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#統計 P値関数のグラフ(以下のリンク先の1つ上の投稿にある)と以下のリンク先のベイズ統計での事後分布のグラフを比較すれば、P値関数と事後分布はほぼ同じ使い方をできる道具なことがすぐに分かります。 「P値関数から全部出る」と教えることには、ベイズ統計との接続でも大きなメリットがあります。 x.com/genkuroki/stat…
メニューを開く#統計 以上を理解した人は、P値関数とベイズ統計の事後分布がほぼ同じように使えることを、数秒で学べます! 添付画像は、「20回中6回」というデータの数値から得られる平坦事前分布に関する事後分布のグラフです。使い方はP値関数とほぼ同じです。 nbviewer.org/github/genkuro… pic.twitter.com/GWvhnbLOlP
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メニューを開く![](https://rts-pctr.c.yimg.jp/BgIFgYJGVIVv8u0nVJvw8B2FauAYMF4jOP5zFJAV4i5e72TLbER0xQeK1l8ZZ0OLn0UxBlIcTobC5e9GbBBbub6EGTIEf3Z6xRzzst0459PJt8MifX3p9CO7TyTjsbgbe8GXvPuHP4SHru6CpDkouljG0jYc5HgU4Uq9q8HTTlugqSmhc6Qhd4cMmgtASqeRlYV67OUSGjHwyiAqROqAgjS8tiEM-tE5lgKf_kOTE6Y=)
#統計 添付画像のグラフは、「ルーレットを20回まわしたら当たりが6回出た」というデータに関する二項分布モデル+「当たりが出る確率はpである」という設定のP値と平坦事前分布に対応する事後分布のグラフです。 比較すればどちらも同じような道具であることは明らか。 nbviewer.org/github/genkuro… pic.twitter.com/wPdrFxeavE
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