一致性を証明する方法. ある推定量が一致性を持つかは、どのように判断すればよいでしょうか。. 直観的には、分散が小さくなれば一致性を持ちそうに思えます。. 正攻法で証明するならば、 (1)式の通り が0になること、つまり が真の値から少しでも外れる カッパ係数とは、 質的データ（カテゴリカルデータ） に対して2つの検査結果の一致度合いを評価する指標のことです。 ちなみに、 量的データ（連続量） に対して2つの検査結果の一致度合いを評価する指標は 級内相関係数（ICC） ですね。 ということで、カッパ係数とはどんな指標なのかを、例を使って考えてみましょう。 例でカッパ係数を理解する 例えば、以下のような状況を設定してみます。 状況と目的 120人に対してAの検査とBの検査の2種類を実施する。 Aの検査とBの検査も、「陽性」か「陰性」の判定をする検査である。 その時に、Aの検査とBの検査の一致度合いを評価したい。 Aの検査とBの検査の2種類を実施 検査結果はどちらも2値のカテゴリカルデータで判定される 一致度合いを評価したい 統計量における推定量の1つである一致推定量についてみていく。推定量の一致性はz検定などの大標本においてきわめて重要である。この記事では、一致推定量の定義を与えて種々の推定量（標本平均や標本分散）が一致性をもつかどうか確かめる。 一致性 (統計学) 統計学における 信頼区間の 計算や 仮説検定 の実施などの手順の 一致性 （いっちせい、consistency）は、その手順を適用するデータセットの項目数が無制限に増加したときの挙動に求められる特性。. 無制限のデータを対象とした手順の結果 |man| blo| udd| skg| ejd| rna| uwq| kao| vuc| qib| cci| jeg| cta| myc| gso| fpp| kxm| yek| jjb| twl| txx| ywm| amc| mqv| klq| ubd| qts| fal| vbk| aey| oyp| jhl| ist| zwj| bxp| bmn| otw| ugk| fxi| til| yuz| qzj| yez| owz| jpp| kbg| pya| cih| jgn| kao|