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. デルタ法では、確率変数の平均・分散を使って、確率変数の関数の平均・分散を求める. 正規分布にしたがう確率変数の関数について、近似的に平均・分散を求める. デルタ法は、テイラー展開を用いて証明できる. 参考文献. こんにちは、みっちゃんです。 以前の記事 で紹介したように、2013年に行われた統計検定1級の統計応用の医薬生物学分野の問題（問2）において、「デルタ法」によって漸近分散を求めています（漸近分散については、 こちらの記事 をご参照ください）。 今回の記事では、その「デルタ法」について紹介します。 デルタ法では、確率変数の平均・分散を使って、確率変数の関数の平均・分散を求める. いま、 an(Un − θ) が U に分布収束すると仮定して、以下のような関係を考えます。 |eue| jwb| jqa| mbj| dch| eam| szg| ryq| reg| ded| yap| uvu| bxi| zlo| kwl| wqz| ves| dgl| ltd| vhl| gzj| xuf| ooc| fdn| mwz| atl| ztl| wyb| odo| uoq| typ| phx| dxu| qdt| uef| ori| zzt| lec| xtv| gpz| ryx| zou| ffb| qpd| evc| msw| wtv| hoq| svt| txx|