A 回答 (4件)
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No.1
- 回答日時:
>この測定データに対して100(ppb)という測定結果が新たに追加された場合
それはどういうデータなのですか?
「ある特定の日の1回分のデータ」ですか?
だったら「F検定」はできません。
「F検定」は「等分散といえるるかどうか」という検定ですから。
No.2
- 回答日時:
F検定で可能です。
F検定は分散比の検定には違いないが、ここでは群間変動(平均値の差)と群内変動(両者の合併分散)の比の検定ですよ。
その特殊ケース(片方の自由度が1)。
棄却域は、F(φ1=1,φ2=365,α=0.95) です。
これの値はt(φ=365,α=0.975)の2乗に等しいです。
要は、平均値の差のt検定と一緒。
エクセルでの検定のやり方は、何か見てやって下さいな。
No.3
- 回答日時:
#2です。
片方の自由度が1と書きましたが、F(φ1=1,φ2=365,α=0.95)
を見れば確かにそうですが、
正確には、水準数が2だから、φ1=2-1
誤差の自由度は、データ数が366だから、φ2=366ー1
366から引いた1は、因子の自由度の1。
と書いた方が正確なので、訂正させて頂きます。すみません。
No.4
- 回答日時:
あと、老婆心ながら補足ですが・・・
不自然なデータとして除外するかどうかは、もっと注意が必要です、という話。
気温が、冬場に30℃越えたら異常ですが、1年で見れば、夏場では普通なので異常ではありません。これと同じことが起きていませんか?
#2で、群間変動を群内変動で検定すると書きました。
しかし、群間変動を全変動で検定するという方法もあります。
今の検定は、実は後者なのです。
もう少し詳しく書くと、多次元空間のときの異常の検出には、多変量分散分析を使います。下記のようなものがあります。
ローリー・ホテリングの検定=群間変動を群内変動で検定
ピライのトレース検定=群間変動を全変動で検定
前者は、春夏秋冬別々に群内変動を考えるか、後者は、1年間の群内変動(全変動)を考えるか、です。これによって検出結果が異なります。
不自然なデータとして除外するかどうかには、このような注意が必要です。
まずは、観測データが1年間でどういう動きをしているのか、100ppbが冬場では異常だが、夏場ではよくある、というケースに当てはまらないか、可視化してみることが必要です。
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