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Viewing changes to modules/statistics/help/ja_JP/hypothesis_testing/ftuneq.xml

  • Committer: Package Import Robot
  • Author(s): Sylvestre Ledru
  • Date: 2012-08-30 14:42:38 UTC
  • mfrom: (1.4.7)
  • Revision ID: package-import@ubuntu.com-20120830144238-c1y2og7dbm7m9nig
Tags: 5.4.0-beta-3-1~exp1
* New upstream release
* Update the scirenderer dep
* Get ride of libjhdf5-java dependency

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modules/statistics/help/ja_JP/hypothesis_testing/ftuneq.xml
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14
 
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    <refname>ftuneq</refname>
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    <refpurpose>大きさが等しくない標本のフィッシャー比 .  </refpurpose>
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  <refsynopsisdiv>
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    <title>呼び出し手順</title>
20
 
    <synopsis>f=ftuneq(sample1[,sample2[,sample3]...]])
21
 
      [f,p]=ftuneq(sample1[,sample2[,sample3]...]])
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    </synopsis>
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24
 
  <refsection>
25
 
    <title>パラメータ</title>
26
 
    <variablelist>
27
 
      <varlistentry>
28
 
        <term>sample1, sample2, sample3,...  </term>
29
 
        <listitem>
30
 
          <para>任意の型の実数または複素数の行列</para>
31
 
        </listitem>
32
 
      </varlistentry>
33
 
    </variablelist>
34
 
  </refsection>
35
 
  <refsection>
36
 
    <title>説明</title>
37
 
    <para>
38
 
      この関数は大きさが等しくない標本についてF比を計算します.
39
 
    </para>
40
 
    <para>
41
 
      "最も効率的な設計は,
42
 
      全ての標本を同じ大きさ n にすることです.
43
 
      しかし,これができない時,
44
 
      ANOVA計算を修正することが可能です."
45
 
      xbarbarの定義はもはやmean(xbar)ではなく,
46
 
      重みをniとした重み付き平均であることに注意してください.
47
 
      さらに,この関数はフィッシャー比のp個の計算値を(pに)出力します.
48
 
    </para>
49
 
    <para>
50
 
      n_i (iは1からa) 個の観測値から構成される一連の標本を指定すると,
51
 
      この関数はフィッシャー比 (nrと標本の平均の分散の積と各標本の分散の
52
 
      平均の比) を f に出力します.
53
 
    </para>
54
 
    <para>
55
 
      <literal> f=ftest(samples) </literal> は,
56
 
      行列<literal>samples</literal>の列をその値とする
57
 
      nc個の標本のフィッシャー比を計算します.
58
 
      これらの標本の各々は,nr個の値から構成されます.
59
 
      (フィッシャー比はnrと標本の平均の分散の積と各標本の分散の平均の比です)
60
 
    </para>
61
 
    <para>
62
 
      <literal> [f,p]=ftest(samples) </literal> は,p個のフィッシャー比fの計算値を
63
 
      pに出力します.
64
 
    </para>
65
 
  </refsection>
66
 
  <refsection>
67
 
    <title>参考文献</title>
68
 
    <para>
69
 
      Wonacott, T.H. &amp;  Wonacott, R.J.; Introductory Statistics, J.Wiley &amp; Sons, 1990.
70
 
    </para>
71
 
  </refsection>
72
 
  <refsection>
73
 
    <title>例</title>
74
 
    <programlisting role="example"><![CDATA[ 
 
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        <title>呼び出し手順</title>
 
20
        <synopsis>f=ftuneq(sample1[,sample2[,sample3]...]])
 
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            [f,p]=ftuneq(sample1[,sample2[,sample3]...]])
 
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        </synopsis>
 
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        <title>パラメータ</title>
 
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                <term>sample1, sample2, sample3,...  </term>
 
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                    <para>任意の型の実数または複素数の行列</para>
 
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        <title>説明</title>
 
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38
            この関数は大きさが等しくない標本についてF比を計算します.
 
39
        </para>
 
40
        <para>
 
41
            "最も効率的な設計は,
 
42
            全ての標本を同じ大きさ n にすることです.
 
43
            しかし,これができない時,
 
44
            ANOVA計算を修正することが可能です."
 
45
            xbarbarの定義はもはやmean(xbar)ではなく,
 
46
            重みをniとした重み付き平均であることに注意してください.
 
47
            さらに,この関数はフィッシャー比のp個の計算値を(pに)出力します.
 
48
        </para>
 
49
        <para>
 
50
            n_i (iは1からa) 個の観測値から構成される一連の標本を指定すると,
 
51
            この関数はフィッシャー比 (nrと標本の平均の分散の積と各標本の分散の
 
52
            平均の比) を f に出力します.
 
53
        </para>
 
54
        <para>
 
55
            <literal> f=ftest(samples) </literal> は,
 
56
            行列<literal>samples</literal>の列をその値とする
 
57
            nc個の標本のフィッシャー比を計算します.
 
58
            これらの標本の各々は,nr個の値から構成されます.
 
59
            (フィッシャー比はnrと標本の平均の分散の積と各標本の分散の平均の比です)
 
60
        </para>
 
61
        <para>
 
62
            <literal> [f,p]=ftest(samples) </literal> は,p個のフィッシャー比fの計算値を
 
63
            pに出力します.
 
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        <title>参考文献</title>
 
68
        <para>
 
69
            Wonacott, T.H. &amp;  Wonacott, R.J.; Introductory Statistics, J.Wiley &amp; Sons, 1990.
 
70
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    </refsection>
 
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        <title>例</title>
 
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    <title>S参照</title>
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        <title>S参照</title>
 
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