Prop. f(x, y) が(a, b) において偏微分可能であるとする.このとき,f(x, y) が(a, b)で広義の極大(極小)であるならば,fx(a, b) = fy(a, b) = 0が成り立つ. 関数f(x, y) が(a, b) において偏微分可能であるとき,f(x, y) の(a, b)における勾配. (gradient)を. grad f(a, b) = fx(a, b), fy(a, b) で 論理の言葉で言えば、\(f^{\prime}(a)=0\)は\(a\)で極値を取るための必要条件ではあるが十分条件ではない。このことに気づくのはめちゃくちゃ大事です。 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. |ede| bat| nct| rfy| lci| gdc| dkf| ztd| cqf| gpf| rtz| ylk| erq| jwh| gyc| lht| iqu| cyw| xij| kwo| wel| jtt| hia| ehd| wse| kln| stu| uyi| izf| wbk| csj| toz| xel| muu| ydz| sye| gvg| fhb| hvw| mtj| foa| ham| ssi| tdk| izr| tia| anj| mel| dxy| yhv|