ブレイキングダウン予選

20090915--> ID: Pass: Lost Password? / Register Now! --> 20090915--> --> The NI technologies for the collection and sharing of Neuro-related data are important for the brain understanding. These information include electrical resources, papers, experimental data, mathematical models, simulations, URLs, etc. Hence, it is necessary to develop a database system to integrate these disparate resources into a single base named XooNIps, which serves as the Base Platform for each research fields. 20090915--> Home News Forum 20090915--> Advanced Search--> Login XooNIps検索    全て タイトル & キーワード メタデータ Article      詳細検索 インデックスツリー open all close all Public 全て タイトル & キーワード メタデータ Article --> 詳細 閲覧数:2669 ID AN00181569-20130300-0017 アイテムタイプ Article このアイテムを表示する 画像 本文 未公開 タイトル ブートストラップ法による正規・非正規分布データの相関係数信頼区間の測定 別タイトル Measuring Correlation Coefficient Confidence Intervals from Normallyand Non-normally Distributed Data. 著者 吉村 治正 (Yoshimura harumasa) 社会学部 版 publisher 出版地 奈良 出版者 奈良大学 上位タイトル 奈良大学紀要 (Memoirs of the Nara University). Vol.41号, (2013. 03) ,p.271- 285 識別番号 ISSN 03892204 抄録 ピアソンの積率相関係数は、ρ≠０の場合にデータが非正規な分布をしていると区間推定に影響が出 ることが、これまでの数理統計学上の研究からわかっている。ただ、その知見は理論的な議論の域を出ず、実際の社会調査データから具体的な影響を測定する方法は長く存在していなかった。この点、1980年代に提唱されたノンパラメトリック・ブートストラップ法は社会調査者にとって革新的であった。だが実際には、ブートストラップ法によって非正規な分布をするデータから相関係数の区間推定を行った事例はほとんどない。そこで本稿では、正規分布・非正規分布をする実際のデータを用い、ノンパラメトリック・ブートストラップ法と通常のパラメトリック推定法で、どちらがより精度の高い推定が可能かを対比してみた。結果は、データが正規分布する場合はパラメトリック法でもブートストラップ法でも概して正確に推定できるが、非正規な分布をするデータの場合、パラメトリック法は信頼区間を過少に算出し厳密性にかける傾向があり、これに対してブートストラップ法はデータが非正規な分布をしている状態でも極めて正確な推定が可能というものであった。 言語 jpn 資源タイプ text ジャンル Departmental Bulletin Paper Index / Public / 奈良大学紀要 / 41号 関連アイテム