『み、見透かされている！？😱』 僕はふだん、基本的に えちぃ絵は生成しないんですよ。 ところが、にじジャーニーの --p値を使うと８枚に１枚はキワドイのが混ざってるんです🫣💦 ⇩こんなのは序の口で... 頼んでないのに、どうしてでしょう？🙄 #AIイラスト #nijijourneyv6 pic.x.com/c6cbstbg87

#統計 尤度関数の値(尤度)は データの数値とモデルの全パラメータの値の設定の相性の良さの指標の1つ だと解釈できます。類似の指標であるP値とは違うものですが、多くのP値は尤度関数の情報のみを使って構成されます。(そうでないP値も普通に使われているが、漸近的には一致することが多い。)

#統計 以上の見方は、P値の場合については、ASA声明の原則1でも強調されているし、Greenlandさん達がずっと強調してきていることでもあります。ベイズ統計についても強調するべきです。 Greenlandさんの講演スライドは勉強になります。 ↓ x.com/genkuroki/stat…

#統計 ただし、大雑把にP値関数と事後分布の密度関数のグラフを同時に見て比較するのではなく、もっと精密に比較したい場合には、片方は値が0以上1以下の関数でもう一方は確率密度関数なので、適切に変換してから比較する必要があります。 変換の仕方は数学的に考えればわかる。

#統計 検索キーワード: NHST, nullism P値とベイズを比較するときの、最も良く見る典型的な誤りは、 ①「差がない」のようなゼロ仮説のP値のみを想定する(nullism)。 ②P値をNHST(帰無仮説有意性検定)のための道具だとみなす。 です。まずは①の誤解を潰すことが大事。

#統計 その手の多数派の説明を読み、P値(関数)とベイズ統計の事後分布の比較の計算を実際に自分でやってさえいないせいで、運悪く信じてしまうと、デマを拡散する側の人間がまた1人増えることになる。 P値関数と事後分布の比較例を私は繰り返し見せている。

返信先:@genkurokiReactive stat の1標本の比率の検定ですが、 不偏分散を表示しました。 p値関数も追加しました。わかりやすいですね。 解説文も変更しました。表現が難しく大変悩んだ結果、ASA声明文のリンクを付けることで、「正しい」説明に容易にアクセスできるようにしました。 emuyn.net/stats/single-s… pic.x.com/hckolqoh1z

#統計 1標本t検定の方法によるP値(関数)や信頼区間については「正規母集団モデルを使う方法」だという説明が原因の誤解が蔓延しているので、対抗策として 「1標本t検定や2標本の場合のWelchのt検定はノンパラメトリック検定である」 という方針で解説するのもありだと思います。続く x.com/genkuroki/stat…

#統計 例えば、1万回サイコロを振ったら1の目が1700回出たときの、「1の目が出る確率は1/6である」という仮説のP値(以下全部スコア法)は37%と巨大で、1の目が出る確率の95%信頼区間は[16.3%, 17.7%]になり、1/6を含みます。 試行回数1万回程度だと「1/6である」という仮説は全然否定できそうもない。

#アークナイツ #データサイエンス 各プロファイルと無相関検定の結果は以下の通り。*はp値(大雑把には偶然その値になる確率)が5%以下、***はp値が0.1%以下であることを表し、2値間の相関の強さを統計的有意性から検定したものとなっています。 pic.x.com/thp3u9pkrx

#統計 再度強調 ckt-hanbai.co.jp/wp/wp-content/… がとてつもなく酷い。 問題1: たったの2000回の試行で「0.167に近付いていく」と結論できるはずがない。3桁の精度は得られない。 問題2: そのデータの数値ではA社とB社で確率が同じという仮説を全然否定できない(1つ上の投稿の添付画像中のP値を参照)。 pic.x.com/sv6fcv8avv x.com/genkuroki/stat…

取引先に出す文書に統計的な検定推定を載せるのは良いとして、p値やアスタリスクで1行で済む内容を、帰無仮説や対立仮説云々で3ページくらい掛けたのを見た日には、丁寧過ぎて貰った相手もアチャーとなっただろうなと思ったことはある。 分かっていないのに分かった振り。

この例では、あるチャレンジ（例えば、宝くじやくじ引きなど）を24万5000回試みた結果、1等が8回当たったという状況が与えられています。これを統計的に評価するために、p値（pバリュー）を計算する方法を考えます。 ### 仮定 1. **帰無仮説 (H₀):**…

#統計 P値関数の解説が載っている教科書は少ないのですが、P値関数とはaに仮説θ=aのP値を対応させる関数のことです。 1つ上の投稿にある演習問題を解けばP値関数についてよく理解できると思います。私もその演習問題を地道に解きました。

#統計 すでにパラメータθの区間推定法が与えられているとき(例えば通常の線形回帰ではt分布を使った区間推定法が与えられている)、仮説θ=aのP値は 信頼水準1-αの信頼区間の端点の1つがaになるαの値 として得られます。これが線形回帰の場合に具体的にどのように書けるかを求めるのは良い演習問題。

#統計 P値が最大の1にならない回帰係数の値達には、データの数値への適合度が最大ではない回帰直線が対応しています。 最尤法でもP値を適切に定義することによって、適合度が最大でない回帰直線達も考えることができるようになります。そのことを利用して区間推定も可能になります。 続く x.com/ds_school_1/st…

#統計 データの数値への回帰係数の適合度(最近の私は「相性の良さの程度」と表現することが多い)の指標の1つはP値と呼ばれており、最尤法で求めた回帰係数はデータの数値への適合度が最大なのでそのP値は1になります。 続く x.com/ds_school_1/st…

統計学を使う学術研究は、基本的にはp値を0.05（5％）に設定するので、極端な話、20回に1回は間違えるものを正しいものとする。であるから、ワクチンなどのヒトに関わる研究の場合、統計手法を変えたり、対象者を変えたり、プラセボを置いたりして、信頼性を高める。しかし、100％安全は無理である。

さてさて、試合終わったので このフレップ神話について3通りの解析をしました。 ①勝てない（負けor引き分け） ②勝たない（負けのみ） ③引き分けを除いた結果 いずれも有意差ありでした。 つまりフレップがいると… p値 ①0.00321 ②0.00777 ③0.00537 x.com/satorippi35/st…

#統計 1つ上の投稿に書いた枠組みを理解していないと、統計学における基本概念である P値と尤度(ゆうど) について全く理解できなくなります。 P値も尤度も ①データの数値 (確率変数ではない) と ②モデル内確率分布 (確率変数が出て来る) の相性の良さ(compatibility)の程度の指標になります。

返信先:@genkuroki質問へのお返事ですが、以下のコードです。Wald法ではstrata.score のところが strata.wald で計算していて、正しい値が得られています。 # p値計算 calculate_p_value <- function(estimate, se) { if (se == 0) { if (estimate == 1) 1 else 0 # オッズ比とリスク比の場合 } else {…

返信先:@PPubmed#統計 EMUYN広報さんに質問 添付画像①でのスコア法のP値はどのようにして計算していますか？ 私はepiR::epi.2by2で計算したのだと解釈して添付画像②のように計算してみましたが、添付画像①のスコア法のP値が見当たりません。 私はepiRに失礼なことを間違って言ってしまったかもしれません。 pic.x.com/hx7ubalgqw x.com/ppubmed/status…

#統計 別スレッドは以下のリンク先から始まります。 EMUYN広報さんが実装したスコア法のP値関数と私が実装したスコア法のP値関数が一致するどうかも知りたいところ。 私の実装の場合 ↓ github.com/genkuroki/publ… それぞれRD=0.1, RR=1.1, OR=1.1という帰無仮説(検定仮説)のP値を計算しています。 ↓ pic.x.com/glbo1sbnhy x.com/ppubmed/status…

返信先:@PPubmed#統計 私の数学的に素直な実装の計算結果(添付画像①②(2×2のデータが互いに転置の関係))と添付画像③を比較すると、適当に数字わせすると、信頼区間の数値は一致しています。 100(1-α)%信頼区間達(αを動かす)から逆にP値関数が得られるので、その意味では「本質的に同じ」だともみなせます。続く pic.x.com/h8lpququ0s

返信先:@PPubmed#統計 P値と信頼区間の整合性のためには パラメータθの100(1-α)%信頼区間 と P値≥αとなるパラメータθの値の範囲 を一致させる必要があります。 ユーザー側にとっては整合性のないP値と信頼区間を報告するのは苦しいので、不整合なアウトプットを出すソフトを使い難くなると思います。

#統計 有罪→統計的有意性 有罪→NHST 有罪→ポストP値時代などと言うこと 無罪→P値 ただしP値のcompatibilityによる解釈(ASA声明の原則1の明晰版)によって、P値は推定のための道具であることを理解する必要がある。その解釈は事後分布まで拡張される。

#統計 例えばこれは酷いと思いました。 ckt-hanbai.co.jp/wp/wp-content/… 練習問題1の「出た回数の数値例」が非現実的でかつ(2)の「小数第3位までで答えなさい」が酷い。 練習問題2(2)も酷い。試しにnull P値を計算したら巨大な値に。 pic.x.com/rsymar2ynr

最低用量でのP値1.01なので、（高容量の結果から結果が疑われているとはいえ）この用量でのP3が失敗する確率は低いでしょう

#統計 パラメータθのP値関数から、θの点推定値と信頼区間が (θの点推定値) = (P値関数を最大化するθの値) (θの100(1-α)%信頼区間) = (P値関数≥αとなるθの値の範囲) によって定義される。さらにθ=θ₀が「効果無し」を意味するならば、 (null P値) = (θ=θ₀でのP値関数の値) も定義される。続く

Bigqueryで手軽にウェルチのT検定できるUDFを考えてる。 select t_test(data1_query,data2_query,有意水準) で、 統計量T、p値、有意水準、棄却判定結果 のテーブルを返す

【名目上のp値と検証的なp値】 たくさん検定したらP<0.05の有意差出たものが1つあったー！ この1つの結果だけ出せばいいよね？？ ・・・ダメです！… pic.x.com/fuo33kf9rp

効果量のP値の信頼区間について、EXCELの計算式を追記しました。 ①平均値の差の検定の信頼区間を、プールした標準偏差で割ったものが、効果量の信頼区間 ②効果量のP値の信頼区間は、効果量の信頼区間の上側と下側に対して求めたP値（普通のP値は区間の平均値） data-science.tokyo/ed/edj1-1-3-4-… pic.x.com/tt3fuy3s5n

#統計 モデルのパラメータの値に関する仮説のP値 は モデルのパラメータの値に関する仮説とデータの数値の相性の良さの程度を表す指標の1つ に過ぎません。このことはASA声明の原則1に書いてあるとみなせるのですが、適切に引用している人を見たことがない。続く

P値は、0から1までの範囲の値を取ります。

返信先:@surinobaasan他2人二つの試験の有意差を計算しましたか？ 4価単独では、ギリギリ有意差が出ないのですが、2価は単独で有意差あり、 この二つをメタ解析すると オッズ比5.4 95%信頼区間2.91〜 10 p値1.1× 10⁻⁷ I²検定0% 有意差ありですね。計算が間違えていたら教えてください。

１人反省会 ぴーち→피치 (違和感に気づかない) 피 값→P値!!!!!(間違えた😭) 마안합니다 ㅠㅠ 値も치でギリギリわかってくれたのかな😭😭

【新刊】2024年9月号『グルカゴン・GLP-1・GIPの創薬革命』が本日発行！ 様々な代謝性疾患への有効性がみえてきたグルカゴン，GLP-1，GIP．急速に進む創薬研究について特集！ ☆注目記事　ビッグデータ時代の医学系研究におけるp値 ↓目次・購入はコチラから yodosha.co.jp/jikkenigaku/bo…

#統計 資料 ①二項分布モデルの尤度函数と3種のP値関数 ②正規分布モデルの尤度函数と「母平均はμである」という仮説のP値関数 pic.x.com/9limiccxq3

#統計 尤度に類似のP値は データの数値以上に極端な値がモデルの確率分布で生成される確率またはその近似値 として構成されることが多い。 P値もモデルのパラメータの関数になりますが、尤度と違ってモデルの一部のパラメータの関数になることが多く、その値の範囲は常に0から1になります。