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(pH) が適用できない場合に用いられる。酸度関数には幾つかの種類があるが、酸についてはルイス・ハメットによって提唱されたハメットの酸度関数 H0 を、塩基についてはほぼ同じ形式の関数 H_ を用いる場合が多い。 一般的な水溶液の酸性・塩基性の尺度としては水素イオン指数 (pH) が広く利用されている。ところが、pH
非常にすぐれているさま。
〔数〕
尤度方程式(ゆうどほうていしき、英: likelihood equation)とは、統計学において、対数尤度関数の極値条件を与える方程式の事。統計的推定法の一つである最尤法において、尤度関数を最大化する最尤推定値を求める際に用いられる。 独立同分布を満たす n {\displaystyle n} 個の確率変数
単純二仮説の場合には尤度比検定は一様最強検出力検定となる(ネイマン・ピアソンの補題)。 一般の場合には、尤度比 Λ とは、帰無仮説が成り立つとした条件下での尤度関数の最大値を、その条件がない場合の尤度関数の最大値で割った比をいう。帰無仮説が成り立つとすると、普通の確率分布族に対して、
検査結果が陽性の場合の陽性尤度比と、検査結果が陰性の場合の陰性尤度比がある。 一般に、尤度比と言われれば、検査が陽性だった場合の陽性尤度比を表す場合が多い。 なお、尤度比はROC曲線の傾き、即ち「感度/(1-特異度)」であり、「感度=1-特異度」(つまり「感度+特異度=1」)の場合は「尤度比=1」である。
者は陰性になりにくいため、通常は1以下の数値となる)」を表している。 検査が陰性だった場合、「陰性の事後オッズ=事前オッズ×陰性尤度比」の関係がある。 なぜならば、「陰性の事後オッズ=偽陰性者の数/真陰性者の数」であるから、感度Se、特異度Sp、有病率aとすると ( 1 − S e ) × a S p
の両方が確率密度関数を持つ時、あらゆる場合に2つの積分値は等しい。g が単射である必要はない。前者より後者の計算が簡単である場合がある。 上記の式は、1つよりも多くの変数に依存する変数(y と書く)に一般化できる。y が依存する変数の確率密度関数を f(x1, …, xn) とすると、依存関係は y