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ある郵便サービスの分析者が、2つの郵便局の顧客訪問数を比較したいと考えています。分析者は、40営業日にわたって各郵便局を訪れた顧客の数を数えます。
分析者は、2つの郵便局の間で一日の顧客訪問数が異なるかどうかを調べるために、2サンプルポワソン率検定を実行します。
帰無仮説では、2つの郵便局の1日あたりの来客数の差が0であると仮定します。p値が0.031で有意水準（αまたはアルファで示される）0.05より小さいため、分析者は帰無仮説を棄却し、2つの郵便局の1日あたりの来客数が異なると結論付けます。95%信頼区間は、支店Bの方が支店Aより来客数が多い確率が高いことを示しています。
| λ₁: 支店Aのポアソン率 |
|---|
| λ₂: 支店Bのポアソン率 |
| 差: λ₁ - λ₂ |
| サンプル | N | 出現総数 | サンプル率 |
|---|---|---|---|
| 支店A | 40 | 9983 | 249.575 |
| 支店B | 40 | 10291 | 257.275 |
| 差を推定 | 差に対する95%信頼区間 |
|---|---|
| -7.7 | (-14.6768, -0.723175) |
| 帰無仮説 | H₀: λ₁ - λ₂ = 0 |
|---|---|
| 対立仮説 | H₁: λ₁ - λ₂ ≠ 0 |
| 方法 | Z-値 | p値 |
|---|---|---|
| 正確 | 0.031 | |
| 正規近似 | -2.16 | 0.031 |
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