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#統計 続き。モデルはy=β₀+β₁x+u, u~Normal(0,σ). データの数値とβ₁=0という設定(よく「帰無仮説」と呼ばれる)の相性の良さを表すP値関数の値はP=0.0463. 添付画像のP値関数のグラフを見れば、どの辺のβ₁の値がデータの数値との相性が良いか悪いかが一目瞭然。 P値関数は閾値αを必要としない。 pic.twitter.com/GgpGiYAPw6

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黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

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#統計 帰無仮説(ゼロ仮説)β₁=0単独のP値ではなく、P値関数のグラフを見れば、「P値は閾値αによる2値的判断のために使う」という誤解が訂正されて、「P値は推定のための道具である」というより正しい理解が得られる。 これによってnullism(帰無主義、ゼロ主義)とdichotomania(二分法病)が治療される。 pic.twitter.com/BUl6nRbQGN

黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

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