Property |
Value |
dbo:abstract
|
- 統計学における68–95–99.7則(英: 68–95–99.7 rule)とは、正規分布において、平均値を中心とした標準偏差の2倍、4倍、6倍の幅に入るデータの割合の簡略表現である。より正確には、68.27%、95.45%、 99.73%である。 数学的には、平均 μ で標準偏差 σ の正規分布に従う確率変数 X は以下の式に従うことが述べられている。 経験論的には、いわゆる「3シグマのルール」や「千三ツの法則」と呼ばれるものであり、ほぼすべての値が平均の3標準偏差以内にあるという従来のヒューリスティックを表している。このヒューリスティックの便利さは置いている仮定に非常に大きく左右される。社会科学においては、2σ以上外れた値(95%信頼区間の外)が「有意」とされ、素粒子物理学の分野では、5σ (99.99994%信頼区間の外)が「発見」に必要だとされている。 「3シグマのルール」では正規分布に従わない場合でも、少なくとも、88.8%のデータは μ±3σ の範囲内に入る。これは、チェビシェフの不等式(kσの外にはたかだか1/k2 のデータしか存在し得ない)から導かれる。単峰分布においては、少なくとも95%であり、少なくとも98%まで上げるには一定の前提が必要かもしれない。 (ja)
- 統計学における68–95–99.7則(英: 68–95–99.7 rule)とは、正規分布において、平均値を中心とした標準偏差の2倍、4倍、6倍の幅に入るデータの割合の簡略表現である。より正確には、68.27%、95.45%、 99.73%である。 数学的には、平均 μ で標準偏差 σ の正規分布に従う確率変数 X は以下の式に従うことが述べられている。 経験論的には、いわゆる「3シグマのルール」や「千三ツの法則」と呼ばれるものであり、ほぼすべての値が平均の3標準偏差以内にあるという従来のヒューリスティックを表している。このヒューリスティックの便利さは置いている仮定に非常に大きく左右される。社会科学においては、2σ以上外れた値(95%信頼区間の外)が「有意」とされ、素粒子物理学の分野では、5σ (99.99994%信頼区間の外)が「発見」に必要だとされている。 「3シグマのルール」では正規分布に従わない場合でも、少なくとも、88.8%のデータは μ±3σ の範囲内に入る。これは、チェビシェフの不等式(kσの外にはたかだか1/k2 のデータしか存在し得ない)から導かれる。単峰分布においては、少なくとも95%であり、少なくとも98%まで上げるには一定の前提が必要かもしれない。 (ja)
|
dbo:thumbnail
| |
dbo:wikiPageExternalLink
| |
dbo:wikiPageID
| |
dbo:wikiPageLength
|
- 5846 (xsd:nonNegativeInteger)
|
dbo:wikiPageRevisionID
| |
dbo:wikiPageWikiLink
| |
prop-ja:wikiPageUsesTemplate
| |
dct:subject
| |
rdfs:comment
|
- 統計学における68–95–99.7則(英: 68–95–99.7 rule)とは、正規分布において、平均値を中心とした標準偏差の2倍、4倍、6倍の幅に入るデータの割合の簡略表現である。より正確には、68.27%、95.45%、 99.73%である。 数学的には、平均 μ で標準偏差 σ の正規分布に従う確率変数 X は以下の式に従うことが述べられている。 経験論的には、いわゆる「3シグマのルール」や「千三ツの法則」と呼ばれるものであり、ほぼすべての値が平均の3標準偏差以内にあるという従来のヒューリスティックを表している。このヒューリスティックの便利さは置いている仮定に非常に大きく左右される。社会科学においては、2σ以上外れた値(95%信頼区間の外)が「有意」とされ、素粒子物理学の分野では、5σ (99.99994%信頼区間の外)が「発見」に必要だとされている。 「3シグマのルール」では正規分布に従わない場合でも、少なくとも、88.8%のデータは μ±3σ の範囲内に入る。これは、チェビシェフの不等式(kσの外にはたかだか1/k2 のデータしか存在し得ない)から導かれる。単峰分布においては、少なくとも95%であり、少なくとも98%まで上げるには一定の前提が必要かもしれない。 (ja)
- 統計学における68–95–99.7則(英: 68–95–99.7 rule)とは、正規分布において、平均値を中心とした標準偏差の2倍、4倍、6倍の幅に入るデータの割合の簡略表現である。より正確には、68.27%、95.45%、 99.73%である。 数学的には、平均 μ で標準偏差 σ の正規分布に従う確率変数 X は以下の式に従うことが述べられている。 経験論的には、いわゆる「3シグマのルール」や「千三ツの法則」と呼ばれるものであり、ほぼすべての値が平均の3標準偏差以内にあるという従来のヒューリスティックを表している。このヒューリスティックの便利さは置いている仮定に非常に大きく左右される。社会科学においては、2σ以上外れた値(95%信頼区間の外)が「有意」とされ、素粒子物理学の分野では、5σ (99.99994%信頼区間の外)が「発見」に必要だとされている。 「3シグマのルール」では正規分布に従わない場合でも、少なくとも、88.8%のデータは μ±3σ の範囲内に入る。これは、チェビシェフの不等式(kσの外にはたかだか1/k2 のデータしか存在し得ない)から導かれる。単峰分布においては、少なくとも95%であり、少なくとも98%まで上げるには一定の前提が必要かもしれない。 (ja)
|
rdfs:label
|
- 68–95–99.7則 (ja)
- 68–95–99.7則 (ja)
|
prov:wasDerivedFrom
| |
foaf:depiction
| |
foaf:isPrimaryTopicOf
| |
is dbo:wikiPageWikiLink
of | |
is owl:sameAs
of | |
is foaf:primaryTopic
of | |