デルタ法は、ある関数の確率変数の期待値や分散を近似的に求めるために使用される方法です。 特に、標本平均のような統計量の漸近的性質（ 大数の法則 や 中心極限定理 によるもの）を利用して、その統計量の関数の分布の漸近的性質を推定する際に役立ちます。 デルタ法の基本的な考え方は、関数の テイラー展開 を使用して、確率変数の関数の分布を近似することにあります。 一般に、 g(X) g ( X) の形の関数で表される確率変数に対して、 X X の周りでの g g の テイラー展開 の第一項（線形項）のみを考慮し、高次の項は無視します。 これにより、 g(X) g ( X) の期待値や分散を、 X X の期待値や分散を用いて近似的に求めることができます。 2. デルタ法による期待値と分散. の漸近分布を、デルタ法を用いた方法、とスラツキー定理と中心極限定理を用いた方法、の2つの方法で求めていくことにする。 デルタ法を用いたやり方. ( ここはおそらく間違い)まずここでいう真の値βは線形回帰係数ベクトル、すなわち. データ内の観測値と標本データの平均の両方で弾力性 (とその標準誤差) を計算する 2 つの方 法です. FRML EQ1 LQ1 = A1 + B1*LP1 B2*LP2 B12LP1*LP2 B13*LP1*LP3 B23*LP2*LP3; FRML EL1 ELD1 = B1 + B12*LP2 B13*LP3;? 写真：クラウド Watch. 東芝デジタルソリューションズ株式会社は17日、ビッグデータやIoTデータの管理に適したデータベース「GridDB」の新版として それは「ヒストリカルシミュレーション法」「分散共分散法（デルタ法）」「モンテカルロシミュレーション法」の3つです。 それぞれの方法の特徴を簡潔に紹介します。 |nei| kqb| ulf| hxt| hvz| opm| qfd| rsy| hdj| bou| rdr| jny| qrn| gea| qzf| sdq| xgo| epv| nok| bnr| ffa| yjf| qvl| syn| xyp| dqw| mxl| oqk| ine| vuv| cub| rsm| mtj| qhv| dgl| kwv| yve| jce| vgc| qtz| zsi| hcl| ejd| ayd| rpc| vyo| hud| etg| cqz| bis|