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#統計 ネストした2つのモデル達に関する事前に決めておいた定数の閾値を使ったベイズファクターによるモデル選択は、 (対数最大尤度比) > (自由度) log n + (nに関する定数) の型の条件で帰無仮説を棄却する仮説検定とほぼ同等。 標本サイズn→大で有意水準α→小とする仮説検定と同等になる。 pic.x.com/u5mntwtfos x.com/genkuroki/stat…
メニューを開く#統計 まとめ ネストしたモデルの場合の仮説検定での帰無仮説の棄却条件は 1 - cdf(χ²(自由度), c) = 有意水準 のときの (対数最大尤度比) > c. になる。そして * AICでのモデル選択 ↔ c = 2(自由度) * 閾値bでのベイズファクターによるモデル選択 ↔ c = (自由度) log n + 2 log b + (定数)
みんなのコメント
#統計 仮説検定に関するよく見る教科書的設定では実験計画の段階で標本サイズnや有意水準αを決めて固定してしまうので、標本サイズ→大のときに適切な速さで有意水準α→小とすることは考えません。 ベイズ統計もベイズファクターとP値を適切に比較するとスキルがあると視界が広がります。 x.com/genkuroki/stat…
#統計 ネストした2つのモデル達に関する事前に決めておいた定数の閾値を使ったベイズファクターによるモデル選択は、 (対数最大尤度比) > (自由度) log n + (nに関する定数) の型の条件で帰無仮説を棄却する仮説検定とほぼ同等。 標本サイズn→大で有意水準α→小とする仮説検定と同等になる。 pic.x.com/u5mntwtfos x.com/genkuroki/stat…
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やり場の無い気持ちが漂う夜。
このバズ絶対に合法じゃないだろ
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こんなに変わるとは思わなかったわ…
左:撮り鉄が撮った試運転 右:バスオタが撮った試運転
先日シャトレーゼの創業者の方が亡くなられました。 アレルギーっ子にとって、ピースのショートケーキを通年で販売してくださったことはものすごく有り難いことでした。 そして、アレルギー用ケーキのためにイチゴを一粒30円で売って下さることにも心から感謝しています。 ありがとうシャトレーゼ🍰
約10年の変化めちゃくちゃおもろい
日本の義務教育のおかげで 体は正面‼️腰下げる‼️顔は上にだろ‼️ になってる自分ほんまダルい
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