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#統計 #数楽 検定法の定式化には * P値関数 * 棄却領域 * 検定関数 (値は棄却確率) がある。 検定法のNeyman-Pearson的最適化では検定関数による定式化が優れています。しかし、確率的に棄却したりしなかったりする検定法になる場合があるので、最適化の結果は実践的には使えない場合がある。 x.com/genkuroki/stat…

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黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

#統計 そういう非自明な検定法に関する最適化の理論がLehmannさんの教科書 google.com/search?q=Lehma… に書いてあるわけです。 しかし、これを読まずに、対立仮説の概念とその使い方を理解することは難しいと思います。

黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

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#数楽 例えば偏微分方程式論での「弱解を作ってから微分可能な解であるかどうかを別に考える」というようなことを知っていれば、検定法のNeyman-Pearson的な最適化問題の解を、棄却領域よりも一般的な検定関数の範囲で探すことも自然な方法だと納得できると思います。検定関数解は「弱解」の一種。

黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

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