- すべて
- 画像・動画
並べ替え:新着順
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
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(???)
生成AIが出題する仮説検定の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…
#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…
#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
[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…
#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…
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
返信先:@tobeappstコメント有り難うございます。この問題ですが、仮説検定の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。
某参考書の仮説検定の問題を見たところ、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、仮説検定の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
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)。
返信先:@KS1995_2_10他1人その問題、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
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)。
仮説検定の問題で、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!?
大昔の某大学入試問題集に載っている仮説検定の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。
【「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
#とりぽよ ----------今日22時---------- 【数学:難問に挑戦!#20】仮説検定ってやつの問題が届きました【勉強配信】 youtube.com/live/C6PeuAn1-… via @YouTube pic.twitter.com/ZAbWc26tFM
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…
統計と言われると現実問題に関連づけて理解しないといけないといった信念があるかもしれないけど、統計的仮説検定の場合には、無理矢理現実に関連づけないで、抽象的な枠組みのまま扱った方がかえって理解が進むような気がする。想定する母集団が現実じゃないわけで。
定期的にp値の解釈の話になるけど、データアナリスト視点での問題は「仮説検定のフレームワークを利用者(意思決定者)に伝えるには」なので、状況と相手に合わせて説明を工夫する、って感じになる。 「どういう判断のためにデータを見ているか」を意識してる相手は楽、結論だけ欲しい相手は辛い
大学の先生とかでも、「仮説検定」の説明でこんなに炎上するのに、 場合の数・確率すら習ってない高校生に、「仮説検定」の説明をするの難しすぎる… 帰無仮説、対立仮説、p値などの言葉を使わずに、概念を説明して、問題を解けるようにさせるの難しい… せめて背理法を理解してもらってればラク…
返信先:@Eco_Ero_ZZ他1人あなたはまだ納得してないんですよね? 私の投稿を見ればわかると思います。医学の基礎・土台であるP値や仮説検定とかの定義や解釈が間違ってると、医学全般(医師国家試験の他の問題の多く)が怪しくなってくるので。
大分勉強サボってたのでまとめて投稿します。 2024/05/21~6/3 学習記録 〇Udemy 統計検定2級対策講座 ・セクション5: 仮説検定(55, 56) ・セクション6: 線形モデル(57~63) 〇統計検定2級公式問題集 CBT対応版 ・p.97~p.155
数ⅠAは新課程でも良いか 期待値は元々なんとなく知っているし数学Bの教科書にも載っているのでパッと勉強すれば済む 問題は仮説検定の考え方だな 新課程の教科書でも入手できれば問題ないんだけど まあ適当な基礎レベルの参考書でも買えば学べるか……
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