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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。

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黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

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#統計 検定法の3つの定式化のうち、最も実用的なのはP値関数による定式化です。 科学研究には、いきなりのシンプルな2値的判断は危険であり、検定の結果も参考情報の1つでしかないと考える必要があります。続く x.com/genkuroki/stat…

黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

#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…

黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

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