| English | 意味 |
|---|---|
| combined (pooled) proportion/kəmˈbaɪnd prəˈpɔːʃn/ | 統合（プール）比率 |
Do two order systems have equal on-time rates?
- Independent random samples find 30 on-time orders among 100 with system 1 and 20 among 100 with system 2.
- State $H_0:p_1=p_2$ and a planned alternative, such as $H_a:p_1\ne p_2$. The parameters describe the two defined order populations.
Estimate the common rate under equality
- The combined (pooled) proportion 合并比例 estimates a common rate under the null: $\hat p_c=(x_1+x_2)/(n_1+n_2)$.
- Here $\hat p_c=(30+20)/(100+100)=0.25$. Pool successes and sample sizes, not just two percentages.
2比率検定の帰無仮説は...
難易度 1/5 · 100 コイン + 今日初回完了時に小ボーナス付与
H0は2つの比率が等しい（差がない）ことを述べている。
H0の下では2つの比率は ___ （単語1つ）と仮定される。
難易度 1/5 · 100 コイン + 今日初回完了時に小ボーナス付与
H0: p1 = p2 は比率が等しいことを意味する。
Use sample-size weighting when groups differ
- If the groups instead had 30 of 100 and 40 of 200, the pooled estimate would be $(30+40)/(100+200)=0.2333$.
- The simple average of 0.30 and 0.20 is 0.25, which is wrong for those unequal sample sizes.
ここで教授されている統合-nullの期待数チェックを用いる場合、どの数がチェックされますか？
難易度 1/5 · 100 コイン + 今日初回完了時に小ボーナス付与
統合された比率を使って各グループの成功数と失敗数の期待値をチェックしなさい。他の許容される正規性チェックが存在しますが、この問題は統合-null法を指定しています。
Check the independent-sample model
- Check random design, independence between groups and each applicable 10% condition. A paired before-and-after design needs another method.
- Under the pooled null estimate in the 30/100 versus 20/100 example, the expected counts are 25, 75, 25 and 75, all at least ten.
With unequal group sizes, 30/100 and 40/200 pool to 70/300, approximately 0.2333. The simple mean 0.25 gives the groups the wrong weights.
グループ 1: 30 of 100。グループ 2: 20 of 100。統合された比率 (x1+x2)/(n1+n2) を求めなさい。
難易度 2/5 · 140 コイン + 今日初回完了時に小ボーナス付与
(30+20)/(100+100) = 50/200 = 0.25.
一つのグループで 30/100 の成功、もう一つのグループで 40/200 があります。統合された比率を小数点第4位まで計算しなさい。
難易度 2/5 · 140 コイン + 今日初回完了時に小ボーナス付与
成功数とサンプルサイズを加算します：(30 + 40)/(100 + 200) = 70/300 ≈ 0.2333。0.30 と 0.20 を等重平均すると、誤った重みになります。
Keep the null variance pooled
- Use $SE_0=\sqrt{\hat p_c(1-\hat p_c)(1/n_1+1/n_2)}$. Here $SE_0=\sqrt{0.25(0.75)(1/100+1/100)}\approx0.06124$.
- The unpooled interval and pooled equality test estimate variability differently. Pooling follows the test’s equality assumption, not a rule to pool every two-group calculation.
The pooled test standard error answers a null-model question. Do not automatically use it for a confidence interval.
2比率のTEST（検定）では統合比率を使用するが、区間推定では使用しない。
難易度 1/5 · 100 コイン + 今日初回完了時に小ボーナス付与
H0の下では比率が等しいと仮定されるため、検定では統合する。
各手順を標準誤差と対応付けなさい。
難易度 2/5 · 140 コイン + 今日初回完了時に小ボーナス付与
推定では異なる母比率が考えられますが、検定の標準誤差は等値の仮定のもとで計算されます。
Prepare the test without changing the question
- The observed difference is 0.10 and the null difference is zero. The next step is $z=(\hat p_1-\hat p_2)/SE_0$.
- Retain the planned alternative and group order. Large counts do not correct a nonrandom or dependent design.
The observed difference is 0.10 and the null difference is zero. The next step is $z=(\hat p_1-\hat p_2)/SE_0$.
この独立標本検定を使用する前に考慮すべきことは何か？
難易度 2/5 · 140 コイン + 今日初回完了時に小ボーナス付与
正確な標本の等値は前提条件ではない。この手順は、検証された設計および近似の仮定のもとで母の等値を検定する。