仮説検定
要点
def.
仮説
仮説とは母集団のパラメタに関する命題である。
ja: 棄却域
def. R ⊂ sample space S: reject H₀ (null hypothesis)
ref. Casella, Berger (2002) Statistical Inference (§8.1, p. 374)
二分法
パラメーター
parametric test
nonparametric test
具体例
T検定
power
モデル
錯誤
en: error
2 types:
第一種の誤り
en: type 1 error
確率 = α
第二種の誤り
en: type 2 error
確率 = β
fig.
H0 vs H1 / type-1 vs type-2 error
https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/4/4f/ROC_curves.svg
https://miro.medium.com/v2/resize:fit:4800/format:webp/1*jCz3bLzHdvSKvNMJwVCBdw.jpeg
片側検定
https://miro.medium.com/v2/resize:fit:1400/1*3lb1IYNqrVutD9mEqQzyqQ.png
両側検定
整理
つまり プロセスが大事な はず。
abbr. Null-Hypothesis-Significance Testing statistics
現行の手法らしい。
簡易版?
ネイマンでもピアソンでもフィッシャーでもないらしい?
課題
検定の選択
多重検定の問題
⊂ QRPs
選択停止の問題
p値と有意水準が変わってしまう。操作の余地がある。
ref.
rejection region
A comparison between Fisherian, frequentist (Neyman–Pearson)
table
https://upload.wikimedia.org/wikipedia/commons/e/ed/Distributions_of_the_Observed_signal_strength_v2.svg
学習メモとリンク集