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 $。