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※ 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。

質問者が選んだベストアンサー

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回答No.2

>分散分析は正規分布であることが前提と認識していたのですが、この場合はいいのでしょうか? 必要なのは、以下です。 (1)各水準の内側でのデータの分布が,正規分布に近いこと(正規性) (2)各水準の内側でのデータの分散が,だいたい同じであること(等分散性) 航空会社を要因としない(個体差)と考えた時点で、正規分布を仮定したことに該当します。 等分散性もまぁ妥当かと。

miiiiisa
質問者

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。

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その他の回答 (1)

回答No.1

>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。 ということは、航空会社は要因としないということですね。(個体差と考える) では、検定の手順に従って、この場合は一元配置分散分析(対応あり)でよろしいかと。分散分析とありますがあくまで検定するのは母平均です。 (1)帰無仮説と対立仮説の設定  帰無仮説H0:月間の飛行機事故の生起確率の母平均は等しい。  対立仮説H1:月間の飛行機事故の生起確率の母平均は等しくない。 (2)検定推定量の選択(F分布)  F=(条件平方和/条件の自由度)/(残差平方和/残差の自由度)  条件の自由度=月数-1  残差の自由度=(航空会社数-1)*月数 (3)有意水準αの決定 (4)検定統計量の実現値を計算 (5)帰無仮説の棄却・採択の決定

miiiiisa
質問者

補足

素早い回答ありがとうございます。 >航空会社は要因としないということですね。(個体差と考える) はい。n数と考えています。 >では、検定の手順に従って、この場合は一元配置分散分析(対応あり)でよろしいかと。分散分析とありますがあくまで検定するのは母平均です。 分散分析は正規分布であることが前提と認識していたのですが、この場合はいいのでしょうか?

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