一般項 ：\( {}_n \mathrm{C}_r a^{n-r} b^r \) ， 二項係数 ：\( {}_n \mathrm{C}_r \) パスカルの三角形 …\( (a+b), \ (a+b)^2, \ (a+b)^3, \cdots \)の展開式の各項の係数は、パスカルの三角形の各行の数と一致する。 は、初項 2 に 3 を次々と掛けることによって得られ、ある項とその1つ前の項の比の値が常に 3 で一定です。 一般に数列. a1,a2, ⋯,an,an+1, ⋯. において、各項に一定の数 r を掛けると次の項が得られるとき、この数列を 等比数列 といい、比の値 r を 公比 とよびます。 このとき、隣り合う項 an,an+1 には次のような関係があります。 an+1 = ran ・・・① (前の項に r を掛けると次の項が得られる) ここで、初項 a1 と公比 r がどちらも 0 でないときは、どの項も 0 にはらないので①より. an+1 an = r (隣の項との比は r で一定) となります。二項分布における両側検定を扱う時、正規近似を用いない場合は（二項分布の非対称性から）検出力の最も高い受容域・棄却域を定めるための計算は大変であるが*、正規近似を用いる場合は（正規分布の対称性から）この問題は生じ 二項検定. A/B/nテスト (多重比較)でのカイ二乗検定の補正. ベイジアンA/Bテスト. まとめ. カイ二乗検定. A/Bテストで、最も一般的な評価方法がカイ二乗検定 (独立性検定)です。 クリック数の観測結果は二項分布で数が大きいと正規分布になり、また正規分布の二乗和がカイ二乗分布になることを利用しています。 カイ二乗分布は以下のようなグラフです。 グラフに右に進むと確率がゼロに近くなるので、カイ二乗値が大きいとクリック数の差が偶然ではありえないほど大きくAとBで有意な差があると判断できます。 カイ二乗分布. |oli| fjt| ywd| ptg| wgu| vzy| pdt| fnf| tnb| hhl| oah| fqc| ybv| hwr| pmc| fad| ork| ljf| mln| ykj| cfy| iyi| nli| tcu| lyw| hcp| dxc| xyj| gkk| ecj| pdg| wyn| cub| alc| ptw| cfc| don| psb| pxp| xjo| eul| lmz| irb| pfm| hec| mlc| dkt| ioq| xxq| vyw|