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p値の説明、大体これで良いのでは「統計的仮説検定において帰無仮説の元で検定統計量がその値となる確率…p値が小さいほど検定統計量がその値となることはあまり起こりえないことを意味する。一般的にp値が5%または1%以下の場合に帰無仮説を偽として棄却し対立仮説を採択」 bellcurve.jp/statistics/glo…

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ここまでの統計的仮説検定の復習しておかないと次の小テスト大変かも

メメント杜@Oomori_mmntoO

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統計的仮説検定を端折って説明するのは無理がある|Yasui @like_biostat #note note.com/like_biostat/n…

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「なんで言い換えをしたいのか」というと「定義に基づいた議論をスキップしてなんかいい感じに理解した気分になりたい」とか「統計的仮説検定に権威を持たせて自分の主張を押し通したい」あたりなはずなので、もう「そういうのはやめろ」でいい気がするんだよね

えぬぬん@Nmatician

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身近な例で統計的仮説検定を考えてみました。 統計の面白いところは日常と密接に結びついているところ。他の数学分野にはない面白さを感じる。 mathnyumon.com/welch-test/

やみとも(数学、プログラミング、料理、英語)@yamitomo_blog

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統計と言われると現実問題に関連づけて理解しないといけないといった信念があるかもしれないけど、統計的仮説検定の場合には、無理矢理現実に関連づけないで、抽象的な枠組みのまま扱った方がかえって理解が進むような気がする。想定する母集団が現実じゃないわけで。

島田英昭@shimadahideaki

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これ、p値の説明間違ってない? 「統計的仮説検定において、帰無仮説の元で検定統計量がその値以上に極端な値になる確率」では…

TJO@TJO_datasci

p値の説明、大体これで良いのでは「統計的仮説検定において帰無仮説の元で検定統計量がその値となる確率…p値が小さいほど検定統計量がその値となることはあまり起こりえないことを意味する。一般的にp値が5%または1%以下の場合に帰無仮説を偽として棄却し対立仮説を採択」 bellcurve.jp/statistics/glo…

しば漬け@1kn29cgQJzRwtgd

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今日も「久保川本7章で定義される統計的仮説検定をTwitterの投稿の文字制限内で記述できるわけ無いだろ、いい加減にしろ」案件が建っていると聞いて来ましたー

しゅんそく@shunsock

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人類もうp値とか統計的仮説検定の話をするな

もりゆき☃@mryk814

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もくじ 第1章: はじめに 第2章: 検出力に基づくサンプルサイズ設計 第3章: 信頼区間に基づくサンプルサイズ設計 第4章: R の準備と使い方 第5章: シミュレーションによるサンプルサイズ設計 第6章: 確率分布・統計的仮説検定・信頼区間 第7章: 各種検定および検出力・信頼区間の導出 付録

あさひな@aaiashn

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マーケティングの統計は統計の意義とかよりも統計的仮説検定の結果に基づく意思決定である(と主張できる)ことが重要視されている感じはある(内外に営業しやすいから)

雪茂 悟@clpsy0314

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巨大な誤り:コイントス10回1セット試行で 5:5 が出現する確率が 100% なわけない。 『P値とは、「統計的仮説検定において、帰無仮説の元(差がないという仮定の元)で、検定統計量(研究結果)が(偶然)その値となる確率」と考えて大きな誤りはないように思います。』 青島周一 (#AHEADMAP)

Illusion of Evidence (IoE)@ueafam

『【コラム】エビデンスにおける統計情報の読み方・考え方【後編】-統計学的有意とはどういうことか? 2024年01月16日 08:05 青島周一 ¥300』 note.com/syuichiao/n/nd… 医療情報を見る、医療情報から見る エビデンスと向き合うための10のスキル 2020/2/1 青島周一 ¥3,080 amazon.co.jp/dp/4765318079

Illusion of Evidence (IoE)@ueafam

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寝ると統計的仮説検定のやり方忘れる!あと何回やればいいんだ!

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統計的仮説検定のシミュレーションができるアプリを作った|YasuiY @like_biostat #note note.com/like_biostat/n…

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返信先:@kenken26679105ご愁傷さまでした。。。😇 統計的仮説検定(帰無仮説などなど)をご理解いただくのは大変そうです。 Pythonで学ぶ効果検証入門では、p値を用いた判断の仕方だけを説明していたので、真似てはいかがでしょう。 p値が十分小さい時に回帰係数の値を使っていいです、小ささの目安は5%未満です、的に。

ネイピアDS@ArtHappyMuseum

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パラメトリックモデルが忌避される界隈があるという話を聞いて納得感はあったものの統計的仮説検定が愛される遠因にもなってそう

U_M_V_U_E@U_M_V_U_E

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✔︎院心理:尺度水準、標準化、統計的仮説検定、第1種・第2種に誤り、t検定と分散分析・主効果と交互作用、多変量解析 ✔︎応用復習:学習生無力感、試行錯誤と洞察、知覚の恒常性、プライミング、メタ認知、記憶の3過程、短期記憶、長期記憶、系列位置効果、忘却 ✔︎心理英文法:言語の発達、文法復習

160日後に大学院に合格するみなた@minata55in

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統計検定1級名著『amzn.to/3UVTcVA』7章『統計的仮説検定』の例題と演習問題の解説を行いました。本章は今までの章と比べ最も計算量が多い章でした。本書は試験範囲のスコア検定まで載っており必見ですが数学検定にはオーバーワークです。演習問題は次の8章迄です。muscle-castle.com/foundation-of-…

志田龍太郎@nananairu7

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統計的仮説検定は、あまりよくないと思うようにはなりました。

uncorrelated@uncorrelated

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最後の悪あがき。統計的仮説検定( ;∀;)

リーブル@F9uMjZEMJY43JHv

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返信先:@kinoharu_k相関係数の統計的仮説検定(無相関の検定)や統計的推定(信頼区間)は2級に出てこないです! 統計WEBさんで概要が分かります。 bellcurve.jp/statistics/cou…

ネイピアDS@ArtHappyMuseum

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先ほどの初心者セッションの発表資料をアップしました! #TokyoR サイコロで理解する統計的仮説検定の考え方 speakerdeck.com/tatamiya/saiko…

たみ~たみゅたみゅ@tatatatatamiya

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95%信頼区間が推定値±1.96SEになってるって話、概ね正しいんだけどそれだけ教えると統計的仮説検定とか95%信頼区間の考え方理解しにくくしてる気がしていて、「色んな帰無仮説のp値計算して棄却されるかどうかを判断するのが面倒だから簡便な計算方法としてこうする」って視点大事な気がする。

西内啓 Hiromu Nishiuchi@philomyu

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大掃除で、昔やっていた「公文の数学」のプリントが出てきました😊 当時9歳でしたが、阪大、名大、神戸大の入試問題や、統計的仮説検定までやっていたようです😲 当時の記憶がないので、多分中学受験で全部忘れましたが、その後東大本試理系数学116/120を取ったので、血肉にはなっていたのでしょう。 pic.twitter.com/CZDdiBNz25

Saki@東大理一→東大理三@Saki_reset

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