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仮説検定
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仮説検定

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Masassiah Blog•3ヶ月前

データ分析に必須の知識・考え方 統計学入門 仮説検定から統計モデリングまで重要トピックを完全網羅

『データ分析に必須の知識・考え方 統計学入門 仮説検定から統計モデリングまで重要トピックを完全網羅』（阿部 真人，ソシム，2021年12月3日）を読了。 ランキング参加中読書 他にも，偶然生じる相関があります。有名な例では，ある年のニコラス・ケイジの映画の出演本数と，その年のプールでの溺死数の間の正の相関です。当然，この間には因果関係はないでしょう（あったら大変なことです）。そして，相関関係があるといっても，それら 2 つに共通して影響する第三の変数が存在しているのでなく，偶然生じた相関であると考えられます。（271 ページ） 偶然に生じる相関があることを知っておこう。 因果推論の根本問題：因…

#データ分析#統計学入門#仮説検定#統計モデリング

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282ブックマークなぜリスク分析のプロは仮説検定を使わないのか（ややマニア向け） - Take a Risk：林岳彦の研究メモtakehiko-i-hayashi.hatenablog.com
235ブックマークA/Bテストのガイドライン：仮説検定はいらない（Request for Comments｜ご意見求む） - 廿TTabrahamcow.hatenablog.com
60ブックマーク仮説検定とP値｜佐藤俊太朗（生物統計学・疫学）のHPshuntaro-sato.studio.site
59ブックマーク機械学習のための仮説検定 | POSTDpostd.cc
43ブックマーク統計的仮説検定における効果量の概念と必要サンプルサイズの算出｜Dentsu Digital Tech Blognote.com
40ブックマーク仮説検定とP値speakerdeck.com
36ブックマーク仮説検定 - Wikipedia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?: "仮説検定" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL (2013年5月) 仮説検定（かせつけんてい、英:...ja.wikipedia.org
35ブックマーク医科大・医学部入試の男女差をPythonで仮説検定する - Qiitaqiita.com
25ブックマーク６０分でわかる仮説検定 第２版60 2 2002.05.20. A,B 20 A,B A,B 1 1. , , , , , 1.1 “ ” ( A 60.4 ) A ? B ? – ( A B ) • • ( ) 1.2 • • µ ( ), σ ( ) µ σ 1.3 • ... • ... 2 ( ) “ ” • A A • A µA, σA • 61, 60, · · · 64 A A A µA =? X̄A = 60.4 σA =? sA = 4.67 B 3 2. 4 , (H0), (H1) , , , , , t , , J J J Step 1. Step 2. J Step 3. Step 1. St...elsur.jpn.org

関連ブログ

しょうちゃんのつれづれ日記•3ヶ月前

共通テスト数学問題（確率統計分野）の印象

一ヶ月以上空いてしまいましたが、標記問題を解いてみた感想です。二刀流？のため情報Ⅰも見てみましたが、初年度のためか全体的に平易な問題なので割愛します（今後の難化に要注意！）。まず数学ⅡBCの第5問ですが、新たに高校数学に加わった仮説検定や区間推定等の問題で、標準化、二項分布の正規近似、正規分布表の読み取りなど標準的な問題です。必要な標本数を求める設問も誘導に従えば解きやすいと思いましたが、最後の(3)は、初年度なので片側検定でなく両側検定にした方が素直だと感じました。次に数学ⅠAの第2問[2]について、グラフの読み取りも説明文を確認しながら取り組めば解ける可能性が高いと感じますが、(2)は数字…

#共通テスト数学#確率統計#二項分布の正規近似#仮説検定#有意水準
臨床と統計をつなぐブログ•7ヶ月前

両側検定と片側検定を使い分ける 〜ダイエット効果で考えてみよう〜

統計の検定には「両側検定」と「片側検定」があります。これらの使い分けが分かりにくいと感じる方も多いのではないでしょうか？ 今回は、ダイエットを例にしながら、両側検定と片側検定の違い、そして使い分けのコツについてお話しします。 両側検定と片側検定って何？ 簡単に言うと、両側検定はデータが「増える場合」と「減る場合」の両方を検討します。片側検定はデータが「増える場合」または「減る場合」のどちらか一方だけを検討します。 どちらを使うかは、検証したい仮説によって決まります。 ダイエット効果で考えてみる 例えば、新しいダイエット方法を試して「体重が変化するか」を検証するとしましょう。このとき、以下のよう…

#両側検定#片側検定#仮説検定#理学療法士
臨床と統計をつなぐブログ•7ヶ月前

仮説検定の基礎を理解する 〜ダイエットと運動の例から学ぶ〜

研究で「ダイエットが本当に効果があるか？」を調べるとき、ただ結果（体重が減った）を見るだけでは正確な判断は難しいです。このようなときに役立つのが 仮説検定 です。 仮説検定は、データに基づいて「結果が偶然ではない」と言えるかを判断する方法で、研究のデザインづくりに欠かせません。今回は、ダイエット（今回は運動単独を想定する）を例に、仮説検定の基本を学びます。 ダイエット効果の研究デザインを考える 仮説検定の仕組み 〜t検定の登場〜 p値と偶然性の解釈 仮説検定の結果をどう活用するか？ まとめ ダイエット効果の研究デザインを考える あるダイエット方法（運動）の効果を調べたいとしましょう。そこで、「…

#仮説検定#統計学#P値#理学療法士
Cou氏の徒然日記•3年前

統計検定２級 受験

…というわけで、ズルズルとやってきた統計検定２級。 ようやく踏ん切りをつけて受験をすることにしました。 やはり期限を切らないと終わりませんので…。 統計検定１級以外｜統計検定：Japan Statistical Society Certificate そういえば、統計検定も、１級以外はどうやらPBT（紙試験）がなくなったので、CBT（コンピュータ試験）で受験です。 CBTのほうがいつでも受けれるという意味ではやりやすいですが、逆に言えば、なかなか踏ん切りがつかないという欠点があります。（そこは人によると思いますが…） ■ 学習開始～受験まで ■ そんなわけで、受験まで一気にやろうと思い立ったの…

#統計検定#統計検定2級#資格試験#CBT#CBT試験#標準正規分布#正規分布#ヒストグラム#仮説検定
GIS奮闘記•3年前

Python で無相関検定をしてみる

さて、本日は Python を使って無相関検定をしてみようと思います。以下二つのエントリーで「相関係数の算出」と「データの散布図へのプロット」を実施しましたが、使用した二つの変数（築年数と販売価格）に対して無相関検定を実施します。 www.gis-py.com www.gis-py.com 相関と仮説検定 データ分析を行なっていると、「たまたま」相関係数の値が大きくなってしまうことがよくあります。算出した相関係数が「たまたま」出たものなのか、それとも相関係数に有意性があるのかを確かめる手法が仮説検定です。今回は「無相関検定」というものを使ってみます。 無相関検定とは 「相関係数が r = 0で…

#Python#相関分析#仮説検定
金融アトラス•3年前

回帰係数の仮説検定(有意性の検定)について平たく説明

本ページでは、有意性を判定するための回帰係数の仮説検定についてまとめたい。 回帰分析は、標本（サンプル）を抽出し、母集団分布の性質の一つである回帰パラメーター（変数間の関係）を推測するものであり、統計的推論の一つである。 回帰分析により推定した回帰係数が有意であるかについて、仮説検定により検証する。 仮説検定の考え方 「AがBである」ことを示したいとする。このとき、「いったん『AがBで"ない"』という仮説を立て、その仮説が正しい確率が十分に低い」ことを示すことで、「AがBである」ことを確かめる、というのが、仮説検定の基本的な流れとなる。 仮説検定の考え方については、以下のページを参照されたい。…

#仮説検定#回帰分析
金融アトラス•3年前

仮説検定の基本的な考え方について平たく説明

本ページでは、統計分析における仮説検定の基本的な考え方についてまとめたい。 仮説検定の考え方 「AがBである」ことを示したいとする。このとき、「いったん『AがBで"ない"』という仮説を立て、その仮説が正しい確率が十分に低い」ことを示すことで、「AがBである」ことを確かめる、というのが、仮説検定の基本的な流れとなる。 具体的には、以下のステップで仮説検定を行う。ここでは一例として、「新型の電球の開発により電気の寿命は延びたか」という検証を取り上げる。 ①帰無仮説の設定 「新型の電球の開発により旧来型よりも電気の寿命が延びた」ことを示したいとする。このとき、いったんそれと反対の仮説、すなわち「新型…

#仮説検定#統計学#計量経済学
Cou氏の徒然日記•3年前

統計検定２級への道 その12 -p値-

引き続き、統計検定のお勉強。 coublood.hatenablog.com 今回は-値について。 ■ -値 (Probability) 帰無仮説が正しいと仮定した場合、観測された値以上に外れた値が出る確率。 つまり、その観測値が仮説のもとどれくらいの確率で出たものなのかを表す値になります。 なので、-値が基準値よりも小さい場合は、帰無仮説が妥当ではない、つまり帰無仮説は正しくないと判断することになります。 帰無仮説棄却の判断基準として、-値が以上かどうかが使われていますが、どうやら根拠はないようです。 ということは、20回に１回は外れるくらいなら許容という判断になるということですね。 → 帰…

#統計学#統計検定2級#仮説検定
tomo1961’s blog•4年前

今さら聞けない仕事のツール その25 [No.2021-226]

今回は統計的手法について。 「その24」以前が未読の方は先ずは一つ前の以下の記事から。 tomo1961.hateblo.jp 皆さんの会社では「統計的手法」を活用しているだろうか？ 「統計的手法」に関して日本の製造業は、おそらく以下の３つのグループにはっきりと分かれるだろう。 ・活用している ・活用できていない ・「統計的手法」を知らない 知らない、というのは本来問題外なのだが、中小を合わせた全製造業の殆どは、統計的手法を知らないまま、あてずっぽうで判断/決断して会社の大切な将来を危険にさらしているのだろう。 「統計的手法」を活用して業務上の効果を得られるには、第一に”計算ができる人材”が必…

#統計的手法#点推定#仮説検定#実験計画法#多変量解析#マネジメント#品質管理#品質保証#定年#FIRE