2016/4/3 -ブートストラップとは、得られたサンプルから何回もリサンプリングを行い、それらのリサンプルから統計量を求めることで、推測を行うような方法のことで ...
2019/6/2 -ノンパラメトリック・ブートストラップ法は、得られたブートストラップ標本の経験分布 F を用いて、信頼区間を求めたり分析を行なっていく手法です。 信頼 ...
復回数を2 要因とする分散分析. ・大域最適個体（111）が全 sub-function に占める割. 合に関して，個体数とブートストラップ反復回数を 2. 要因とする分散分析. 312. Page ...
2022/8/5 -ブートストラップ法は、データセットから無作為に何度もリサンプリングして母集団の特徴の推定を試みる統計手法です。
概要 ブートストラップ法は母集団の推定量（分散など）の性質を、近似分布にしたがって標本化したときの性質を計算することで推定する手法である。 近似分布としては、測定 ...
ブートストラップ法の大きな特徴は、母集団の分布に依存せず、観測データそのものから推定を行う点です。これにより、正規分布を仮定する必要がなく、様々な分布形状に対応 ...
2025/2/11 -ブートストラップ法（Bootstrap method） とは、手元にある標本データを使い、繰り返しリサンプリングを行うことで、母集団の統計量の推定や信頼区間の算出 ...
「一元配置分散分析」。サポートされる機能は次のとおりです。 • 記述統計表では、平均値および標準偏差のブートストラップ推定がサポートされます。 • 多重比較表では ...
2020/3/5 -はじめにBootstrap法についてです。 母集団から標本集団が得られた時に、標本の平均値や分散等の統計量を算出し母集団の統計量θを推定します。 この時の ...
分散分析の結果（Table3）から各クラスの差異. を検討した。 class1，class2，class 3，class 4，class 5， class 8 については，BDI―II の合計得点から，こ. れらの ...