1サンプル関数のブートストラッピングのデータを入力する

1標本関数のブートストラップ > 再標本 > 計算

分析に最も当てはまるオプションを選択します。

平均、中央値、和、標準偏差、分散を分析する

分析のデータを指定するには、統計量を選択します。

統計量から、推定するパラメータを選択します。
標本で、分析する数値データの列を入力します。
再標本数に、データの再標本を採る回数を入力します。Minitabでは、元のデータセットから復元する反復抽出で再標本が採られます。各再標本の標本の大きさは、元のデータセットの標本の大きさに等しくなります。1～10,000の好きな値を入力します。通常は、再標本の数が多いとうまくいきます。

このワークシートでは、時間に機械の無作為標本のメンテナンスコストが含まれています。

データがワークシートの1つの列に含まれている場合は、次の手順を実行して、比率を分析します。

統計量で、比率を選択します。
ドロップダウンリストから、列にある標本データを選択します。
標本で、分析するデータの列を入力します。列には、真と偽などの2つの異なる値が含まれていなければなりません。
事象で、事象（成功とも呼ばれます）として使う結果を選択します。標本比率は、事象の数を総試行回数割った値と等しくなります。
再標本数に、データの再標本を採る回数を入力します。Minitabでは、元のデータセットから復元する反復抽出で再標本が採られます。各再標本の標本の大きさは、元のデータセットの標本の大きさに等しくなります。
1～10,000の好きな値を入力します。通常は、再標本の数が多いとうまくいきます。

このワークシートでは、購入は標本で、世帯が広告を受け取った後に購入するかどうかを示します。事象ははいです。

事象数と試行回数を知っていて、ワークシートに実際の標本データがない場合は、次の手順を実行して、比率を分析します。

統計量で、比率を選択します。
ドロップダウンリストから、要約データを選択します。
事象数に、成功数を入力します。たとえば、欠陥部品の比率を判定する場合、事象数は欠陥部品に等しくなります。
試行回数に、総観測数を入力します。たとえば、欠陥部品の比率を判定する場合、試行回数は抽出した総部品数に等しくなります。
再標本数に、データの再標本を採る回数を入力します。Minitabでは、元のデータセットから復元する反復抽出で再標本が採られます。各再標本の標本の大きさは、元のデータセットの標本の大きさに等しくなります。
1～10,000の好きな値を入力します。通常は、再標本の数が多いとうまくいきます。