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統計検定準1級

「統計検定準1級」の記事一覧

マルコフ連鎖において、どの状態からスタートしても、十分時間が経てば各状態にいる確率が初期値に依存しなくなる性質はどれか。

エルゴード的マルコフ連鎖は、初期状態に関わらず一意の定常分布に収束する。

2026年5月15日

ベイズ因子によるモデル比較において、モデルの複雑さ（パラメータの事前分布の広さ）がモデル選択に与える影響を何というか。

事前分布が非常に広いと、複雑なモデルの周辺尤度が低下し、単純なモデルが選ばれやすくなる現象。

2026年5月15日

多項ロジスティック回帰において、各選択肢のペアの間での選択確率が他の選択肢の有無に依存しないという仮定はどれか。

IIA仮定が崩れる場合は、入れ子状のロジットモデルなどの検討が必要になる。

2026年5月15日

正準相関分析において、抽出された正準変数の「冗長性指数」を計算する際に必要な値はどれか。

冗長性指数は、一方の変数群の変動が正準変数を通じてどれだけ他方を説明するかを示す。

2026年5月15日

GLMにおいて、指数型分布族の分散関数 V(μ) が期待値の3乗に比例する分布はどれか。

逆正規分布は、正の値を取り裾が非常に長いデータのモデル化に適している。

2026年5月15日

重点サンプリングにおいて、提案分布の分散が目標分布の分散よりも小さい場合に起こる問題はどれか。

提案分布は目標分布よりも広い裾を持っていることが、推定の安定性のために重要である。

2026年5月15日

すべての処理の組み合わせ（因子a×因子b）を実行する全因子実験において、実験順序を完全にランダム化する設計はどれか。

完全無作為化法は、すべての実験単位に処理をランダムに割り当てる最も基本的な設計である。

2026年5月15日

非定常な2つの時系列が、ある線形結合によって定常になる現象「共積分」を検定する代表的な手法はどれか。

ヨハンセン検定は、複数の変数間に存在する共積分ベクトルの数を推定する多変量検定である。

2026年5月15日

MCMCの収束が遅い原因となる「パラメータ間の強い相関」を解消するために、パラメータを変換して無相関化する手法はどれか。

モデルの構造を変えずにパラメータを読み替えることで、事後分布の形状を扱いやすくする。

2026年5月15日

不偏推定量の分散の限界を示すクラメール・ラオの下限において、スコア関数の分散として定義される量はどれか。

フィッシャー情報量は、データの持つパラメータに関する情報の重みであり、分散の下限を規定する。

2026年5月15日