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#統計 P値も、点推定値や区間推定の結果と同様に、 データの数値とモデルの相性に良さの指標の1つ だと解釈されます。(尤度もデータの数値とモデルの相性に良さの指標の1つ。尤度とP値の間にも関係がある。) 対応する信頼水準1-αの信頼区間は P値≥αとなるモデルのパラメータの値の範囲 になる。 pic.twitter.com/AyAM7Wf1bV x.com/genkuroki/stat…
#統計 信頼区間や信用区間の無難な解釈の仕方は、 ある閾値の設定によって データの数値と相性が良いとみなされる モデルのパラメータの値の範囲 です。ベイズ版ではモデルに事前分布も含める。 これは最尤法が「データの数値と相性が最も良いモデルのパラメータの値」を求めることの類似。
#統計 信頼区間はP値から、 (θの信頼水準1-αの信頼区間) = ((仮説θ=aのP値)≥αとなる数値aの範囲) で得られることが、信頼区間の理解では基本的。 そして点推定値は信頼水準0%の信頼区間。 Greenlandさん曰く、P値を推定の道具とみなさない誤りの繰り返しはもう止めろ。 x.com/genkuroki/stat…
#統計 超有名な疫学者&統計学者のSander Greenlandさんは【P値を推定のための道具として扱わないという重大な誤りを繰り返すことを止めろ】と言っています。 結構昔から「検定から推定へ」とよく言われていて私も正しいと思いますが、P値(関数)について理解すれば自動的にそうなります。 x.com/genkuroki/stat…
#統計 通常のP値函数は信頼水準1-αの信頼区間が「P値≥αを満たすパラメータの範囲」となるような函数になっており、ベイズ版のP値函数の類似物は信用水準1-αの信用区間が「P値≥αを満たすパラメータの範囲」になるような函数として定義されます。 github.com/genkuroki/publ… pic.twitter.com/NSn0ZNY6V0
どこにもリプせずに単独で同じアンケート投げたら18%でした 自分の発言が届く範囲ってある程度浄化されてるのね 現時点でカイ二乗検定かけたらp値1.60×10^-7で統計的に異なる集団という結果になりました x.com/gsx2000rr/stat…
返信先:@abonst1009他1人#統計 P値はデータの数値とモデルのcompatibilityの程度を表すに過ぎず、データの数値と現実の関係を直接には与えない。 信頼区間も、閾値αによってcompatible, incompatibleに二分するときのデータの数値とcompatibleなモデルのパラメータの範囲を意味するに過ぎず、現実の話とは直接関係しない。
返信先:@abonst1009他1人そこを理解できていないと、「P値はデータの数値と特定の統計モデルがどの程度compatibleであるかを表す」というASA声明の原則1も理解できなくなります。 信頼区間はP値≥αとなるモデルのパラメータの値の範囲なので、ASA声明の原則1に従って解釈されます。
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