今日やったこと。 統計検定2級勉強　2h •母分散の比の仮説検定 •母比率の差の仮説検定 来週は線形、回帰の勉強やる👍

メモ。あくまで統計検定2級の試験対策用ですが。 母平均の差 : 母分散既知→標準正規分布 　　　　　 母分散未知→t分布 母比率の差 : 標準正規分布 母分散の比 : F分布

今日やったこと。 統計検定2級勉強　2h •母分散•母比率の仮説検定 •母平均の差の仮説検定（練習問題）

今日やったこと ☑統計検定2級勉強　30min •母分散と母比率の仮説検定（練習問題）

今日やったこと 統計検定2級の勉強 30min ・母比率の差の信頼区間(練習問題) ・仮説検定(第一種の過誤、第二種の過誤、母平均の仮説検定）

比率の差の検定も、サンプル数が増えるとP値が限りなく０に近くなる性質があります。 目的に合った検定手法として作ったのが、「比率分布の差の効果量の検定」です。 標準偏差や検定統計量をどのように置けば良いのかは、他の手法とのアナロジーで導き出してみました。 data-science.tokyo/ed/edj1-1-3-4-… pic.x.com/jctw36r13e

今日やったこと ✅統計検定2級勉強 1h10min ・母分散の比の区間推定(自由度(n1-1,n2-1)のF分布) ・母比率の差の区間推定(二項分布の性質を利用) 式を丸暗記すれば、問題は解けるけど。。 どのような仮定が前提で、どんな分布の性質を利用してどう式が導きだされているかは理解しとかないとなあ。

#統計 母比率の違いのP値関数には違いの指標として、 * オッズ比 * リスク比 * リスク差 のどれを選ぶかによって、異なるP値関数が得られます。 スコア法なら、検定(帰無)仮説が「2つの母比率は等しい」の3つのP値達は等しくなります。これは結果の解釈的に好ましい性質です。続く

統計学基礎の勉強も少し。 検定より推定の問題が苦手 母比率の推定はこんがらがってしまうのでまとめノートを作るべきだな。

#統計 以上で挙げたネストした2つのモデルは、パラメータの値の固定の仕方を帰無仮説とする仮説検定の場合にちょうど対応しています。 例: 二項分布モデルでのpをp=p₀と固定する場合は母比率に関する「母比率はp=p₀」という帰無仮説の(両側)仮説検定の場合に対応している。 続く

#統計 母比率p,qの違いを表す指標の取り方は1通りではなく複数あります。例えば オッズ比 (p/(1-p))/(q/(1-q)) リスク比 p/q リスク差 p-q それぞれごとに「違いはaである」(aは数値)の型の検定したい仮説のP値達が定義されることになります。 統計ソフトの側の対応が望まれます。

#統計 リンク先のように言われると、 母比率の違いの検定のように「違いはない」という仮説のP値しか定義されていない場合はどうすればよいのか？ と疑問に思うはず。そういう場合には、自分の目的に合わせて適切に違いの程度の指標パラメータを設定して、P値を拡張する必要があります。続く pic.x.com/zjsicxtqdb x.com/genkuroki/stat…