自由度nのカイ二乗分布と言われる。積分して1にするための規格化定数である。以下はまた必要になったときに調べようと思う。標本を増やせばほとんど母集団と同じ様なデータ分布になるよね、というような話。確率分布の形は、だいたい正規分布になる、というような話。標本分布パラメトリックとノンパラメトリック言葉としてよく出てくる。分布のパラメータを推定することが出来る。分布fに従う独立なn個の標本がある場合、同時確率は以下である。値が最大になるfのパラメータを求めることで、パラメータの推定を行う。母モーメント=標本モーメントとして推定を行う。母集団について仮定された命題を標本に基いて検証すること。帰無仮説(たてた仮説)と、帰無仮説と反対の対立仮説をたてる。有意水準n%で帰無仮説を棄却しない、入らなかった場合に棄却する。正しいと証明されるわけではない。実際の検定のやり方については必要なときに調べる。統計学はビジネスサイドの人、研究者の人、エンジニアの人等色んなが学ぼうとする分野です。そのため、いろんな人を対象とした本がでています。統計学を学ぼうと思ったときは「統計学の有名な本」ではなくて、「自分にとっての良いレベルの本」を選ぶのがとても大事だと思いました。最後の最後だけど、今回の目次です。Kaggleに初参加してみました。読者になる他の活動場所Coco*Dripsひよこ、通勤中。-様々なプログラミングコンテストとそのはじめ方-Searchスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。