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入力
| 入力データ |
実行するデータ範囲を指定します。
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値
モーメント
- \(x_i\) を i 番目の標本および \(w_i\) を 番目の重みにします。
| N 合計 | Nで表されるデータポイントの総数 |
|---|---|
| N 欠損 | 欠損値の数 |
| 平均 | 平均値
\(\bar{x}=\frac 1n\sum_{i=1}^n x_i\) です。 |
| 標準偏差 | \(s=\sqrt{\sum_{i=1}^n (x_i-\bar{x})^2/d}\)
ここで、\(d=n-1 \,\)です。 Note: OriginProでは、\(d\)には他のオプションがあり、モーメントの分散除数項目で定義されます。 |
| 標準誤差 | 平均の標準誤差です。
\[\frac S{\sqrt{n}}\] |
| 平均の下側95%CI | 平均の95%信頼区間の下側限界
\[\bar{x}-t_{(1-\alpha/2)}\frac{s}{\sqrt{n}}\] ここで、\(t_{(1-\alpha/2)}\) は、n-1 の自由度を持つスチューデントt -統計の \(1-\alpha/2\) 棄却値です。 |
| 平均の上側95%CI | 平均の95%信頼区間の上側限界
\[\bar{x}+t_{(1-\alpha/2)}\frac{s}{\sqrt{n}}\] ここで、\(t_{(1-\alpha/2)}\) は、自由度n-1のスチューデントt -統計の \(1-\alpha/2\) 棄却値です。 |
| 分散 | \[s^2\] |
| 合計 | \(\sum_{i=1}^n x_i\) です。 |
| 歪度 |
歪度は、分布の非対称性の度合いを計算します。これは次式で定義されます \[\gamma_1=\frac n{(n-1)(n-2)}\sum_{i=1}^n (\frac{x_i-\bar{x}}s)^3 ,\mbox{for DF}\] \[\gamma_1=\frac 1n\sum_{i=1}^n (\frac{x_i-\bar{x}}s)^3,\mbox{for N}\] \[\gamma_1=\frac 1n\sum_{i=1}^n (\frac{x_i-\bar{x}}s)^3,\mbox{for WVR}\] |
| 尖度 |
尖度は、分布のとがり具合を表します。 \[\gamma_2=\frac{n(n+1)}{(n-1)(n-2)(n-3)}\sum_{i=1}^n (\frac{x_i-\bar{x}}s)^4-\frac{3(n-1)^2}{(n-2)(n-3)},\mbox{for DF}\] \[\gamma_2=\frac 1n\sum_{i=1}^n (\frac{x_i-\bar{x}}s)^4 -3,\mbox{for N}\] \[\gamma_2=\frac 1n\sum_{i=1}^n (\frac{x_i-\bar{x}}s)^4 -3,\mbox{for WVR}\] |
| 未修正平方和 |
\[\sum_{i=1}^n x_i^2\] |
| 修正平方和 |
\[\sum_{i=1}^n (x_i-\bar{x})^2\] |
| 変動係数 |
\[\frac s{\bar{x}}\] |
| 平均の絶対偏差 |
\[\frac{\sum_{i=1}^n |x_i-\bar{x}|}n\] |
| SDの2倍 |
標準偏差の2倍です。 \[2s \,\] |
| SDの3倍 |
標準偏差の3倍です。 \[3s \,\] |
| 幾何平均 |
\[\bar{x}_g=\left( \prod_{i=1}^n x_i\right) ^{\frac 1n}\] |
| 幾何SD |
幾何学標準偏差 \(e^{std(\log x_i)}\) ここで、std は、重み付けされていない標準偏差です。 Note: 幾何標準偏差では重みは無視されます。 |
| モード |
モード(最頻値)は、データ範囲で最も頻繁に表示される要素です。複数のモードが見つかったら、最も小さい値が選ばれます。 |
| 調和平均 |
調和平均です。 重みなし: \(\frac n{\frac 1{x_1} + \frac 1{x_2} + ...+ \frac 1{x_n}}=\left(\frac {\sum_{i=1}^n (x_i)^{-1}}n\right)^{-1}\) 重み付き: \(\frac {\sum_{i=1}^n w_i}{\sum_{i=1}^n \frac {w_i}{x_i}}=\left(\frac {\sum_{i=1}^n w_i x_i^{-1}}{\sum_{i=1}^n w_i}\right)^{-1}\)
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分位数
分位数 は、与えられたデータセット内のデータポイントの指定された比率以下のデータからの値です。たとえば、任意のデータセットのデータポイントの25%が最初の四分位数より下にあり、データポイントの50%が2番目の四分位数または中央値より下にあります。
入力データセットを昇順で並べ替えます。\(x_{(i)}\,\!\)を、並べ替えられたデータセットのi番目の要素とします
| 最小 | \[x_{(i)}\,\!\] |
|---|---|
| 最小値のインデックス |
元の入力データセットの最小値のインデックス番号 |
| 第一四分位(Q1) | 第1 (25%) 四分位、 Q1です。計算手法については、四分位の補間をご覧下さい。 |
| 中央値 | メディアンまたは第2 (50%)四分位、Q2です。計算手法については、四分位の補間をご覧下さい。 |
| 第3四分位(Q3) | 第3 (75%) 四分位、 Q3です。計算手法については、四分位の補間をご覧下さい。 |
| 最大 | \[x_{(n)}\,\!\] |
| Index of Maximum |
元の入力データセットの最大値のインデックス番号 |
| 四分位範囲 (Q3-Q1) |
\[Q_3-Q_1\,\] |
| 範囲 (最大-最小) |
最大値 - 最小値 |
| カスタムパーセンタイル |
カスタムパーセンタイルを計算するか選択します。 |
| パーセンタイルリスト |
このオプションは、カスタムパーセンタイルにチェックが付いている場合にのみ利用できます。パーセンタイルはリスト表示されたすべての値に対して計算されます。 |
| 中央値の絶対偏差(MAD) | 単変量データセットX1、X2、...、Xnの場合、MADはデータの中央値からの絶対偏差の中央値として定義されます。
\[MAD = median(|{X_i} - median(X)|)\,\] つまり、データの中央値からの残差(偏差)で始まる場合、MADは絶対値の中央値です。 |
| ロバスト変動係数 |
\[(MAD/norminv(0.75))/Median\,\] |
計算制御
モーメントの分散除数
- 分散序数d の計算の設定をします。
| DF | 自由度
\[d=n-1\,\!\] |
|---|---|
| N | 非欠損の観測値の数
\[d=n\,\!\] |
分位数の補間
- このオプションは、Q1、Q2、およびQ3の算出方法を決定します。
- i 番目のパーセンタイル(分位)をy とし、 \(p=i/100\) を設定します。そして、次のように定義します。
\[\begin{cases} (n+1)p=j+g, & \mbox{for Weighted Average Right}\\ np=j+g, & \mbox{for other methods} \end{cases}\]
- ここで、 j は、np, の整数部で、 g は、np の分数部であり、それぞれ異なる方法は \(i^{th}\,\!\)番目のパーセンタイル、 yを次に述べる方法で定義します。
| 平均化による経験分布 | \[y=\begin{cases} \frac{1}{2}(x_{(j)}+x_{(j+1)}), & \mbox{if }g=0\\ x_{(j+1)}, & \mbox{if }g>0 \end{cases}\] |
|---|---|
| 最近傍 | np に最も近い番号の観測値
\[y=\begin{cases} x_{(k)}, & \mbox{if }g\ne \frac{1}{2}\\ x_{(j)}, & \mbox{if }g=\frac{1}{2} \mbox{ and } j\mbox{ is even} \\ x_{(j+1)}, & \mbox{if }g=\frac{1}{2} \mbox{ and } j\mbox{ is odd} \end{cases}\] ここで k は、\(np+\frac{1}{2}\)の整数部です |
| 経験分布 | \[y=\begin{cases} x_{(j)}, & \mbox{if }g=0 \\ x_{(j+1)}, & \mbox{if }g>0 \end{cases}\] |
| 加重平均(右) | \(x_{(n+1)+p)}\,\!\)に向けた加重平均
\[y=(1-g)x_{(j)}+gx_{(j+1)}\,\!\] ここで \(x_{(n+1)}\,\!\)は、\(x_{(n)}\,\!\)の値を取ります。 |
| 加重平均(左) | 次の数に向けた加重平均:\(x_{(np)}\,\!\)
\[y=(1-g)x_{(j)}+gx_{(j+1)}\,\!\] ここで \(x_{(0)}\)は、\(x_{(1)}\)の値を取ります。 |
| Tukeyヒンジ | 以下のようにする。
\(m=\begin{cases} \frac{n}{2},& \mbox{if }n\mbox{ is even}\\ \frac{n+1}{2},& \mbox{if }n\mbox{ is odd} \end{cases}\) \(k=\begin{cases} \frac{m}{2},& \mbox{if }m\mbox{ is even}\\ \frac{m+1}{2},& \mbox{if }m\mbox{ is odd} \end{cases}\) すると、次の値を得ることができます。 \(Minimum+x_{(1)}\,\!\) \(Q_1=\begin{cases} x_{(k)},& \mbox{if }m\mbox{ is odd}\\ \frac{1}{2}(x_{(k)}+x_{(k+1)}), & \mbox{if }m\mbox{ is even} \end{cases}\) \[Q_2=\begin{cases} x_{(m)},& \mbox{if }n\mbox{ is odd}\\ \frac{1}{2}(x_{(m)}+x_{(m+1)}), & \mbox{if }m\mbox{ is even} \end{cases}\] \[Q_3=\begin{cases} x_{(n-k-1)},& \mbox{if }n\mbox{ is odd}\\ \frac{1}{2}(x_{(n-k)}+x_{(mn-k+1)}), & \mbox{if }m\mbox{ is even} \end{cases}\] \[Maximum=x_{(n)}\,\!\] Note: この方法が選択される場合、四分位だけが計算されます。カスタムパーセンタイルは無効です。 |
出力
| レポート表 | レポートワークシート表の詳細を指定します。
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