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2023/8/18 -P値とは、観測された差が単なる偶然によって起こった可能性の確率測定値です。P値が小さい程、観測された差の統計的有意性が高いことを示します。P値は、仮説検定のため ...

2023/7/5 -P値はデータ数が多くなると小さな値になります。例えばデータサンプルが1000や10000もあれば、相関係数がどんなに低くても結構な確率でP値は0.05を下回ります。なので、P値 ...

2023/8/2 -p値とは得られたデータの希少性を示す数値です。 まずは「=T.DIST（t値の絶対値,サンプル数-1,TRUE）」で累積確率を求めます。

2023/10/23 -④ 検定のP値を以下の式で求める． ... したがって，非常に低い有意水準，例えば1.0 × 10−6. といった値を用いる． ... P＝0.072. P＝0.028. P＝0.167. 個々の検定の有意水準 ...

2023/11/6 -1.0に近いことは、適合率と再現率の両方が同時にできるだけ高いことを意味するので、「最も効率よくバランスの取れた機械学習モデル」と言える。 F値の計算は、2×適合率× ...

2024/3/22 --1.0. -1.5. -8.5. +0.9. +1.2. +5.9. -5.4. -7.3. -2.3. 着目するべきポイントは、服用前後の体重差です。よって、体重の変化平均値が0かどうかについて考えます。 帰無 ...

2023/6/26 -... p値が1%を下回るものも出てくるのです。 ちょっと実験してみましょう。ドラクエウォークで10連したときに1個でも当たりが出る確率は1.0 - (1.0 - 0.07)^10=48%ぐらいです。

2023/8/11 -なお，標本サイズが増えると，カイ2乗検定のp値とFisherの正確検定のp値は一致する． ... 注意：変数の型は「数値」でなければならない ... 1.0. 1.5. 2.0. 2.5. 3.0. 65. 70.

2024/1/9 -P値だけを見れば「統計的有意な相関関係があった」と言いたくなるところですが、相関係数はとても小さく、「ほとんど相関関係はない」と解釈する方が適切です。サンプル数 ...

2023/5/9 -φ = 1.0のとき、1つ前のデータにランダムなデータを足していくような時系列データとなり、この条件はランダムウォークと同じで、平均に回帰しません。 このようなφの絶対値 ...