統計学の本のサイトからダウンロードできるデータを使って、Rを試してみました🙂 ChatGPTとネット検索で調べ、 ・２群平均の差の検定 ・効果サイズの推定 ・検出力 を行いました。 本の数値結果とほぼ同じだから、きっとうまくいっているのかな🥴 #データサイエンス pic.twitter.com/g28ZP5bmgl

問17　二項分布の正規近似 　　　　標本比率 → N（P，P（1－P）/n）にしたがう 片側検定（＜，＞）と両側検定（≠） 問18 母分散が未知で等しい場合の母平均の差の検定 　　　正規化，χ二乗分布（pooled variance） 　　　→　2標本ｔ統計量（統計学入門Ｐ206～207あたり）難しい

得点圏打率が意味ないって統計学的には単に打数が少なすぎて信頼区間が広すぎるから精度が低いということで、個々に関しては有意な差が出る可能性は別に否定してないよな。例えば得点圏、非得点圏の打率で母比率の差の検定やって2年続けて有意差が出た選手がいたら何かあると疑った方がいい

このデータではコロナワクチンの場合の平均認定日数は他の定期接種の場合よりも50日ほど長い。 これは有意性までは確認していないが、エクセルで平均値の差の検定をすれば出てくるであろう。 この日数が長いからこれを他の定期接種と同じようにもっと短くしてくれ、という訴えはできると思う。

母比率の差の検定でこの式のp1を得点圏打率、p2をトータルの打率、n1を得点圏打数、n2をトータルの打数でこのzが-1.96より小さくなるか、1.96より大きくなるかを見たら得点圏打率とトータルの打率に有意差があるか検定できるよね。この場合の有意差は差があるかも程度だけど bellcurve.jp/statistics/cou… pic.twitter.com/BVGLuFBN1r

統計学(6) // 平均の差の検定:分散の比の検定 pic.twitter.com/sPnEpcGQiu

母比率の差の検定と マクネマー検定と 母平均の差の検定などを実務でやった。 Pythonでサッとできるけど、やっぱり手計算で確かめたくなる。 #今日の積み上げ