平均の差→ｔ検定 割合の差→カイ二乗 母分散の比→var.test 母比率の差→prop.test 1標本の母比率→binom.test

母平均の信頼区間 母分散の信頼区間 母分散が未知であるが等しいときの等平均検定 独立性の検定 母比率の信頼区間 が過去問にはあったからそこの式だけでも付箋を貼っておくとか

過去問は2年とも母分散未知の母平均信頼区間、母分散信頼区間、母分散は未知であるが等しい場合の等平均の検定、独立性の検定、母比率の信頼区間が出てるからそれから出るとかけてそこだけ見るもあり

【無料】ランチタイム統計セミナー （題材:統計検定２級の内容）にて、 第１回(5/31)：分割表 第２回(6/6)：母比率の検定推定　　としましたので、 第３回(6/13頃)：正規分布＆それを用いた検定推定の基礎 としようと思っています。

6/6(木)昼の 【無料】ランチタイム統計セミナー(第２回) （題材:統計検定２級の内容、今回は母比率の検定推定） には、第1回目の約1.5倍の12名様が申込み中(残席3名,締切6/6,10時)。 ２級を受けたい、統計の勉強法を知りたい、統計学習の流れを知りたい、といった方々が申し込まれています。

6/6(木)12時台に 【無料】ランチタイム統計セミナー(第２回) （題材:統計検定２級の内容、今回は母比率の検定推定） をやる予定でして、5名様に申込をいただきました。 techplay.jp/event/946409 5/31にやった１回目(内容：分割表)は7名様がご出席。 興味を持っていただけたかな、と思っています。

#統計 リンク先は、「2つの母比率は等しい」という条件の下で2つの二項分布で仮想的なデータの数値を生成したときの、P値がα以下になる確率のグラフ。 黒の点線の「45度線」に近い方がよい。 この場合にはPearsonのχ²検定が悪くない感じです。 Fisher検定達は低過ぎる(検出力の大幅低下を示唆)。

#統計 欲を言えば、「2つの母比率に違いはない」というゼロ仮説のP値だけではなく、「2つの母比率のオッズ比(または比、差)は値○○である」の型の検定仮説のP値全体の様子も見た方が良いのですが、統計ソフトが対応しておらず、自分でプロットする必要がある。

今日、 統計検定２級オンライン講座(４日コース)の3日目(分散分析・相関分析・回帰分析)をやりました。 受講者さんは1名様で、じっくりと対話型でできました。 明日は４日目。 重回帰、母比率(二項分布)、ポアソン、分割表、時系列、第1,2種の過誤など 重要項目が続きます。

返信先:@genlisea_8931#統計 注意: 上で紹介したG検定とPearsonのχ²検定は「違いがない」の形のゼロ仮説のみのP値を与える方法なので、そのまま使用するとnullismの罠に引っかかる危険性があります。 母比率のオッズ比、母比率の比、母比率の差を任意の値に設定する仮説の検定法に拡張しておくべきです。

返信先:@genlisea_8931#統計 一般論だけを語り、具体例を出さないと落ち着かない。 具体例：2×2の分割表の独立性に関する(もしくは母比率の違いに関する)G検定は、最尤法の漸近論から得られる対数尤度検定のシンプルな典型例になっています。(Pearsonのχ²検定はスコア検定のシンプルな典型例。) pic.twitter.com/Uuz6vuEXPw

23年、24年のここまでのデータで非得点圏、得点圏の打率で母比率の差の検定をして「仮に得点圏、非得点圏の安打/打数が同じ場合にこの差が生じる確率」を計算してみたら 1位 マルティネス（日ハム）　0.1% 2位 近本（阪神） 1.1% 3位 辰巳（楽天） 2.0% この辺りは本当に得点圏に強い可能性はある