スミルノフ・グラブス検定 Last modified: Aug 21, 2009 目的 スミルノフ・グラブス検定を行う 注意！ 結果は2組表示されるが，前者は最小値についてのもの後者は最大値についてのものである どちらか片方だけを利用すること 使用法 SG(x) 引数 x データベクトル ソース インストールは，以下の 1 行をコピーし，R コンソールにペーストする source("http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/R/src/SG.R", encoding="euc-jp") SG <- function(x) # データベクトル { method <- "スミルノフ・グラブス検定" data.name <- paste(c("min(", "max("), deparse(substitute(x)), ") = ", range(x, na.rm=T
2013年6月12日のブックマーク (16件)
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vvwashika 2013/06/12
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1.3.5.17.2. Tietjen-Moore Test for Outliers
The Tietjen-Moore test (Tietjen-Moore 1972) is used to detect multiple outliers in a univariate data set that follows an approximately normal distribution. The Tietjen-Moore test is a generalization of the Grubbs' test to the case of multiple outliers. If testing for a single outlier, the Tietjen-Moore test is equivalent to the Grubbs' test. It is important to note that the Tietjen-Moore test requ
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統計解析ソフトウェア – データ分析- 統計解析 – シックスシグマ - 実験計画
統計ソフトウェアで、インサイト主導型の改善を実現 百聞は一見にしかず JMPは、インタラクティブな可視化機能、そして強力な統計機能を兼ね備えたソフトウェアです。
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スミルノフ・グラブス検定
検定手順: 前提 帰無仮説 $H_0$：「全てのデータは同じ母集団からのものである」。 対立仮説 $H_1$：「データのうち，最大のものは外れ値である」。 有意水準 $\alpha$ で片側検定を行う（両側検定も定義できる）。 標本の大きさを $n$，標本データを，$X_1, X_2, \dots, X_n$ とする。 標本平均を $\bar{x}$，不偏分散を $U$ とする。 最大の測定値 $X_i$ について次式による $T_i$ を求める（平均値より小さい方の外れ値の場合には，最小の測定値について計算する）。 $\displaystyle T_i = \frac{\left |\ X_i - \bar{X} \ \right |}{\sqrt{U}}$ 例題では， $\displaystyle T_{20} = \frac{\left |\ 164 - 141.7 \ \right
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Arthur Rubinstein - Chopin Nocturnes, Op. 9 - Op. 72
Op. 9, No. 1 - 00:00 Op. 9, No. 2 - 05:28 Op. 9, No. 3 - 09:54 Op. 15, No. 1 - 16:44 Op. 15, No. 2 - 21:05 Op. 15, No. 3 - 25:03 Op. 27, No. 1 - 30:08 Op. 27, No. 2 - 35:48 Op. 32, No. 1 - 42:04 Op. 32, No. 2 - 46:47 Op. 37, No. 1 - 52:36 Op. 37, No. 2 - 59:00 Op. 48, No. 1 - 01:05:55 Op. 48, No. 2 - 01:11:51 Op. 55, No. 1 - 01:19:11 Op. 55, No. 2 - 01:24:52 Op. 62, No. 1 - 01:30:41 Op. 62, No. 2
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- 2013年6月14日
- 2013年6月12日
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