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#統計 リンク先のグラフのP値関数の定義は pvalue(k|n,p) = 2(1 - cdf(Normal(0,1), abs(k - n*p)/√(n*p*(1-p))) です。右辺は #Julia言語 Distributions.jlで実行可能。これは二項分布の正規分布近似を使った両側P値の定義。P値関数から点推定値と信頼区間も得られる。 nbviewer.org/github/genkuro… x.com/genkuroki/stat…

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黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

#統計 添付画像はデータの数値が「20回中6回」の場合のP値のグラフです。 分かり易さのために、点推定と区間推定(信頼区間)も描き込んであります。 P値はこのように推定の道具でもあるのです。 nbviewer.org/github/genkuro… pic.twitter.com/jYlCFBL8Pu

黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

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#統計 1標本t検定のP値関数は、標本サイズをn、標本平均をx̅、不偏分散をs²と書くと、 pvalue(n, x̅, s²|μ) = 2(1 - cdf(TDist(n-1), abs(x̅-μ)/√(s²/n))) と書ける。このP値関数を使えば、任意の数値aについての仮説「母平均はμ=aである」の両側検定、点推定、区間推定(信頼区間の構成)をできる。

黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

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