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1 5.パラメトリックブートストラップ検定と確率分布
- 4. 4 ① 絶対に予測誤差がナイーブ予測と有意に 異ならないとわかっているデータをたくさん集める F比が12.79を超えた回数が、100回中5回以内だった →偶然でt値が12.79を超える確率は小さい →有意差あり ② そのデータのF比を計算する ③ ０とは有意に異ならないデータにおける F比を例えば100回計算する。 ④ 100回中、F比が12.79を超えた回数を記録 F比の大小の判別方法（F比が12.79の時）
- 6. 6 ① 絶対に予測誤差がナイーブ予測と有意に 異ならないとわかっているデータをたくさん集める ② そのデータのF比を計算する ③ ０とは有意に異ならないデータにおける F比を例えば100回計算する。 ④ 100回中、F比が12.79を超えた回数を記録 F比の大小の判別方法（F比が12.79の時）
- 12. 12 実演
- 13. Histogram of sim.F.value Density 0 5 10 15 20 0.00.20.40.60.81.0 確率分布 ○～×に位置するデータの割合が求まる
- 20. 20 正規分布とは？ 平均によって中心位置が変わります 分散によって裾の広さが変わります。 -6 -4 -2 0 2 4 6 0.00.10.20.30.40.5 正規分布 確率 平均0、分散1 平均2、分散1 平均0、分散4
- 21. 正規分布とは？ 分散小ならデータはほとんど平均のそばに現れる 分散大なら平均と離れた場所に現れる確率が上がる -6 -4 -2 0 2 4 6 0.00.10.20.30.40.5 正規分布 確率 平均0、分散1 平均0、分散4