データの標準化 | ビジネス統計(基礎編) [講座] | 逆ポーランド電卓の実践ウェブ rpn hacks!

• 0) はじめに/ダイジェスト
• 1) 平均値
• 2) 最小値と最大値
• 3) 中央値と最頻値
• 4) 母集団の分散と偏差
• 5) 標本の分散と偏差
• 6) 度数分布
• 7) ﾃﾞｰﾀの標準化
• 8) ｶﾞｳｽ分布
• 9) 連続型確率分布
• 10) 離散型確率分布

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• 0) はじめに/ダイジェスト
• 1) 離散型確率(二項分布)
• 2) 離散型確率(超幾何分布)
• 3) 離散型確率(ﾊﾟｽｶﾙ分布)
• 4) 離散型確率(ﾎﾟｱｿﾝ分布)
• 5) 連続型確率(指数分布)
• 6) 連続型確率(ｶﾞｳｽ分布)
• 7) 母平均の区間推定/分布表
• 8) 母分散の区間推定/分布表
• 9) 母比率の区間推定
• 10) 必要な標本数

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• 0) はじめに/ダイジェスト
• 1) 確率分布による検定
• 2) 母平均の検定
• 3) 母分散の検定
• 4) 母比率の検定
• 5) 母平均の差の検定
• 6) 母分散の差の検定
• 7) 母比率の差の検定
• 8) 棄却検定
• 9) 適合度検定
• 10) 独立性検定

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• 0) はじめに/ダイジェスト
• 1) 相関係数
• 2) 相関の色々
• 3) 無相関の検定
• 4) 一次直線の回帰式
• 5) 二次曲線の回帰式
• 6) 指数曲線の回帰式
• 7) ﾛｼﾞｽﾃｨｯｸ曲線の回帰式
• 8) 単回帰式の評価
• 9) 単回帰式の検定
• 10) 単回帰予測ｱﾗｶﾙﾄ

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• 0) はじめに/ダイジェスト
• 1) 移動平均
• 2) 加重移動平均
• 3) 指数平滑
• 4) 正弦波
• 5) 回帰式
• 6) 自己相関
• 7) ｺﾚﾛｸﾞﾗﾑ
• 8) 自己回帰
• 9) 最近隣法
• 10) ﾄﾚﾝﾄﾞ予測ｱﾗｶﾙﾄ

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• 0) はじめに/ダイジェスト
• 1) 相関行列
• 2) 3変量の重回帰式
• 3) 3変量を超える重回帰式
• 4) 重回帰式の評価
• 5) 重回帰式の検定
• 6) 回帰係数の影響度
• 7) 説明変量の選び方
• 8) 定性ﾃﾞｰﾀの重回帰分析
• 9) ﾄﾚﾝﾄﾞﾃﾞｰﾀの重回帰分析
• 10) 重回帰予測ｱﾗｶﾙﾄ
• 　　　　　　　　　/分布表

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• 0) はじめに/ダイジェスト
• 1) 残差分析
• 2) ﾚｰﾄｼｪｱ分析
• 3) ｸﾗｽﾀｰ分析
• 4) ﾃﾞﾝﾄﾞﾛｸﾞﾗﾑ
• 5) ｺﾚｽﾎﾟﾝﾃﾞﾝｽ
• 6) 主成分分析
• 7) ﾏﾄﾘｸｽ分析ｱﾗｶﾙﾄ
• 8) ｸﾗｽﾀｰ分析ｱﾗｶﾙﾄ
• 9) ｺﾚｽﾎﾟﾝﾃﾞﾝｽｱﾗｶﾙﾄ
• 10) 主成分分析ｱﾗｶﾙﾄ

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• 1) 基礎編(平均値)
• 2) 推定編(二項分布)
• 3) 検定編(確率分布で検定)
• 4) 単回帰編(相関係数)
• 5) ﾄﾚﾝﾄﾞ編(移動平均)
• 6) 重回帰編(相関行列)

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ダブルクォートは省略できることが多いのですが、慣れない間は囲んだほうが無難です。なお、本ウェブサイトの記事ではrpn標準版(98リビジョン)を使用しているため囲っていません。詳しくは技術サポートの「rpn TIPS」を参照ください。

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