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#統計 等母分散性検定のF検定の帰無仮説はσ₁²=σ₂²であり、F=1 (⇔σ̂₁²=σ̂₂²)ではないです。 一般に帰無仮説は統計モデルのパラメータの値に関する設定条件になります。 検定統計量の分布(現実ではなくモデル内の確率分布)は「統計モデル+帰無仮説によるパラメータの値の設定」から決まります。 x.com/toshizumi1225/…

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toshᴉzumi@toshizumi1225

「等分散性の検定」と「分散分析」のそれぞれの「帰無仮説に対応するF値」の違いを説明してみたやつも置いておきますね。(等分散性の検定の使い処ほとんどないけど。) pic.twitter.com/XVBwo9c1FP

黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

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#統計 仮説検定での帰無仮説を統計モデルのパラメータの値に関する条件ではなく、検定統計量の値に関する条件だと誤解しているということは、仮説検定について何も理解していないことを意味する。P値についても同様。 当たり前の話ですが、標準的な用語法に従いつつ論理的に考えることが大事。

黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

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