1サンプルポアソン率の方法と計算式

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統計量

Minitabは、サンプルから次の記述統計量を生成します。平均が表示されるのは、「長さ」をデフォルト値1から変更した場合のみです。

用語	説明
出現率
出現平均

率は、観測の長さの単位あたりの平均出現件数に等しくなります。平均は、サンプル全体の平均出現件数です。長さが1に等しい場合、率と平均は等しくなります。

1サンプルポアソン率の正確検定では、次の計算式を使用してそれぞれの対立仮説のp値を計算します。

ポアソン工程の出現率の正確な100(1 – α)%信頼区間は次のように求められます。

「長さ」の値を指定すると、Minitabには平均出現数の信頼区間も表示されます。この信頼区間は次のように求められます。

片側検定を指定した場合、Minitabでは対立仮説の方向に従い、片側の100(1 – α)%信頼境界が計算されます。

「次より大きい」対立仮説を指定した場合、率の正確な100(1 – α)%下限は次のように求められます。

平均の正確な100(1 – α)%下限は次のように求められます。
「次より小さい」対立仮説を指定した場合、率の正確な100(1 – α)%上限は次のように求められます。

平均の正確な100(1 – α)%上限は次のように求められます。

総出現数が10より大きい場合、正規近似法が有効です。

1サンプルポアソン率の正規近似に基づいた仮説検定では、それぞれの対立仮説について次のp値式を使用します。

ポアソン工程の出現率の正規近似に基づいた100(1 – α)%信頼区間は次のように求められます。

「長さ」の値を指定すると、Minitabには平均出現数の信頼区間も表示されます。この信頼区間は次のように求められます。

片側検定を指定すると、Minitabでは対立仮説の方向に従い、片側の100(1 – α)%信頼境界が計算されます。

「次より大きい」対立仮説を指定した場合、率の正確な100(1 – α)%下限は次のように求められます。

「長さ」の値を指定すると、平均の正確な100(1-α)%下限は次のように求められます。
「次より小さい」対立仮説を指定した場合、率の正確な100(1 – α)%上限は次のように求められます。

「長さ」の値を指定した場合、平均の正確な100(1 – α)%上限は次のように求められます。