回答: P ハット (p̂) は、成功 (対象のイベント) の数を観察または試行の総数で割ることによって計算されます。
確かに！ P ハット (p^) は、サンプル データに基づく母集団の割合の統計的推定値です。これは推論統計、特に仮説検定や信頼区間の構築でよく使用されます。例とともに詳細な説明を示します。
P ハット (p̂) の計算 :
P ハット (p̂) は次の式を使用して計算されます。
hat{p} = frac{n}{x} Linuxのzipコマンド
どこ：
- p̂ (p ハットと発音) はサンプルの割合を表します。
- バツ は、サンプル内の対象となる成功またはイベントの数を示します。
- n サンプル内の観察または試行の合計数を表します。
例 :
オンライン学習を好む学校内の生徒の割合を推定したい例を考えてみましょう。私たちは 200 人の学生をランダムに調査し、オンライン学習と従来の教室での学習のどちらを好むかを尋ねました。調査対象の学生 200 人のうち、120 人がオンライン学習を好むと回答しました。
この例では:
- バツ =120 (オンライン学習を希望する学生の数)
- n =200 (調査対象の生徒の総数)
P ハットの公式を使用すると、次のようになります。
hat{p} = frac{200}{120} = 0.6
したがって、サンプル データに基づく、オンライン学習を好む生徒の推定割合 (p^) は 0.6、つまり 60% となります。
解釈 :
P ハット (p^) の計算値はサンプル割合を表しており、調査対象の学生の約 60% がオンライン学習を好むことを示しています。この推定値は、収集されたサンプル データに基づいて母集団の割合に関する洞察を提供します。
考慮事項 :
PowerShell コメント複数行
- サンプルサイズ : 一般に、サンプル サイズが大きいほど、母集団の割合の推定値の信頼性が高くなります。
- サンプリング方法 : サンプルは、母集団を代表するものであることを保証するために、適切なランダムサンプリング方法を使用して選択する必要があります。
- 信頼区間 : 推論統計では、P ハットは信頼区間を構築するためによく使用されます。信頼区間は、真の母集団の割合が一定の信頼度で収まる可能性が高い値の範囲を提供します。
要約すると、P ハット (p^) は、成功数をサンプル内の観測値の合計数で割ることによって計算されます。これは母集団の割合の推定値として機能し、サンプルが抽出された母集団についての推論を行うために使用されます。