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statistics, inductive statistics)あるいは統計的推論(英: statistical inferenece)とは、母集団全体を知ることができない場合に、母集団から抽出された部分集団(抽出集団、標本集団)をもとに、確率論を用いて母集団の様子を推定する統計学の分野を言う。推計
ある事柄に基づいて, おしはかって考えること。 推量。
statistics、推測統計学とも) 」に分類できる。記述統計学はデータの特徴を記述する学問であり、推計統計学は標本から母集団を推計する学問である。 記述統計学は、データ1つがもつ特徴を記述・説明することに着目した分野である。例えば小学生99人の身長データがあったとする。データ
器械を使って, ものの量や値をはかること。
一部の事実や資料をもとにして, おおよその数量を算出すること。
センサとしては、温度を測定する温度に依存する電気抵抗素子・圧力を測定するピエゾ圧電素子・光を測定する光電素子などがある。 原器 標準器(較正器) 較正 有効測定範囲 許容誤差 感度 測定者 計測器 その他 有効数字 端数処理(丸め) アッベの原理 直接測定 間接測定 偏位法 零位法 逐次三点法 制御工学 センサネットワーク 表示 編集
度を推定するのに用いられる。その他の利用法としては、点過程の時間可変な強度の推定にも用いられる。そこでは窓関数(カーネル)は、時系列データとともに畳み込まれる。 ノンパラメトリックな推定を実行する際はふつう、(カーネル関数に加えて)カーネルの幅も指定されなければならない。 カーネルとは、非負実数値可積分関数
的解釈を発展させた。ラプラスは、数多くの統計問題を解くためにベイズ的手法と現在は見なされるであろう手法を用いた。多くのベイズ的手法は後の執筆者らによって発展されたが、この用語は1950年代までこういった手法を言い表すためには一般的に用いれらなかった。20世紀の大半、ベイズ的手法は哲学的および実践的