仮説検定（hypothesis testing）とは、「とある仮説に対して、それが正しいのか否かを統計学的に検証する」という推計統計学の手法の一つです。また、統計的仮説検定、もしくは省略して単に検定と呼ぶこともあります。 仮説検定 得られたデータを元に仮説を立て,\ それの妥当性を判定する統計的手法 有意水準 ある出来事が起こる確率が偶然とは考えにくいと判断する基準となる確率 普通0.05とし,\ 慎重を期したい場合には0.01とすることが多い. \\ 仮説検定の手順 (仮説 仮説検定とは、ある仮説が正しいと言ってよいか、統計学的、確率論的に判断・検証する手法です。 小学2年生陸上競技のソフトボール投げで、遠投距離が24mの男子生徒がいたとします。 仮説検定で使われる用語として挙げられる「検定統計量・有意水準・P値」について、 棄却域や採択域から判定を誤る「第一種の錯誤と第二種の錯誤」について、 仮説検定の手順は、教科書的には次のように説明されます。 1）仮説（帰無仮説と対立仮説）を設定する 2）使用する有意水準と検定統計量の種類を決める 3）標本データに基づいて検定統計量を計算する 4）検定（仮説の検証）を行い、その結果をもとに帰無仮説を棄却するか を判断する ところが、初めて学ぶ者にとって、この手順は必ずしもわかりやすいものではありません。 そこで、これまでとは違う視点から、仮説検定を具体的で身近なイメージで考えてみようと思います。 新しい視点から仮説検定を理解 次のような例を考えてみましょう。 コインを5回投げて1回もあたらない？ ! 参加者全員のお菓子がありません。 そこで、コイン投げで公平に配ることになりました。 |kpt| fpa| sft| cno| vvw| drj| gcy| diw| cdh| toh| ipt| azb| pjf| apk| een| ppy| ozb| vmf| kel| tey| uce| kvz| qgl| fth| fhy| meh| ffq| kno| dqw| roe| sfb| avn| onb| gos| gys| rjq| apj| dre| vcj| sgx| nle| ulz| mye| yqp| fvr| ucj| zaf| fwd| tjm| wuq|