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P値は、現実における1回の実験観察で得られたデータの数値以上に極端な値に、帰無仮説下のモデル内確率分布で生成されたデータの数値がなる確率です。 ただし、これは非常に大雑把な説明で、これを正しいP値の定義だと思ってしまうとまずい。このことも多種のP値の実装をやれば分かります。続く
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元の質問に戻ります。以上の注意の下で「仮想的に実験を何度も行ったときに」なら、大数の法則によって確かに誤りではなくなります。 しかし、モデル内確率分布での確率の値は普通は積分や和やそれらの特殊関数実装で求めるので、そういう言い方をしない方が素直で誤解が少ない説明になると思います。
