統計-表記
次の表は、統計で使用されるさまざまな記号の使用法を示しています。
大文字化
通常、小文字はサンプル属性を表し、大文字は母集団属性を表すために使用されます。
$ P $-人口比率。
$ p $-サンプル比率。
$ X $-母集団要素のセット。
$ x $-サンプル要素のセット。
$ N $-人口サイズのセット。
$ N $-サンプルサイズのセット。
ギリシャ語とローマ字
ローマ字はサンプル属性を表し、ギリシャ文字は母集団属性を表すために使用されます。
$ \ mu $-母平均。
$ \ bar x $-サンプル平均。
$ \ delta $-母集団の標準偏差。
$ s $-サンプルの標準偏差。
母集団固有のパラメーター
次の記号は、母集団固有の属性を表します。
$ \ mu $-母平均。
$ \ delta $-母集団の標準偏差。
$ {\ mu} ^ 2 $-母集団の分散。
$ P $-特定の属性を持つ母集団要素の割合。
$ Q $-特定の属性を持たない母集団要素の割合。
$ \ rho $-母集団のすべての要素に基づく母集団相関係数。
$ N $-母集団の要素の数。
サンプル固有のパラメーター
次の記号は、母集団固有の属性を表します。
$ \ bar x $-サンプル平均。
$ s $-サンプルの標準偏差。
$ {s} ^ 2 $-サンプルの分散。
$ p $-特定の属性を持つサンプル要素の割合。
$ q $-特定の属性を持たないサンプル要素の割合。
$ r $-サンプルのすべての要素に基づく母相関係数。
$ n $-サンプル内の要素の数。
線形回帰
$ B_0 $-母集団回帰直線の切片定数。
$ B_1 $-母集団回帰直線の回帰係数。
$ {R} ^ 2 $-決定係数。
$ b_0 $-サンプル回帰直線の切片定数。
$ b_1 $-サンプル回帰直線の回帰係数。
$ ^ {s} b_1 $-回帰直線の傾きの標準誤差。
確率
$ P（A）$-イベントAが発生する確率。
$ P（A | B）$-イベントBが発生した場合に、イベントAが発生する条件付き確率。
$ P（A '）$-イベントAの補集合の確率。
$ P（A \ cap B）$-イベントAとBの共通部分の確率。
$ P（A \ cup B）$-イベントAとBの和集合の確率。
$ E（X）$-確率変数Xの期待値。
$ b（x; n、P）$-二項確率。
$ b *（x; n、P）$-負の二項確率。
$ g（x; P）$-幾何学的確率。
$ h（x; N、n、k）$-超幾何確率。
順列/組み合わせ
$ n！$ -nの階乗値。
$ ^ {n} P_r $-一度にr個取られるn個の順列の数。
$ ^ {n} C_r $-一度にr個取られるn個の組み合わせの数。
セットする
$ A \ Cap B $-セットAとBの共通部分。
$ A \ Cup B $-セットAとBの和集合。
$ \ {A、B、C \} $ -A、B、およびCで構成される要素のセット。
$ \ emptyset $ -nullまたは空のセット。
仮説検定
$ H_0 $-帰無仮説。
$ H_1 $-対立仮説。
$ \ alpha $-有意水準。
$ \ beta $-タイプIIエラーを犯す確率。
ランダム変数
$ Z $または$ z $-標準化されたスコア。azスコアとも呼ばれます。
$ z _ {\ alpha} $-累積確率が$ 1- \ alpha $に等しい標準化されたスコア。
$ t _ {\ alpha} $-累積確率が$ 1- \ alpha $に等しいt統計。
$ f _ {\ alpha} $-累積確率が$ 1- \ alpha $に等しいf統計。
$ f _ {\ alpha}（v_1、v_2）$-累積確率が$ 1- \ alpha $および$ v_1 $および$ v_2 $の自由度に等しいf統計。
$ X ^ 2 $-カイ2乗統計。
合計記号
$ \ sum $-値の範囲の合計を計算するために使用される合計記号。
$ \ sum x $または$ \ sum x_i $ -n個の観測値のセットの合計。したがって、$ \ sum x = x_1 + x_2 + ... + x_n $。