統計取るにあたって検定という概念を知ってしまって…なんもわからん😭

ケツが決まれば勉強せざるを得なくなる！って考えで、統計検定2級📊申し込んできました👛 頑張る💪 #統計検定2級

統計検定2級　χ2分布　解読成功 ランダムに取り出す実験の分布 統計学で最も利用される分布らしい パチンコで当たりを引かない確率とか ゲイバーで平日に満席になる確率とか おみくじで大凶と大吉を引かない確率とか 実際に計算する日が来るのだろうか笑 データを集めて求めたい確率ってなんだろう pic.twitter.com/Y7N53IYiHn

#統計 「Fisher vs. Neyman-Pearson」の激しい論争を相容れない主義と主義の対決だとみなすことに価値を感じる困った人達にとっては、戯画化NPスタイルの仮説検定はないと困るものになっているのではないか？ 私はそういうことはいい加減やめた方が良いと思っています。

【Pythonで理解する統計解析の基礎】を紹介したポストが怖いくらい伸びている😨😱 それだけ、統計検定2級＆Pythonで統計解析したい需要が高いのかもしれない！

#統計 Neyman-Pearsonによる仮説検定の理論はその後Lehmannによって数学的に発展整理され、Lehmannが書いた有名な教科書の中で解説されています。

#統計 そのときに役に立つのが、まさにNeyman-Pearsonによる仮説検定に関する数学的理論なのです！ 専門用語としての「棄却」などの用語は数学用語(数学的フィクション内でのみ通用する用語)だと解釈すれば害がなくなります。

#統計 一般に仮説検定もしくはP値の構成の仕方は一通りではなく、理論的には無数の可能性があります。 その中から、できるだけ優れたP値の構成法を選択したい。 適切な優劣の基準を設けてある種の最適化問題を数学的に(多くの場合に近似的に)解くと、優れた仮説検定法が得られます。続く

#統計 最近、私は 　Science before Statistics という合言葉を広めたいと思っているですが、昔の統計学の偉人(例えばNeyman-PearsonのPearsonさん)も仮説検定について科学的に非常識な考え方をしていないのです。続く

>母集団を相手にしている 統計に明るくないようですので指摘しますね。母集団は分析の対象となる集団であり、今のポイントは"何を母集団とするか"ですよ。 また"男女差がない"という仮説の検定も観点は複数あり、平均なのか分散なのかその他指標なのかを定義しなければなりませんね。

#統計 戯画化されたNeyman-Pearsonについて騙る伝統的(ゆえに有害な)統計学教師達は NPスタイルの仮説検定では、P値がα未満か以上かで帰無仮説と対立仮説の単純バカな二分法的判断を決定する かのよう教えて来るのですが、まともな人であれば 科学的になんて非常識なんだ！ と感じたと思う。続く

#統計 30年前くらいなら、 過度に単純化されてもはやデマそのものになっているNeyman-Pearsonスタイルの仮説検定(安易に2値的決定を下す) について語っても嘘はすぐにばれないので、恥ずかしくないかもしれませんが、現代では Pearson自身が書いた文献の引用一発 で嘘がばれてしまう！

#統計 Pearson (1955)には NeymanとPearsonは「__最終的な__採択と棄却の話をしていない」し、「仮説検定が不可逆な採択の手続きを強制するべきだとは全然示唆していない」 とはっきり書いてあります。証拠提示終了！ 戯画化されたNPについて騙る行為は滅びるべき！ pic.twitter.com/4YR6Rw4Ec6

統計検定準一級取らなきゃな…

入学まで時間があるので取得していない方は統計検定準一級の取得をお勧めします 大学院の講義は二級レベルでは厳しいかもしれません…

✏️統計学の青本「自然科学の統計学」第9章「質的データの統計的分析」の解法・Pythonコードをまとめました 質的データに対しての基本的な方針はプロビットモデルまたはロジットモデルでの回帰・検定になります ichi-waka.com/archives/natur…

#統計 P値を null-hyporhesis significance testing (NHST、差がないという帰無仮説を扱う有意差を示すための検定)のための道具であるかのように説明する不適切な行為 と Studentのt検定とMann-WhitneyのU検定の不適切な使い方を教える行為 はもはや伝統になっている。崩すことは非常に困難。

このシグナル/ノイズの説明は私はすごく分かりやすく感じました。 検定統計量の理解にも繋がるのかなと。 x.com/genkuroki/stat…

統計学t分布とか仮説検定とか出てきて顔よじれてる

統計分析アプリ js-STAR v4 を公開しました ・１×Ｊ表（カイ二乗検定）を追加しました ライアン法の改良，BH法の追加と共に分析結果は，Web版と同じになっています。 apps.apple.com/us/app/js-star… #jsstar #統計

返信先:@sfcyta統計検定なんてあるんだ。知らなかった。 頑張ってね。

統計検定準1級ワークブック「第21章　標本調査法」の例題について記事を書きました。お役に立てば幸いです。 note.com/jb_semione/n/n… #統計検定 #統計検定準1級

ダイコク電機という質実剛健な企業ネーミングとは対極なスタイリッシュなデザインのクオカードが届きました👍なんならクオカード入ってる紙までイエローでカッコ良いですね✨ やはり高額のクオカードのほうが到着が早い気がするので、データ蓄積して今度統計検定してみようと思います🤔 pic.twitter.com/uAyuU61Puq

統計が分からないから質的研究してると思われるのが癪なので、統計検定を受けようと思います。

朝活 統計検定準1級の勉強✍️ とけたろう先生課金note📒 重回帰分析 逆行列の理解がまだまだですね😵‍💫💦 また勉強するべし さて仕事しよ。 おはざまーす！ pic.twitter.com/U6AGGrm9rd

6/14目標 ①統計検定 100m ②Data Science 80m ③Database 50m ④Security 50m ⑤Computer science 50m ⑥簿記 50m ⑦法律 50m ⑧現代文 30m ⑨Cissp 30m ⑩R 30m ⑪W 30m ⑫S 30m ⑬Vocabulary 30m ⑭FP 30m ⑮社労士 30m 合計11h50m 達成 100%

数学検定のつもりで統計検定に手を出したら、2級で大学レベルだと？

ベータ版は，iPadのフリーボードが発表されたときに試してみたくて入れたことがある．統計学をマインドマップのようにまとめてみたかった．まとめてみたおかげで勉強しやすくなって検定に受かった． pic.twitter.com/pCNuRRejBZ

統計検定受けようかな データをうまく使えるようにできるようになりたい

#統計 「P値<5%」という条件で「薬は効く」と判断することは、仮説検定に関わる諸々がすべて理想的になっていたとしても、テストする薬達の中で効く薬の割合が半分以上でなければ危ない、と考える必要があります。 仮説検定は理想的に使ってもそういう制限が入ります。続く

#統計 例えば、仮にすでに相当に吟味した薬達だけをテストするならば、テストする薬達の半分は効き目があるとしてよいでしょう。 その場合に、有意水準5%、検出力80%の両側検定のいつもの設定で、「効く」と判定された薬達の中での実際には効かない薬の割合は3%程度に抑えられます。 しかし～続く

#統計 P値は大きいほどcompatibleになる指標なので、原文も素直に"how compatible"とすれば分かり易かった。日本語では P値はデータの数値と統計モデルと検定したい仮説の組み合わせの相性の良さの程度を示す指標の1つである のように説明すればぴったりだと思います。 pic.twitter.com/dQWVaFl6od

#統計 しかし現実には、Wilcoconの順位和検定(=Mann-WhitneyのU検定)は非常に安易に使われており、かなりの割合で誤用されているものと思われます。この点は過去の教育の負の遺産です。相当に酷いことになっている。 代わりに非常に頑健なBrunner-Munzel検定を使うべきです。 pic.twitter.com/soU6nP073R

#統計 Wilcoconの順位和検定は2つの母集団の間に優劣をつけるための検定法としては、Studentのt検定と同様な感じで、脆弱な検定法になり、実践的にどのように安全に使えるのかよく分からない検定法になっています。続く pic.twitter.com/lhGa2B5qze

#統計 だから、Wilcoxonの順位和検定は「2つの母集団分布はぴったり等しい」という超絶強い帰無仮説に関する検定法だとみなすことはできます。 実際、2つの母集団分布の母平均、母中央値、母分散、母歪度が等しくても母尖度が違うせいで有意差が出易くなったりします。続く pic.twitter.com/JSKAr6jcUW

#統計 だから、たとえ教科書にそうだと書いてあったとしても、実践的には、Wilcoxonの順位和検定は「分布の位置」の違いに関する検定法では__ない__と教えるべきです。 Wilcoxonの順位和検定のP値は「2つの母集団分布はぴったり等しい」という仮定の下で計算されます。続く pic.twitter.com/JPQjiPBXdt

#統計 Wilcoxonの順位和検定を「分布の位置」の違いに関する検定法だとみなすためには、 2つの母集団分布の累積分布関数F(x), G(y)についてある定数aでF(x)=G(y+a)を満たすものが存在する という仮定を使います。しかし、この仮定の成立は現実では期待できないし、保証不可能な条件でしょう。続く pic.twitter.com/UnENBDdtq6

#統計 対応のあるt検定は、例えば「ベースラインの値と投薬後の値の差の期待値μ_Δは0である」という帰無仮説に関する検定法です。 具体的な数値aに関する「μ_Δ=a」の形の仮説のP値も同時に定義されます。 pic.twitter.com/UdVkVZoEcX

#統計 特殊な場合を除けば、等母分散からの逸脱について脆弱なStudentのt検定ではなく、Welchのt検定を使うべき。 2標本t検定達は、標本平均の差ではなく、母集団の平均(母平均)の差に関する検定法。任意の数値aについて「差=a」のP値が定義される。 pic.twitter.com/1QuDp6eaSU

統計検定2級か、それは取ったんだった。その次のやつとかないかな…