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 |
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尺度、σ |
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|
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 |
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![]() |
尺度、σ |
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![]() |
|
しきい値、λ |
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|
ワイブル | 形状、β |
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尺度、α |
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![]() |
|
3-パラメータワイブル |
形状、β |
![]() |
![]() |
尺度、α |
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![]() |
|
しきい値、λ |
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![]() |
|
指数 | 尺度 |
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2-パラメータ指数 | 尺度、θ |
![]() |
![]() |
しきい値、λ |
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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 | ![]() |