統計検定項目
統計検定項目
大項目一覧
1.事象と確率
2.分布の特性値
3.変数変換
4.離散型分布
5.連続型分布
6.極限定理と漸近理論
10.統計的推定
11.仮説検定
12.一般の分布に関する検定法
13.ノンパラメトリック法
20.標本調査法
21.分散分析と実験計画法
22.分割表
30.単回帰分析
31.重回帰分析
32.回帰分析その他
40.機械学習
41.主成分分析
42.判別分析
43.クラスター分析
44.因子分析
45.数量化法
46.ベイズ法
49.その他の多変量解析手法
50.マルコフ連鎖
51.確率過程
52.時系列解析
60.シミュレーション
80.その他
90.数学
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■改版履歴(最新10個まで)■
2022/07/18 修正 11.2.18.無相関性の検定 統計量の誤記修正。Rを√の外へ出した。
2022/07/18 修正 11.5.4.等平均の検定(各母分散は未知だが等しい) コメント追加。
2022/07/18 修正 22.1.5.マクネマー検定 導出コメント追加。
2022/05/08 新規 20.1.11.系統抽出法 新規作成。
2022/05/08 追加 20.1.12.標本配分法 デミング配分法追加。図の追加。
2022/05/07 修正 11.5.13.無相関性の検定 t統計量で√内のR^2をRに修正。導出コメント追加。
2022/05/05 新規 60.4.3.ブートストラップ法の図解 新規作成。
2022/05/01 更新 52.時系列解析 全体更新。
2022/04/03 新規 46.1.4.ナイーブベイズ分類 新規作成。
2022/04/02 新規 90.3.18.ヘッセ行列 新規作成。
2022/07/18 修正 11.2.18.無相関性の検定 統計量の誤記修正。Rを√の外へ出した。
2022/07/18 修正 11.5.4.等平均の検定(各母分散は未知だが等しい) コメント追加。
2022/07/18 修正 22.1.5.マクネマー検定 導出コメント追加。
2022/05/08 新規 20.1.11.系統抽出法 新規作成。
2022/05/08 追加 20.1.12.標本配分法 デミング配分法追加。図の追加。
2022/05/07 修正 11.5.13.無相関性の検定 t統計量で√内のR^2をRに修正。導出コメント追加。
2022/05/05 新規 60.4.3.ブートストラップ法の図解 新規作成。
2022/05/01 更新 52.時系列解析 全体更新。
2022/04/03 新規 46.1.4.ナイーブベイズ分類 新規作成。
2022/04/02 新規 90.3.18.ヘッセ行列 新規作成。
52. 時系列解析
52. 時系列解析
52.1.基礎的事項
52.1.1.時系列解析
52.1.2.時系列の期待値と自己共分散と自己相関係数の推定値[重要]
52.1.3.h次偏自己相関係数
52.1.4.偏自己相関係数
52.1.5.定常性[重要]
52.1.6.差分系列
52.1.7.ホワイトノイズ[重要]
52.1.8.自己相関係数の検定
52.2.時系列解析モデル
52.2.1.AR(1)過程(1次自己回帰モデル)[重要]
52.2.2.AR(p)過程(p次自己回帰モデル)[重要]
52.2.3.AR(p)過程の共分散定常の条件[重要]
52.2.4.MA(1)過程(1次移動平均モデル)[重要]
52.2.5.MA(q)(q次の移動平均モデル)[重要]
52.2.6.MA(q)過程の反転可能の条件[重要]
52.2.7.ARMAモデル(自己回帰移動平均モデル)[重要]
52.2.8.ARIMAモデル(自己回帰和分移動平均モデル)
52.3.時系列解析
52.3.1.AR(1)過程の最小二乗推定量[重要]
52.3.2.AR(1)過程の最尤推定量[重要]
52.3.3.AR(1)過程の予測[重要]
52.3.4.MA(1)過程の予測[重要]
52.3.5.ダービンワトソン統計量[重要]
52.4.その他
52.4.1.自己相関係数と偏自己相関係数によるモデル選択[重要]
52.4.2.様々な回帰式
52.4.3.季節変動指数
52.4.4.トレンドTと季節変動指数Sを用いた回帰式
52.4.5.状態空間モデル
52.1. 基礎的事項
更新日 : 52.1.1. 時系列解析
52.1.2. 時系列の期待値と自己共分散と自己相関係数の推定値[重要]
52.1.3. h次偏自己相関係数
52.1.4. 偏自己相関係数
52.1.5. 定常性[重要]
52.1.6. 差分系列
52.1.7. ホワイトノイズ[重要]
52.1.8. 自己相関係数の検定
52.2. 時系列解析モデル
更新日 : 52.2.1. AR(1)過程(1次自己回帰モデル)[重要]
52.2.2. AR(p)過程(p次自己回帰モデル)[重要]
52.2.3. AR(p)過程の共分散定常の条件[重要]
52.2.4. MA(1)過程(1次移動平均モデル)[重要]
52.2.5. MA(q)(q次の移動平均モデル)[重要]
52.2.6. MA(q)過程の反転可能の条件[重要]
52.2.7. ARMAモデル(自己回帰移動平均モデル)[重要]
52.2.8. ARIMAモデル(自己回帰和分移動平均モデル)
52.3. 時系列解析
更新日 : 52.3.1. AR(1)過程の最小二乗推定量[重要]
52.3.2. AR(1)過程の最尤推定量[重要]
52.3.3. AR(1)過程の予測[重要]
52.3.4. MA(1)過程の予測[重要]
52.3.5. ダービンワトソン統計量[重要]
52.4. その他
更新日 : 
52.4.2. 様々な回帰式
52.4.3. 季節変動指数
52.4.4. トレンドTと季節変動指数Sを用いた回帰式
52.4.5. 状態空間モデル
