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#統計 2つの母平均が等しい場合と比較すれば納得できると思います。 Studentのt検定は母分散が大きい側の標本サイズが大きいと、P値<αとなる確率は小さめになり(添付画像①)、母分散が小さい側の標本サイズが大きいと、P値<αとなる確率は大きめになります(添付画像②)。 github.com/genkuroki/publ… pic.twitter.com/BWpTTAe9sA x.com/tsakai_psych/s…

Takuto SAKAI@tsakai_psych

面白いのが、一枚目1行1列のn1:n2 = 1:0.25(64:16)条件 サンプルサイズが小さい群のSDが小さいとき(左図)はWelchのp値が小さくなりがちなのに、 反対にSDが大きいとき(右図)はStudentの方がp値が小さくなりがち(それでもp < .05は8割いってない) pic.twitter.com/i9Gd1YWu4z

黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

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返信先:@toshizumi1225abuse of notatonというか 帰無仮説:母分散の比のエフ=1 なのに対し 検定に使うエフ=標本から母分散2つを不偏推定したものたちの比 ですから、同じ"F"で表すと混乱が生じえますね 検定に使うエフをF、帰無仮説のエフをℱとして、 帰無仮説はℱ=1("F=1⇔不偏分散が等しい"ではない) とか...

高橋泰城(たかはしたいき)@tweet_taiki

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#統計 統計分析は処置Aと処置Bの効果の違いに興味があって行われることが多く、そのとき問題になる興味を持てるタイプの等分散性は、処置Aを施した結果の母分散と処置Bを施した結果の母分散等しいか否かです。 常識があれば多くの人がこのように考えることをスライドを作る前に分かっているはず。

黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

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#統計 それ以前の問題として、このスライドの「母分散等しいと仮定できる」場合の内容は 母分散等しいかどうかの判断が実践的に重要になる場面 と結び付いていないように見えます。 このスライドをわざわざ労力をかけて作った動機が不明。 pic.twitter.com/AKG3Yz7WDc x.com/toshizumi1225/…

toshᴉzumi@toshizumi1225

「母分散が等しいかどうか」は実際のデータがどうであろうと事前に判断できるでしょ,を説明してみたスライドも出しとく pic.twitter.com/nk3IiP13Q5

黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

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