#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

ひろゆき氏提起の話題について、こちらのかたの意見と資料がとても参考になる❗️比率やパーセントだけみたらすごく高率だったとしても、実際の数で見たら、サンプル数が少なすぎるという問題がある。有意差検定したとしても、標本数が少なかったら、意味なさそう。統計処理方法はあってるんだろうか🙄⁉️ x.com/kiribou06341/s…

#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…

明日からの土日で統計検定２級zoom講座(４日コース)の3,4日目をやります 内容は、「分散分析、相関・回帰分析、母比率の検定推定、分割表、その他(ベイズ、ラスパイレス、検出力など)」です 今回の受講者さんは1名様 対話型なので、お相手の疑問が解消されていく様子がよくわかり、楽しいです

統計web 25-7. 母比率の差の検定 プールした比率　n×比率の足し算/サンプルサイズの足し算 差の検定 比率の引き算/プールした比率×1-プールした比率×1/サンプルサイズの足し算

今日は統計2級の勉強 朝からCBTの問題を解いていく 2014～15年分は大分慣れたけどこちらの参考書は怪しい部分が所々あり、解けた部分は増えてるけど中々解けない所も 母比率の差や検定の問題はまだまだ苦手😅 最初よりは解けれてるのでもう少し詰めればいけそうな気がする 今日もお疲れ様でした😄🌃

統計web 25-1. 母比率の検定 25-2. 二項分布を用いた検定 期待値、分散を覚えてれば大丈夫だけど覚えてなかった。計算の内容はなんとか。標準化の式に当てはめてる 25-3. ポアソン分布を用いた検定 分散と期待値はλってこと？

#統計 他にも、統計学の使用法を無駄に複雑にしているルールが多数普及しているように見える。 例えば、2×2の分割表の独立性もしくは等母比率性に関するPearsonのχ²検定では、Yatesの連続性補正は必要ないし、小さな期待値を持つセルがあるという理由でFisher検定を使う必要はない。

返信先:@hommedefer3他1人#統計 比率の検定や2×2の分割表の独立性検定では、スコア検定がお勧めです。 小標本の2×2の分割表での数値的確認によれば、対数尤度比検定だと過剰にP値が小さくなり易い場合が多かったです。私なら使わない。スコア検定(Pearsonのχ²検定)はかなり頑健でよい感じ。Waldは誤差が大き過ぎ。