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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

ファームゲームイーター=RT83@huber_mambaken

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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

ファームゲームイーター=RT83@huber_mambaken

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【のんびり統計・過去記事ご紹介】 統計検定2級CBT問題集をのんびりと解くブログです。 第48回のテーマは母比率の差の信頼区間と検定の関係です。 Pythonで母比率の差の信頼区間を算出するサンプルコードを描きました。 #のんびり統計 #統計検定2級 #Python note.com/e_dao/n/n63a47…

ネイピアDS@ArtHappyMuseum

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返信先:@ose_tweety123%=26.5%/21.5% 74%=11.4%/15.3% 98%=62.1%/63.2% だね。 統計検定やったばかりの自分は普通に母比率の差検定をしたくなるけど、倍で表現するとはなかなかの乱暴さでステキ。

ほぼさざなみ@yeahgoodmaninjp

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比率の差検定でこの式の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

ファームゲームイーター=RT83@huber_mambaken

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比率の差検定と 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

ハイボーラー_データ分析入門者@da_study_0709

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