分布 | パラメータ |
---|---|
最小極値 正規 ロジスティック |
μ = 位置、 σ = 尺度、σ > 0 |
対数正規 対数ロジスティック |
μ = 位置、μ > 0 σ = 尺度、 σ > 0 |
3-パラメータ対数正規 3-パラメータ対数ロジスティック |
μ = 位置、μ > 0 σ = 尺度、σ > 0 λ = しきい値、 |
ワイブル |
α = 尺度、α = 指数(μ) β = 形状、β = 1/σ |
3-パラメータワイブル |
α = 尺度、α = 指数(μ) β = 形状、β = 1/σ λ = しきい値、 |
指数 |
θ = 尺度、θ > 0 |
2-パラメータ指数 |
θ = 尺度、θ > 0 λ = しきい値、 |
標準誤差は、パラメータ推定値の標準偏差です。標準誤差で各推定値における変動性の推定法を使用できます。
、、、、、およびは、μ、σ、α、β、θ、およびλのMLEの標準誤差を示します。各標準誤差は、Fisher情報行列の逆行列の適切な対角要素の平方根で計算されます。
分布 | パラメータ | 下側信頼限界 | 上側信頼限界 |
---|---|---|---|
最小極値、正規、ロジスティック、対数正規、対数ロジスティック | 位置、μ | ||
尺度、σ | |||
3-パラメータ対数正規、3-パラメータ対数ロジスティック | 位置、μ | ||
尺度、σ | |||
しきい値、λ | |||
ワイブル | 形状、β | ||
尺度、α | |||
3-パラメータワイブル |
形状、β |
||
尺度、α |
|||
しきい値、λ |
|||
指数 | 尺度 | ||
2-パラメータ指数 | 尺度、θ | ||
しきい値、λ |
いくつかのデータでは、尤度関数が制限されていないため、しきい値パラメータ(2-パラメータ指数など)と整合していない分布の推定値が算出されます。この状況では、推定されたパラメータの分散-共分散行列で数値的に判断できません。その場合、Minitabによって次の内容が仮定されます。は固定値で、次のとおりになります。SE() = 0。次の上限および下限はです。
用語 | 説明 |
---|---|
zx | の標準正規分布の上限棄却値(100x%が信頼水準かつ0 < x < 1の場合)。 |