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※ ChatGPTを利用し、要約された質問です(原文:Normdist関数を用いたノイズの解析)

Normdist関数を用いたノイズの解析

このQ&Aのポイント
  • Excelを用いてノイズデータの解析を行いました。
  • ノイズデータを取得し、区間を設定し頻度分布を求めた結果をグラフ化しました。
  • normdist関数を用いて各区間のガウス分布の値を求め、グラフに追加しました。しかし平均値と標準偏差の選定について疑問が生じました。

質問者が選んだベストアンサー

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  • goma_2000
  • ベストアンサー率48% (62/129)
回答No.1

この話は統計学の適合度検定の話だと思うのですが、 幾つかエクセルの使い方にも問題があるようです。 (記載ミスなら良いですが) normdist関数は確率密度で使う場合はfalseではないでしょうか。 カイ2乗値の計算は期待度数と観測度数の差の2乗値を期待度数で 割ったもので計算するのでEはnormdistで計算した密度に件数 (1200点)をかけたものになります。  χ^2=Σ(O-E)^2/E 質問にあるようにdで割っている理由は良く分かりません。 適合度検定ではこのχ^2の値により分布の適合度を検定します。 その際の自由度は20区分なら20-1=19です。(何故17なのかは不明) 自由度は和(1200点)により制約されているので1減ります。 これを優位水準5%位で検定するとχ^2値が10くらいということに なりますので、その意味で1くらいというアバウトな話になるの ではと推測します。(あくまで推測です。正しくは上記の手順で 行ないます。) 最後に、分布のパラメータを求める際には通常は最小二乗法など を用いてパラメータ推定を行い、その結果を用いてχ2乗検定を行 なうというのが正しい流れです。つまり、最小二乗法により求め られた分布がデータに適合しているかどうかを検定するというこ とになります。 今の場合は1次元データなので、その平均と標準偏差を計算して それを用いるということになるかと思いますが。。。 適合度検定は例えば以下のサイトを参考にして下さい。 http://oweb.u-shizuoka-ken.ac.jp/~tateyama/lecture/STAT/chitest/index.html

参考URL:
http://oweb.u-shizuoka-ken.ac.jp/~tateyama/lecture/STAT/chitest/index.html

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