Statistics-notation
提供：Dev Guides
統計-表記法
次の表は、統計で使用されるさまざまなシンボルの使用法を示しています
大文字
通常、小文字はサンプル属性を表し、大文字は人口属性を表すために使用されます。
- $ P $-人口の割合。
- $ p $-サンプルの割合。
- $ X $-母集団要素のセット。
- $ x $-サンプル要素のセット。
- $ N $-母集団サイズのセット。
- $ N $-サンプルサイズのセット。
ギリシャ語とローマ字
ローマ字はサンプル属性を表し、ギリシャ文字は人口属性を表すために使用されます。
- $ \ mu $-母集団の平均。
- $ \ bar x $-サンプル平均。
- $ \ delta $-母集団の標準偏差。
- $ s $-サンプルの標準偏差。
母集団固有のパラメーター
次の記号は、母集団固有の属性を表します。
- $ \ mu $-母集団の平均。
- $ \ delta $-母集団の標準偏差。
- $ \ {\ mu} ^ 2 $-母集団の分散。
- $ P $-特定の属性を持つ人口要素の割合。
- $ Q $-特定の属性を持たない人口要素の割合。
- $ \ rho $-母集団のすべての要素に基づく母集団相関係数。
- $ N $-母集団の要素の数。
サンプル固有のパラメーター
次の記号は、母集団固有の属性を表します。
- $ \ bar x $-サンプル平均。
- $ s $-サンプルの標準偏差。
- $ \ {s} ^ 2 $-サンプルの分散。
- $ p $-特定の属性を持つサンプル要素の割合。
- $ q $-特定の属性を持たないサンプル要素の割合。
- $ r $-サンプルのすべての要素に基づく母集団相関係数。
- $ n $-サンプル内の要素の数。
線形回帰
- $ B_0 $-人口回帰線の定数をインターセプトします。
- $ B_1 $-人口回帰線の回帰係数。
- $ \ {R} ^ 2 $-決定係数。
- $ b_0 $-サンプル回帰線の定数をインターセプトします。
- $ b_1 $-サンプル回帰線の回帰係数。
- $ ^ \ {s} b_1 $-回帰直線の傾きの標準誤差。
確率
- $ P（A）$-イベントAが発生する確率。
- $ P（A | B）$-イベントBが発生した場合、イベントAが発生する条件付き確率。
- $ P（A '）$-イベントAの補数の確率
- $ P（A \ cap B）$-イベントAとBの交差の確率
- $ P（A \ cup B）$-イベントAとBが結合する確率
- $ E（X）$-ランダム変数Xの期待値。
- $ b（x; n、P）$-二項確率。 $ b （x; n、P）$-負の二項確率。
- $ g（x; P）$-幾何学的確率。
- $ h（x; N、n、k）$-超幾何確率。
順列/組み合わせ
- $ n! $-nの階乗値。
- $ ^ \ {n} P_r $-一度にr個のn個の順列の数。
- $ ^ \ {n} C_r $-一度にr個のn個の組み合わせの数。
Set
- $ A \ Cap B $-セットAとBの交差点
- $ A \ Cup B $-セットAとBの結合
- $ \\ {A、B、C \} $-A、B、Cで構成される要素のセット
- $ \ emptyset $-nullまたは空のセット。
仮説検定
- $ H_0 $-帰無仮説。
- $ H_1 $-対立仮説。
- $ \ alpha $-有意水準。
- $ \ beta $-タイプIIエラーが発生する確率。
ランダム変数
- $ Z $または$ z $-zスコアとも呼ばれる標準化されたスコア。
- $ z _ \ {\ alpha} $-累積確率が$ 1-\ alpha $に等しい標準化されたスコア。
- $ t _ \ {\ alpha} $-$ 1-\ alpha $に等しい累積確率を持つt統計。
- $ f _ \ {\ alpha} $-累積確率が$ 1-\ alpha $に等しいf統計。
- $ f _ \ {\ alpha}（v_1、v_2）$-累積確率が$ 1-\ alpha $および$ v_1 $および$ v_2 $自由度に等しいf統計。
- $ X ^ 2 $-カイ二乗統計。
加算記号
- $ \ sum $-ある範囲の値の合計を計算するために使用される合計記号。
- $ \ sum x $または$ \ sum x_i $-n個の観測値の合計。 したがって、$ \ sum x = x_1 + x_2 + … + x_n $。
