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ノンパラメトリック統計






EViewsは、自動的に各種のノンパラメトリック（およびパラメトリック）統計検定量を計算し、



各種のグラフを作成する。






＊ 平均値の検定（パラメトリック）： t検定、一元配置のANOVA検定。






＊ １サンプルについてのメディアン検定： ２項符号検定、ウィルコクソンの符号付き順位検定(Wilcoxon
Signed rank)、



ファンデルベルデン(Van der Waerden)の検定。






＊ 複数サンプルについてのメディアン検定： マンホイットニー検定(Mann-Whitney U-test)、クルスカル・ウォリス検定



(Kruscal-Wallis one-way rank ANOVA Test)、メディアンのカイ二乗検定。






＊ 分散の検定： F検定、シーゲル・テューキーの検定(Siegel-Turkey
Test)、バートレットの検定(Bartretto Test)、



ルビーンの検定(Levene Test)、Brown-Forsythe検定。






＊ 分布グラフ： 経験的CDF、Survivor-quantile（標準誤差幅付き）、QQプロット、カーネル確立密度プロット、






＊ ２変量散布図とパラメトリックな回帰直線： 標準の回帰直線または変換された回帰（逆変換、べき乗、Box-Cox、



多項式）による直線近似。






＊ ２変量散布図と最短法ノンパラメトリック回帰直線：
指定した帯域幅または指定した多項式自由度を使って多項式回帰直線



を近似する。オプションとして、local weighting, bandwidth
bracketing, robustness iterations, exact or



Cleveland subsamplingが用意されている。






＊ ２変量散布図とカーネル回帰ノンパラメトリック回帰直線：
指定した帯域幅または指定した多項式自由度について、



カーネル回帰法を使って多項式回帰直線を近似する。一般モデルの特殊ケースとして、Nadaraya-Watson回帰を扱う。









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