#統計 ベイズ統計を使える場合に使うことの1つのメリットはそのようなデータの数値とパラメータの値の設定の相性の良さを表すグラフを「事後分布のグラフ」として容易に得られることです。 P値の実装はケースバイケースでやる必要があるので結構面倒。しかし、実装がうまくはまれば高速に計算可能。

#統計 P値はパラメータの値の設定とデータの数値の相性の良さを表す指標の1つに過ぎません。 パラメータ (a, p) の値の設定とデータの数値の相性の良さは添付画像のようにプロットされることになります。 P値の本来の姿はこのように見て楽しめる複雑さになります。 x.com/genkuroki/stat… pic.x.com/uM7ysfN2jK

#統計 α=1.0の曲線(最も色が濃い茶色で表されている曲線)はaまたはpを固定したときに得られるpまたはaの点推定値を表しています。 もしくは、データの数値と相性がもっともよいaとpの組み合わせ全体を表している。 P値で色を付けています。 github.com/genkuroki/publ… pic.x.com/O2sxupjeb8

#統計 95%信頼領域、99%信頼領域、P値関数のヒートマップを比較するために3枚まとめて投稿してみる。 個人的には、ナマのヒートマップ(3枚目)よりも、5%や1%の人為的な(科学的必然性皆無の)閾値設定の影響が見える1枚目と2枚目のグラフの方が3枚目よりも好みかも。 github.com/genkuroki/publ… pic.x.com/jg3WrKjYo4

#統計 続き 添付画像は上の投稿のデータの数値の場合のp=1/2の場合(XとY+aが互角になる場合)に制限したハンデaに関するP値関数のグラフです。 今回はMann-WhitneyのU検定のP値関数も同時プロットしています。BM検定のP値関数よりも幅が狭くなっている。続く github.com/genkuroki/publ… pic.x.com/XP8tmMJsBQ

#統計 BM検定に付随する(a,p)の信頼領域の例3/3 上では「互角」を仮定していたので、p=1/2と設定されていた。pの値も動かしたときのP値≥5%の領域に色を付けてプロットしたものが添付画像のグラフである。 これはBrunner-Munzel検定に付随する95%信頼領域の具体例。 github.com/genkuroki/publ… pic.x.com/rTeJRh9Swj

#統計 Brunner-Munzel検定にはパラメータaをMWの場合と同様の方法で追加できます。すなわちBM検定は 　p=P(X<Y+a)+P(X=Y+a)/2 とおいたときの仮説 　p=b のP値を求める手段に拡張され、 　P値≥αとなる値(a,b)全体の集合 として(a, p)の100(1-α)%信頼領域が定義されます。具体例に続く

#統計 続き。Brunner-Munzel検定でもMann-WhitneyのU検定でも、p̂が1/2から離れるとP値が小さくなります。 BM検定とMWのU検定では検定統計量の分散の見積り方が違います。MWの側では「2つの標本が同一の母集団分布から抽出された」という超絶強い仮定を使います。だからMWのU検定は脆弱になる。続く

"p値ベースの分析結果の1/3が偽陽性" みんなうっすらと知ってた x.com/shunk031/statu…

「p値って何かわかりますか？？」からの「p値ベースの分析結果の1/3が偽陽性です」 インパクトすごいなこの論文 False Positives in A/B Tests | Proceedings of the 30th ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining dl.acm.org/doi/10.1145/36… #kdd24_reading pic.x.com/UTThvrM3fR

#統計 添付画像は、下川敏雄氏の講義スライドp.10 waidai-csc.jp/updata/2023/08… とほぼ同じ設定で、平均が等しい2つの正規分布について標準偏差の比s₂/s₁を変えながら、P値<5%となる確率を計算した結果です。 MW=Mann-WhitneyのU検定ではその確率が大きく上昇しています。続く github.com/genkuroki/publ… pic.x.com/lG4Lm2FSPV

#統計 添付画像は、母集団分布1,2がそれぞれ平均が0で標準偏差が1,4の正規分布の場合の(不等母分散の場合の)、Student, Welchのt検定、Mann-WhitneyのU検定、Brunner-Munzel検定でのP値がα以下になる確率(αに近い方が良い)のグラフです。続く github.com/genkuroki/publ… pic.x.com/HWcMFlVQ8w

p値: 0.004なのに、いつのまにか0.04に頭の中でなってて、結果がだいぶ変わってビックリ。1以下、小さくなると弱い。。。

>ベクトルの次元が高くなるにつれ、0に近い値ばかり出るようになって、1や-1に近い値が出にくくなる >「値1−α=1−P値」が大きければ大きいほど、「母相関係数(あるいはその絶対値)は大きかろう」といえることになるわけです。これを「直交非尤度」とでも呼びましょう。 天才かこいつ…

#統計 doi.org/10.3758/s13428… 翻訳引用【NHSTを使用しているすべての出版された心理学論文の半数に、検定統計量および自由度と一致しないp値が少なくとも1つ含まれていることがわかった。8つの論文のうち1つには、統計的結論に影響を与えた可能性のある著しく矛盾したp値が含まれていました。】

某社MRが「有意差があります!!」と持ってくるゾコーバのRCT。 軽症COVID19に対するゾコーバ (ensitrelvir) はプラセボと比較し主要5症状の消失が1日早い (p=0.4)とのこと。 効果はわずかであり、さらにサンプルサイズ各群230例でサンプル数各群340例とp値警察に処されそうなαエラーである。 さて.. pic.x.com/JCrY1xRQw8

#統計 ①有意水準を例えば5%に設定して「P値<5%」かどうかのみを報告すると、多くの場合に科学的に無意味な有意水準の設定が必須になってしまうし、危険な二分法も強制されてしまう。 ②P値の具体的数値を「P値=2.5%」のように報告するなら、有意水準の設定は必須ではなくなる。 続く pic.x.com/PYkQcX8JrN x.com/genkuroki/stat…

#統計 それとは対照的に、P値関数や事後分布から科学的なお墨付きが得られるという考え方をすることは、1つの研究グループによる1つの論文だけで科学的な結論を出せるという非常識な考え方に繋がっており、極めて有害だと思われます。 しかし、お墨付きが得られる系の説明は非常に多いと思う。

#統計 非ベイズとベイズの両方で相性の良さ(compatibility)という解釈を使うことについては、McElreathさんのStatistical RethinkingやGreenlandさん達の論文群を見てください。 ASA声明の原則1のP値の解釈にも"how incompatible" の形でcompatibleという言い方が登場しており、ある意味標準的。 x.com/genkuroki/stat…

#統計 解説 青線は「成功確率はpであるという検定仮説のP値」のグラフです。これをP値関数のグラフと呼びます。 大量の橙色の横線分達は高さαにプロットされた100(1-α)%信頼区間です。 #Julia言語 github.com/genkuroki/publ… pic.x.com/tAtLozF4fQ

#統計 閾値をα=5%に固定したり(①❷)せずに済ますためには、P値を報告したり、すべての信頼水準の信頼区間全体を報告すればよい(②❸)。検定する仮説をp=0.5に制限せずに、すべての検定仮説p=aについて結果を報告すれば情報が大幅に増える(③)。P値関数！(③=❸) github.com/genkuroki/publ… pic.x.com/sxI5VJjfcO

#統計 P値関数の概念に至るまで ①固定された有意水準α(例えばα=5%)で、帰無仮説θ=0が棄却されるか否かの2値的情報だけを報告。 ②帰無仮説θ=0のP値を報告。そのP値は帰無仮説θ=0が棄却される有意水準の下限なので、固定されていないすべての有意水準で棄却されるか否かを報告するのと同じ。 pic.x.com/oGEaTaWzbI

DLBCL 一次治療→R-CHOP,Pola-R-CHP TLS(腫瘍崩壊症候群) 尿酸値、K、P値が基準値以上。 TLS予防薬 ・ラスブリガーゼ(入院での投与) ・フェブキソスタット(効果発現までに1～2日。予防的投与が必要)

統計のp値って1を超えることあんのかな

#統計 ASA声明が出たり、Greenlandさん達の活発な啓蒙活動にも関わらず、P値を「お墨付きを得るための道具」だと誤解している人達が多い。多くの教科書の説明は誤解の再拡散そのもの。 P値はデータの数値とモデルの相性の良さ(compatibility)を表す指標の1つに過ぎません。P値は推定のための道具。 x.com/genkuroki/stat…

#統計 あと、事後分布のグラフとたった1つのP値の計算結果を比較して、「ベイズの方が便利」だと誤解してしまうのは、たった1つのP値ではなく無数のP値を扱うP値関数の概念を知らない無知なベイズ統計宣伝者達に騙されているからです。 しかもそういうベイズ統計宣伝者達は無知の自覚が全くない。 x.com/genkuroki/stat…

#統計 上段が事後分布のグラフで、下段が通常のP値のグラフです。 母比率に関するP値は仮説「母比率はpである」ごとに得られます。P値を1つだけだと思うのは酷い誤り。無数にあるのでグラフに描くと分かり易い。 github.com/genkuroki/publ… pic.x.com/FBYZRhRin0

#統計 note.com/cograph_data/n… では添付画像①のように事後分布をプロットし(縦軸のスケールはおかしい)、添付画像②のように述べていますが、添付画像③の下段のようにP値関数をプロットすれば、P値はベイズと同じくらい便利だと分かります。 ソースコード github.com/genkuroki/publ… #Julia言語 pic.x.com/cOQ97bkId0

#統計 現代的なP値の解釈(本質的にASA声明の原則1)は P値はデータの数値と特定のモデルとそのパラメータの値に関する仮説の相性の良さ(compatibility)を表す。 これと整合性がない事柄について触れる場合には「ASA声明に反する内容であること」をきちんと断っておかないとまずいです。 x.com/genkuroki/stat…

#統計 P値はモデルとデータの数値の相性の良さ(compatibility)を測る指標の1つなので、P値を使う話題で使用するモデルの話(多くの場合にモデルの妥当性は保証されない)もしないと何も説明したことにならない。 そして、検定する仮説はモデルのパラメータの値の設定に関する仮説になります。

#統計 その確率(P値)は、①で設定したモデル(数学的フィクション)と現実の観察で得たデータの数値の相性の良さ(compatibility)もしくは整合性や適合度の指標として使われます。 どこからどこまでが数学的フィクション(=モデル)の中での話なのかを明瞭に説明しないと、モデルと現実を混同します。

#統計 χ²検定のP値は ①現実の母集団に関する数学的なモデルを設定する。 ②そのモデル内でχ²分布に(近似的に従う)χ²統計量を定義する。 ③そのχ²統計量の値が現実の観察で得た標本の値(データの数値)から計算される値よりも大きくなる確率を(近似的に)求める。 という手続きで得られます。続く

monakaさんのプロンプト、またまた使わせて頂きました♪✨ありがとうございます🙏 僕は今、にじジャーニーから３つのｐ値を付与されているんですが、１代目ｐ値から３代目ｐ値までを順番に生成して比べてみようと思います！ 地味ぃ～にテイストが変化してます💦… pic.x.com/xA2TQeLld6 x.com/monaka_mama3/s…

#統計 100(1-α)%信頼区間にp=aが含まれることと、検定仮説p=aのP値α以上であることは同値なので、添付画像の信頼区間__達__のグラフから、検定仮説p=0.5のP値が7%より大きく8%より小さいことが分かる。 0%信頼区間は0.3の1点であり、これは母比率の点推定値である。 github.com/genkuroki/publ… pic.x.com/YaxOZEvAgz

SuperWalk 活動記録 406日目 P値全振り後のウォーク！ ラック仕様の際には１分ごとの楽しいありましたが…… ちょっとラックロスです🥺 #SuperWalk #M2E #Web3 #Superz #GRND #WALK #BSC #BNB  #BNBChain #KLAY #Klaytn pic.x.com/dkUo6Ju0jB

#統計 もしかしたらP値関数よりも信頼区間の方が分かりやすく感じる人もいるかもしれないと思って、信頼水準0%, 1%, …, 99%, 99.9% の101本の信頼区間を同時プロットしてみた。(0%信頼区間は点推定値に一致。0%とα=1.00が対応している。) ↓ x.com/genkuroki/stat…

返信先:@stepn7danku1710他1人ラック靴を目指すのであれば、ステージ3は目指した方が良いですね、私はとてもステージ3の350値まで届かない為、ステージ2の250とp値のハイブリッドにしましたが、ステージ3だと赤石の上限値が違います。他のポストでも話してますが1walk切ると普通に歩いた方が稼げます🫡

#統計 P値や信頼区間やP値の概念を十分に理解できなくなる主な原因の1つは、信頼区間として95%信頼区間しか考えなかったり、P値としてゼロ仮説θ=0のP値しか考えなかったりするからです。 すべての信頼水準の信頼区間達を同時に考えたり、すべての検定仮説θ=aのP値達を同時に考えれば理解が進みます。 pic.x.com/4FnhptsiMU x.com/genkuroki/stat…

#統計 以下のリンク先の疑問への解答は、P値の概念を使わずに、信頼水準1-αの信頼区間を高さαに線分としてプロットするだけでも得られます。 添付画像はデータ「20人中6人」から得られる母比率の信頼区間たちのグラフです。αは0.001, 0.01, 0.02, …, 1.00を動かした。続く github.com/genkuroki/publ… pic.x.com/zyrS553HLz x.com/georgebest1969…