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返信先:@agYbFNUEEgL3MAXそっちもか… こっちは、プレゼン資料に統計の分析結果載せなきゃいけないんだけど、回帰分析、クロス集計、独立性の検定、母平均の検定、母比率検定とかを使えって言われてるんだけど何にもわからないのよ…

🍝ジェノベーゼ/Jeno🍝@Jeno152987

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283/300と288/300で母比率検定を行うとZ=0.9517……となり標準正規分布表を読むと大体0.17くらい 片側で見て0.17なのでこれらにがあること、もしくは288/300の事象のほうが真の確率が高いことは明らかではないということです

Theallia@Camellia_bb

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#統計 例えば 母比率pに関する検定推定に使うP値 母平均μに関する検定推定に使うP値 母平均のΔμに関する検定推定に使うP値 はそれぞれ仮説p=a、仮説μ=a、仮説Δμ=aのaを動かして無数のP値を同時に考えることはやり易い。 母比率の「違い」に関する検定推定に使うP値 ではちょっと面倒になる。 x.com/genkuroki/stat…

黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

#統計 色々言っていますが、個人的にP値の解説において最も優先するべきだと思っていることは、ゼロ仮説θ=0のP値だけではなく、一般の仮説θ=a (aは任意の数値)のP値全体を考えること。 これは「もう〇〇はやめよう」(例「統計的有意と言うのはやめよう」)の型の提案と違ってプラス面しかない。

黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

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統計検定2級の勉強で、比率検定の問題で気づいたんですが、があるように見えても有意差なしとなることがよくありますね🫥 Kaggleやっているときに、比率差があれば何か意味があるはず、と思い込んでいたけど、とんでもない間違いを犯していたのかもしれない…😱 #データサイエンス

nobu(プログラミング勉強中)@nobushoshin

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#統計 例えば、母比率に関するχ²検定の通常の帰無仮説は「2つの母比率はRD=0」なのですが、任意の数値Δに関する「2つの母比率はRD=Δ」という仮説にχ²検定を拡張して機能するかどうかを確認する必要がある。 Fisher検定に関する同様の問題のオッズ比版はずっと易しい。

黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

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掛合氏のオミクロン人工説論文について: N変異の生存率が50%増えてN変異確率が0.818になると比率、およびカイ2乗検定での危険率は0.0632、補正を入れれば0.1496となりp<0.05とする有意水準では統計的有意差はでません。S変異を中立とする前提は誤っているのでは? jstage.jst.go.jp/article/ipsjtb… pic.twitter.com/P0h2oVfoAp

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【6/15・16内閣支持率を統計的に見ると…】 ANN (朝日)…19.1% ± 2.4% (1,018人回答) FNN (産経)…31.2% ± 2.9% (1,013人回答) 母比率検定でp<0.05 同じ母集団を調査した結果という仮説が棄却🙄 ちょっと今回は政治的思惑強すぎでは

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