
・対立仮説H1:μ1≠μ2
3.有意水準
・α=5%
4.統計検定量
・図の式を参照
(解説)
1.平均値の差(非等分散)の検定について、説明して
行きます。推定は割愛します。
・前提条件 なし
2.仮説設定(両側検定の場合)
・帰無仮説H0:μ1=μ2
・対立仮説H1:μ1≠μ2
3.有意水準
・α=5%
4.統計検定量
・図の式を参照
(解説)
1.平均値の差(対応あり)の検定について、説明して
行きます。推定は割愛します。
・前提条件 データが対になっている
2.仮説設定(両側検定の場合)
・帰無仮説H0:μd=0
・対立仮説H1:μd≠0
3.有意水準
・α=5%
4.統計検定量
・図の式を参照