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#統計 反対意見も合理的になり得ることを承知で個人的な意見を言うと、棄却領域による定式化は中途半端で欠点が多いと思います。 * 検定関数まで解の範囲を広げないと所謂UMPU検定が存在しない場合が出てくる。 * P値関数と違って、棄却領域で教えると、科学的に有害な2値的判断が強調されてしまう。 x.com/genkuroki/stat…
メニューを開く#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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#統計 棄却領域ではなく、P値であれば2値的判断を強制せずに済みます。 P値には2値的判断を強制せずに済むというメリットがあるのに、悪しき伝統に引きずられてミスリーディングな説明をする人達が実に多い。 ASA声明によるP値の解釈も2値的判断を強制しないスタイルになっています。 ↓ x.com/genkuroki/stat…
#統計 ASA声明の原則の1のP値の解釈の仕方: P値は、観察データの数値と特定の統計モデルの相性の良さの程度を表す。 「相性の良さの程度」は"how compatible"の訳のつもり。原文では"incompatible"だが、P値大とcompatibility大が対応するので"compatible"に変更した。 pic.twitter.com/pr6b3heNic
