[Python/t分布のバックアップ差分(No.2)]

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現在との差分^[1] を表示
ソース^[2] を表示
Python/t分布^[3] へ行く。

--- 1: 2019-04-20 (土) 03:55:34 njf^[6] ^[7] ^[8]
+++ 2: 2019-04-20 (土) 04:38:35 njf^[6] ^[9] ^[10]
@@ Line 66: / Line 66: @@
 この「少ない」の具体的な数は、要求され精度によって異なるでしょうが、私の手持ちの書籍などによるとだいたい25〜30未満を意味するようです。
-では、実際に自由度によってどの程度の差が出るのかをPythonで計算してみます。
+では、実際に自由度によってどの程度の差が出るのかをPythonで計算して、この値の妥当性を見てみます。
 実際によく使いそうな確率0.95の横軸の値の比を計算してみると以下のようになりました。
@@ Line 85: / Line 85: @@
 .0485542389065539
+以下同様にして
 -df=25
- t.isf(q=0.95,df=25) / norm.isf(q=0.95)
-結果
 .038475845670062
 -df=30
- t.isf(q=0.95,df=30) / norm.isf(q=0.95)
-結果
 .031861356263898
@@ Line 104: / Line 98: @@
 -df=100
- t.isf(q=0.95,df=100) / norm.isf(q=0.95)
+.0093508011061045
-結果
-.0093508011061045
+自由度10では10パーセントあった差が、自由度25〜30で差は3〜4パーセントになります。
+自由度100あたりでようやく1パーセントを切ります。
-自由度10では10パーセントあった差が、自由度25〜30で差は3〜4パーセントになります。
+自由度が10から30へ変化したときの減少幅の方が30から100までの減少幅よりはるかに大きく、30前後を自由度の区切りと考えるのが自然そうに思えます。
+実際、上の計算を自由度1〜100まで行ってグラフにすると以下のようになりました。
-自由度100では1パーセントを切ります。
+&ref(chart (1).png,mw:480,mh:360);
-自由度が10から30へ変化したときの減少幅の方が30から100までの減少幅よりはるかに大きく、30前後を自由度の区切りと考えるのが自然であることが分かります。
+〜30程度までは差が大きく減少し、その後はほぼ横ばいになることが分かります。

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Python/t分布のバックアップ一覧^[11]
Python/t分布のバックアップ差分(No. All)
- 1: 2019-04-20 (土) 03:55:34^[12] njf^[6]
- 2: 2019-04-20 (土) 04:38:35 njf^[6]
- 現: 2019-06-07 (金) 23:53:17^[13] njf^[6]

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