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#統計 例えば、ルーレットを20回まわしたら5回当たりが出たというデータが得られたときの、横軸に当たりが出る確率pをとったときの二項分布モデルでのP値のグラフは添付画像のようになります。 このグラフを見ればデータの数値と相性が悪くなさそうな当たりが出る確率pの推定値の範囲が分かります。 pic.twitter.com/12CNu6aG3f

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黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

返信先:@con_advancing#統計 P値は、データの数値とモデル+パラメータの値の設定の相性の良さ(compatibility)の指標の1つです。 例えば、 (1) 20回中5回表が出たというデータの数値 に関する (2) 二項分布モデル+表の出る確率は1/2という仮説 のWilsonのP値は2.5%で、この値は(1)と(2)の相性の良さを表します。続く

黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

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#統計 コインを20回投げたら5回表が出た状況で、「表が出る確率はp=1/2」という帰無仮説のP値はグラフから5%未満であることもわかります。 P値を2値的判断の道具とみなす不適切な説明ではそのような単独のP値しか使わない。 だから、ダメなのです。nullismという病気。 pic.twitter.com/PzsuKZq5Uj

黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

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