※ ChatGPTを利用し、要約された質問です(原文:ポアソン分布を示す事象の生起確率の検定)
ポアソン分布を示す事象の生起確率の検定
このQ&Aのポイント
質問文章からセンセーショナルなタイトルを30文字前後で生成
ポアソン分布をしている事象の生起確率について、1要因2水準、及び3水準以上の対応ありの検定を行いたいです。名義尺度としてコクランのQ検定などにした方がいいのでしょうか?
ポアソン分布をしている事象の生起確率の検定について、航空会社ごとに毎月の生起率を算出し、月間で有意差があるか調べたいです。
ポアソン分布を示す事象の生起確率の検定
飛行機事故のように、めったに起こらない事象の生起確率の検定について質問します。
ポアソン分布をしている事象の生起確率について、1要因2水準、及び3水準以上の対応ありの検定を行いたいです。
たとえば、全航空会社(A社、B社、C社・・・)の飛行機事故の生起確率を、1~6月まで月ごとに算出し、月間で有意差があるか調べたい、ということです。
これまでは、「正規分布はしていないけど、大小関係はある」という認識で、順序尺度とみなして、
航空会社ごとに毎月の生起率を算出→毎月の中央値を算出→フリードマン検定とウィルコクソン検定を行う、としていました。(中央値もほとんどが0になりますが)
名義尺度としてコクランのQ検定などにした方がいいのでしょうか?
色々な統計の本を見ても、「ポアソン分布をしていて、6月は100回中1回事故が起こった。では7月の生起確率は?」といった例題は見つけるのですが、生起確率の水準間の比較をした例題は見つけられなかったので、こちらで質問させていただきました。
詳しい方ご教授よろしくお願いします。
お礼
返信が大変遅れまして失礼しました。 頂いたアドバイスをもとにまた考えてみます。 ありがとうございました。