はじめに 業務でポアソン分布に従うカウントデータの平均値の差の検定を行う必要があったのですが、日本語の情報がなく、下記の論文を参考に実装を行ったので備忘録として残しておきます。 [A more powerful test for comparing two Poisson means] (http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0378375802004081) 検定の方法には、the conditional test (C-test) と呼ばれる方法と、この論文で提案されているP値を使った検定 (E-test) があるとのことでしたが、今回は検出力の高い E-test の方を実装しました。 簡単な説明 $n1, n2$：単位時間の経過回数 $k1, k2$：事象の発生回数の全期間の合計 $d$：検定したい平均の差 としたとき、
この記事は検証可能な参考文献や出典が全く示されていないか、不十分です。 出典を追加して記事の信頼性向上にご協力ください。（このテンプレートの使い方） 出典検索?: "マン・ホイットニーのU検定" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL (2015年9月) マン・ホイットニーのU検定（マン・ホイットニーのユーけんてい、英: Mann–Whitney U test）はノンパラメトリックな統計学的検定の一つであり、特に特定の母集団がもう一方よりも大きな値を持つ傾向にある時に、2つの母集団が同じであるとする帰無仮説に基づいて検定する。ウィルコクソンの順位和検定と呼ばれるのも実質的に同じ方法であり、まとめてマン・ホイットニー・ウィルコクソン検定とも呼ばれる。 マン・ホイットニーのU検定は、正規分布の混合
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