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仮説検定って、そういうもの、ってのめばいいものを、なんで??こうやるの???みたいに大声でお顔真っ赤で詰めてくるの、ヒステリック女さんみたいで本当におもしろいから、「なら、統計学、研究すれば?この問題みたいに、街の人に調査、してみたら?」って言ってきた

墜落JK@JK_tsu

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返信先:@Y7Xqe7仮説検定を行ったり、……といった手順を踏んではじめて、先ほどの①②③を適用できるようになります。 数学の比喩でいえば、練習問題は①②③で解けるが、応用問題になると①②③だけでは歯が立たないという話になります。

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第4問 2^(2n+1)=8•4^(n-1)の変形が大事。(等差数列)•(等比数列)の総和の求め方が問われた。 第5問 仮説検定問題だった。他にも標本調査の知識を復習しておきたい。 pic.twitter.com/dm73SpPg0D

さとひろ@sh_satohiro

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夏期の統計講義のテキストが届きました。授業がとても楽しみです。 (自習問題を豊富に入れました。仮説検定だけで12問もあります笑。高校数学の統計の問題集としても活用できます) pic.twitter.com/jGjWUmECOt

大澤裕一@HirokazuOHSAWA

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あ、よく見ると仮説検定問題が1つもない😢 pic.twitter.com/m7gsqqm3kt

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返信先:@9447c5_umeそれな!!仮説検定とか問題変えてくると思わなかったから頭パニックだったwww うめこんぶちゃんは大丈夫さッッ それよりもうちの成績がやばいと思うから(???)

花入りのなまこぶし@namakobush_i

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#統計 しかし非常に残念なことに、仮説検定について「背理法」という説明の仕方を平気でしてよいと思っている人達は非常に多く、おそらく多数派。 高校数学Iの教科書でもそうなっている。 多数派のデタラメが高校数学まで浸透しているわけ。結構大問題

黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

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生成AIが出題する仮説検定問題を解いていきました↓ AIが出題!統計学の仮説検定を実践で学ぶ|あか@AIと学ぶ @aka2448 #note note.com/brainy_pansy53…

あか@aka2448

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#統計 P値以前の問題として、「仮説検定は2値的な最終判断を強制する」という感じの誤解の蔓延が酷い。 Neyman-PearsonのPearsonは * NPの仮説検定は最終判断を与えない。 * NPの仮説検定は最終的な意思決定を助けるための道具。 という意味のことを言っています。 x.com/genkuroki/stat…

黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

#統計 Pearson (1955)には NeymanとPearsonは「__最終的な__採択と棄却の話をしていない」し、「仮説検定が不可逆な採択の手続きを強制するべきだとは全然示唆していない」 とはっきり書いてあります。証拠提示終了! 戯画化されたNPについて騙る行為は滅びるべき! pic.twitter.com/4YR6Rw4Ec6

黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

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[定期] 統計学入門:仮説検定や有意水準と標本サイズの理解度チェック問題note.com/taiki_takahash… x.com/tweet_taiki/st…

高橋泰城(たかはしたいき)@tweet_taiki

Tversky&Kahneman(1971)再現性問題を二択に改題してみました (正解はリプ欄) pic.twitter.com/jfVI3z3cuw

高橋泰城(たかはしたいき)@tweet_taiki

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#統計 仮説検定と信頼区間の双対性を、棄却領域と信頼領域の双対性として定式化した場合のみを解説すると、固定された有意水準(=1−信頼水準)による2値的判断が強調されてしまうという問題が生じます。 その問題もP値を使えば解決します。続く

黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

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#統計 リンク先の問題は、仮説検定では検出力99%、有意水準2%の場合に対応しており、f(x)を求めると、x%のxの統計的有意性による判断が間違う確率へ影響の大きさがわかる。 本質的に小5レベルの問題なのですが、高校でも教える価値が高いと思うし、大学でも再度教えるべきだと私は思っています。 x.com/dannchu/status…

清水 団 Dan Shimizu@dannchu

今,勤務校で #高校数学 #確率 の授業をしています。 条件付き確率の問題です。数研出版の数学Aの教科書では x=1の場合が紹介されていたのですが,他のxについても考えてみたかったので,下の問題を作りました。解いてみて下さい! pic.twitter.com/C5filqbcLz

黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

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むしろ、この問題を1分以内に何%か回答するような人はP値や仮説検定を誤解してる。 x.com/tweet_taiki/st…

高橋泰城(たかはしたいき)@tweet_taiki

返信先:@takekan行動経済学ネタですが... pic.twitter.com/ryIwpfL4iG

Illusion of Evidence (IoE)@ueafam

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返信先:@tobeappstコメント有り難うございます。この問題ですが、仮説検定問題として出題されています。母平均mに対し、帰無仮説がm=400、対立仮説がm>400で仮説検定を行っています。そして、対立仮説が正しいことを「販売数が伸びた」と解釈しています(m=400を棄却していない?)。ここがおかしいと思っています。

大澤裕一@HirokazuOHSAWA

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某参考書の仮説検定問題を見たところ、引用ツイートと同様の問題があった(画像)。これ、「母平均は170.0cmと言えるか」にしないと、仮説検定問題として不適切では? 仮説検定は「母集団分布のパラメータに関する推測」なのだが、この問題ではそうなっていない(標本に関する推測?)ように読める。 pic.twitter.com/vIcrblrkfJ

大澤裕一@HirokazuOHSAWA

某統計の参考書の仮説検定の1問目: 「商品Eは週平均400本売れる。ラベルを変えた144店舗では週平均410本売れた。ラベルを変える方が売り上げが伸びると判断できるか」 これ、適切? 仮説検定での仮説は、「母集団の母数(母平均など)に関する記述」だが、この問題ではそうなっていない(ように読める)。

大澤裕一@HirokazuOHSAWA

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返信先:@KS1995_2_101その問題、私も関心があります! 同じことを考えたことがあり、各時点におけるイベントスタディのパラメータの数だけ仮説検定を繰り返し行っているので、多重検定だろうと私も思います どんな帰無仮説を考えればよいのか、どうやって統計的推測をするのがよいか気になります

Sugita S.@ssugi_econ

イベントスタディ、分析者がどういう帰無/対立仮説を考えているのかは実は明示的ではない...?

Sugita S.@ssugi_econ

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数理統計学の統計的仮説検定問題を解いてるけど解答読んでも何してるのか全く分からない…何でその結論で答えになってるんだ…

シビュラ@SIBYL_System_

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生涯何度目かの統計的仮説検定のお勉強 今日はt検定を中心に 演習問題のサンプル情報を画像で表示するのはヤメレ

めたるからぁ(1/300)@metal_collar

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これは推論としてはいくつか問題があって(結果的に正しくても)カイジの結論にはならないから仮説検定の解説としては不十分なんだけど、なんでだめなのか考える教材には良さそう。

佐久間@keisankionwykip

カイ二乗検定(カイジじょうけんてい)するカイジ

Ken McAlinn@kenmcalinn

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某統計の参考書の仮説検定の1問目: 「商品Eは週平均400本売れる。ラベルを変えた144店舗では週平均410本売れた。ラベルを変える方が売り上げが伸びると判断できるか」 これ、適切? 仮説検定での仮説は、「母集団の母数(母平均など)に関する記述」だが、この問題ではそうなっていない(ように読める)。

大澤裕一@HirokazuOHSAWA

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#統計 一般に仮説検定もしくはP値の構成の仕方は一通りではなく、理論的には無数の可能性があります。 その中から、できるだけ優れたP値の構成法を選択したい。 適切な優劣の基準を設けてある種の最適化問題を数学的に(多くの場合に近似的に)解くと、優れた仮説検定法が得られます。続く

黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

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仮説検定問題で、帰無仮説(例えばm=100)を棄却できないときの、よくある結論の書き方。 「mが100でないとは判断することはできない」 うーん、二重否定、分かりにくい…結局どっちなの?となってしまう。シンプルに「帰無仮説m=100は棄却できない」と答えるので良いですよね!?

大澤裕一@HirokazuOHSAWA

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大昔の某大学入試問題集に載っている仮説検定問題と解答を色々見る。(教科書などの慣行に従えば)片側検定でやるべき場面(「母平均は~より大きいと言えるか」など)で、両側検定で解いているものが結構ある…。うーん。

大澤裕一@HirokazuOHSAWA

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#統計 このように、このスレッドの仕組みで発生する仮説検定版の再現性の危機の問題は、ベイズ統計的には  事前確率の設定を正しく取れるのか という問題に焼き直されます。続く

黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

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【「学校教育のための教育データ分析・利活用(応用編)」講座詳細】 本講座では学校現場での教育データ分析・利活用のために仮説検定やBIツール活用など体験的に学びます。また実際の教育的諸問題の解決に向けたデータ分析演習を行います。 pic.twitter.com/BJHahgRQWq

大阪教育大学@学術連携課@OKU_gakuren

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>間違えるのは彼らの目的が権威の維持だから。 >権威主義的な発想で現在進行型の問題に対して答えを速攻で出そうとするので間違える。 概念、理論、体系というのは、いかに精巧で首尾一貫していても、仮説と見なければならぬ---J.Dewey 岩波文庫『哲学の改造』127頁 経験とは実験による仮説検定

クリエネ(出口戦略なしの緩和がコロナ禍を引き延ばす)@morecleanenergy

PCR検査にしろ、小学校の児童集団検診にしろ、多くの医クラが間違えるのは彼らの目的が権威の維持だから。権威主義的な発想で現在進行型の問題に対して答えを速攻で出そうとするので間違える。医者も間違える、原理原則を守る(例、受診する子供の人権を守る)などをすれば悲惨な間違えはしないのに。

vogelsang7@vogelsang7

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標準問題精巧程よくむずそうで面白そう!仮説検定も乗ってるし!

まっちゃ🍀勉強垢@cutest_inorin

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たびたび話題になる仮説検定やP値について以前作成した資料を公開します(ぶっ込んでみます).端折るのは無理なので長いです. こわいよーこわいよー ・検定を繰り返すことで発生する「多重性の問題」について,統計的に制御する方法と考え方で制御する方法をまとめた shuntaro-sato.studio.site/blog/hypothesi…

Sato Shuntaro|佐藤俊太朗@Shuntarooo3

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NHK高校講座「数学1」の仮説検定の授業のサイトにあるPDF内の演習問題。これ、おかしいのでは?(仮説検定とは、母集団分布や母集団の母数に関する記述) 結論が『「この解説者には予想能力がある」が正しいことが示されました。』って…。 nhk.or.jp/kokokoza/suuga… pic.twitter.com/PmTMsVfaYd

大澤裕一@HirokazuOHSAWA

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大掃除で、昔やっていた「公文の数学」のプリントが出てきました😊 当時9歳でしたが、阪大、名大、神戸大の入試問題や、統計的仮説検定までやっていたようです😲 当時の記憶がないので、多分中学受験で全部忘れましたが、その後東大本試理系数学116/120を取ったので、血肉にはなっていたのでしょう。 pic.twitter.com/CZDdiBNz25

Saki@東大理一→東大理三@Saki_reset

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