スミルノフ・グラブス検定 スミルノフ・グラブス検定は、極端に大きいまたは小さい値が外れ値であるかどうかを検定するものです。 上位数%、下位数%を除去してしまい、そのうえで平均値を算出する方法があります。
3489となります。 データがどのように取 られ、何をしたいのか、少々不明ですが. 実際に存在する差のみが確実に検出されるようにするには、0. 詳細については、を参照してください。
11データをサンプリングしてきたときに、測定ミスをしていたかもしれないし、数値をうつし間違っていたかもしれません。 全く相関のない数字を組み合わせたときにそのr値が出る確率をあらわしています。
table 添字 指摘された変数に関連付けられるデータ型は double または single でなければなりません。 ロバストzスコアでも同様に2または3を基準とすることが多いようです。
2この計算もできるように作っています。 05を下回る(有意差が出る)ことが1番大事• の計算は、tall 列ベクトル A に対してのみサポートされています。
私は10000がプログラムによって検出される事を期待しました。 データを要約する時に、意外と頭を悩まされるのが外れ値です。 調査していると 有意点tを求める際のt分布で 両側検定を採用しているものと、片側検定を採用しているものとが あるようです。
19管理人はこのファイルのバックアップを紛失したのですが、先日見つかったので、再度アップします。
これではあまり意味がないですよね。 そのため結論から言うと、医薬研究において 外れ値かどうかに対して統計学的な検定を行うのはナンセンスです。 医療的にありえないデータか測定ミスの可能性があるデータ以外は除外しないのが基本となります。
11帰無仮説の採否を決める。
溶血データは「外れ値」というよりは「信頼に足らない値」というイメージかもしれませんが、大きな括りとして外れ値としておきます。 ・回答者 No. 482 から,「危険率1%でこのデータは棄却できる」 と判断されます.. 外れ値を検出するスミルノフ・グラブス検定について調べていて、正規分布していないときはどうするんだろうという疑問を抱いたところ、四分位範囲を用いた「ロバストzスコア」を使う方法があることを知りました。
1window が正の整数スカラーである場合、ウィンドウは現在の要素を中心にして配置され、 window-1 個の隣接する要素を含みます。