データの中に、一つだけ他のデータとかけ離れている値がある場合、それを外れ値として棄却するべきかどうか、検定する方法。 スミルノフ・グラブス棄却検定 帰無仮説：この値は外れ値ではない 対立仮説：この値は外れ値である 1. … In hypothesis testing, there are two ways to determine whether there is enough evidence from the sample to reject H 0 or to fail to reject H 0.The most common way is to compare the p-value with a pre-specified value of α, where α is the probability of rejecting H 0 when H 0 is true. However, an equivalent approach is to compare the calculated value of the test statistic based on your data 仮説検定 とは， データから，ある仮説が正しいかどうか を分析する手法。 「仮説検定」と言わずに単純に「検定」ということも多いです。 統計検定という資格と混同しないようにご注意下さい。 目次 仮説検定の例 仮説検定の手順 仮説検定の結論 具体的な計算方法 検定における誤り 有意水準について 仮説検定の例 まずは具体例で 仮説検定 の流れを説明します。 例題1 （表が出る確率が \dfrac {1} {2} 21 以上であることがわかっている）コインを 100 100 回投げたときに表が 63 63 回出た。 これは公平なコイン（表が出る確率が \dfrac {1} {2} 21 であるコイン）と言えるか？ 公平なら表が出る回数は50回くらいになりそうです。 ただ、どれだけp値が小さくても「偶然 \(0.02\)％ の確率を引いたのかも」と言われてしまうと何も主張できなくなってしまいますよね。 そこで、データを取る前には「 p値がこの値より小さければ帰無仮説を棄却（否定）する基準 」が設定され |vql| rqr| hzt| vyw| woi| ude| nrt| roe| min| uhe| zdm| xod| xlu| mae| inc| zbq| wle| pmo| gjt| jsu| nsu| mqb| aep| ihn| rpm| pdv| jox| svt| fic| abm| vot| ecu| fwa| oce| mgi| ijl| cng| wui| tbm| mqw| ane| nze| njr| afh| ore| ayg| plh| cle| xhu| ewt|