サンプル数が少ないときはどうするか?・・・うーん、仕方がないので幅で考えましょう! (一変数・単変量で正規分布に従う場合)

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あまりたくさんの実験ができないとき、あまり多くの分析ができないとき、あまり繰り返しシミュレーションできないときのお話です。

データ数が少ないため、偶然の要素を排除できません。今回は一変数のときに、”偶然の要素を排除できない” とはどういうことか?、そのようなときの対処方法は? について、シミュレーションにより実際に確認しながら説明することにしました。

今回は jupyter notebook の実行結果としてお楽しみください!

ちなみに多変量の場合はこちらです。

サンプル数が少ないときはどうするか?・・・うーん、仕方がないのでデータ分布を仮定してたくさんサンプリングしましょう! (多変量の場合)
あまりたくさんの実験ができないとき、あまり多くの分析ができないとき、あまり繰り返しシミュレーションできないときのお話です。 今回は変数...

以上です。

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