統計的検定
統計的仮説検定とは、標本を使って、母集団に関する判断を下す手法だといえます。
今回は、ある特定の確率分布に、データが「従っていない」ことを(少し遠回しに)判断することを試みます。
例えば、手持ちのデータの期待値が0ではないと判断しようと思ったならば、「手持ちのデータが、期待値0の確率分布に従っていない」ことを主張すればよいです。
違いがあることが主張できれば、意味の有る差、すなわち「有意差あり」と主張することができます。
sizumima.icon さてさて、簡潔にまとめると
標本
データを取得したい母集団のすべてを調べられないとき一部を抽出した部分集合のこと
母集団
データを取得したい対象
確率分布
確率変数がとる値とその値をとる確率の対応の様子
期待値{2}
確率変数の期待値は、確率変数がとる値とその値をとる確率の積を全て足し合わせたもので、確率変数の平均値
ざっと語彙はこんなかんじでしょうか
つまり、母集団全部調べたいけど、無理なので、絞って調べよう!
その結果があっているのかな?
というのが統計的検定
見えているもの(標本)から見えていないもの(母集団)をえたい!
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{1} logics of blue 統計的仮設検定の基礎 https://logics-of-blue.com/統計的仮説検定の基礎/ 2019/11/28 00:26
{2} BellCurve統計WEB 確率変数の期待値 https://bellcurve.jp/statistics/course/6712.html 2019/11/28 00:26
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