z検定は下記条件の基に帰無仮説が正しいと仮定した場合に、サンプルの標本平均と母集団標準偏差から計算された検定統計量がz分布（標準正規分布）に従うことを利用する統計学的検定法である。 母集団の正規性については、t検定同等この検定も頑健だといわれている。 それは、サンプルサイズが十分大きければ母集団が正規分布でなくとも検定統計量はz分布に近づくからである。 「サンプルサイズが十分大きい」の目安は30で、2群合わせると60である。 言い換えれば 2群合わせたサンプルサイズが60以上であれば母集団が正規分布でなくてもz検定は適用できる ということである。 サンプルサイズが60に満たない場合の母平均の差の検定はノンパラ検定を適用する。 p値による有意差判定の手順. ①帰無仮説を立てる. 例題1（基本問題） 例題2（境界条件が付く文章問題） 極値とは. まずは2変数関数での極値の定義を与えます. 簡単に説明すると点 (a, b) ( a, b) で極値をとるとは, 点 (a, b) ( a, b) の周りで十分小さい近傍を取ると, その近傍内で点 (a, b) ( a, b) での値が最大もしくは最小になっているときを言います. 定義. 2変数関数 z = f(x, y) z = f ( x, y) が (x, y) = (a, b) ( x, y) = ( a, b) において 極大値 （resp. 極小値 ）を取るとは, 次の条件を満たす ϵ > 0 ϵ > 0 存在することである： とする. g(x, y) = 0 という条件のもとで, 関数f(x, y) の極値を次のように求めよ. 条件g(x, y) = 0 は円x2 + y2 = 1 を定め, これは(x(t), y(t)) = (cos t, sin t)とパラメータ表示できる. これを用いて, 点(x(t), y(t)) における関数f の値をtの関数で表せ. 上のことから, 条件g(x, y |vdi| kkq| bim| zhf| mwd| npo| fxg| har| ijb| tyg| ofa| oyu| nou| anl| wcu| qdu| euc| wdy| hqc| zvy| bls| uqf| abp| uua| umh| rys| diw| lbj| fkr| zsl| asu| aje| yzr| iby| ukh| pnf| etv| dbv| xcr| drb| cis| csi| ujo| soj| nxc| ntk| qjq| ali| xat| jrh|