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#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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黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

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6月23日(日) 23:23

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#統計 null P値、点推定値、信頼区間の3点セットを報告するというありがちなパターンにも、このスレッドトップで提案した点推定&区間推定←P値関数→仮説検定のスタイルは相性が良い。有害で破壊的なP値批判に乗っかるのではなく、P値関数について教えることにすることのメリットは沢山ある。 x.com/genkuroki/stat…

黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki6月23日(日) 12:50

#統計統計学入門の教科書の伝統的スタイルでは推定の章と検定の章が分離されており、多くの場合にそれらの双対性の説明はない。P値の説明がなくて、棄却領域で説明していることが多い。しかし、実際には、「P値(関数)から点推定、区間推定、仮説検定が全部出て来る」のスタイルに単純化可能。 pic.twitter.com/4hbQdSvumD x.com/genkuroki/stat…

黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

6月23日(日) 23:32

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