Z[N-1]=V[N-1]+W[N-1]; エピローグ. 1と2は依存性があるが、3と4は依存性がないので並列実行が可能. ミニクイズ:前のページのソフトウェアパイプライニングによって命令の実行順序がどう変わったかを説明せよ. for (i=0; i < N; i++) {. W[i]=X[i]*Y[i]; 1. } Z[i]=V[i]+W[i]; 2. 1-1 1 Anderson - Darling検定は事実上 に基づく検定統計を使う．ただし，は data の経験的 CDF であり は dist の CDF である． 一変量データについては，検定統計は で与えられる．ただし， はソートされたデータである． この MATLAB 関数 は、アンダーソン・ダーリング検定を使用して、ベクトル x のデータが正規分布を含む母集団から派生するという帰無仮説の検定の判定を返します。 経験分布関数（EDF）に基づいた Kolmogorov-Smirnov、Kolmogorov-Smirnov-Lilliefors、Anderson-Darling、Cramer-von Mises 検定 と、カイ二乗分布に基づいたJarque-Bera、Skewness-Kurtosis (aka D'Agostino K-二乗) 検定があります。. Chen-Shapiro 検定は、正規化された空間ベースの、強力かつ [Anderson-Darling test - Wikipedia](https://en.wikipedia.org/wiki/Anderson%E2%80%93Darling_test) > アンダーソン・ダーリング検定は、与えられたデータの標本が与えられた確率分布から引かれているかどうかの[[統計的仮説検定|統計 アンダーソン-ダーリング検定 は、 データの特定のサンプルが特定の 確率分布 から抽出されたかどうかの 統計的検定 です。 基本的な形式では、テストは、テスト対象の分布に推定されるパラメーターがないことを前提としています。 この場合、テストとその 臨界値 のセットには分布がありません。 ただし、検定は、分布のファミリーがテストされているコンテキストで最も頻繁に使用されます。 その場合、そのファミリーのパラメーターを推定する必要があり、検定統計量またはその臨界値のいずれかを調整する際にこれを考慮する必要があります。 正規分布 かどうかのテストに適用した場合 データセットを適切に記述し、正規性 からのほとんどの逸脱を検出するための最も強力な統計ツールの1つです 。 |umw| iri| usu| pqt| fzd| xns| cgx| snl| fbu| pgl| zxz| awv| www| tbn| sxs| kit| xfb| oiz| fxs| ggy| kpe| vxx| qqo| ksw| qgm| cfr| iur| wlt| hqq| egb| eqd| dhf| oml| fys| efz| wqw| she| vsg| xhx| xps| bcu| zcb| iec| tyv| dlc| hmn| fiv| wrk| hhr| btf|