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アプリケーションの専門性があるわけじゃないからわからんなあ…。
検定と数学は全く関係ないでしょ。数学的には確率モデルと帰無仮説(と対立仮説)を設定したらもう終わり。
個別具体的な問題にどういう確率モデルを想定してどういう仮説を立てるのが「普通」かの知識なんて激しくどうでもいいよね。
ていうか基本的に検定論って胡散臭いっていうか、ほとんどの場合申し訳程度の言い訳にしか使えないと思う。
まだそれこそベイズ的に扱って分布の形で不確実性を表現しておいた方がいいと思うけど、検定論でずっとやってきた分野の人たちはもう変われないってのはあるんだろう。
数理ができる人は大抵数学か物理（か医学部）に行っちゃうというのはあると思う。 最近感じるのは、社会で実際に必要になる(低い)レベルの数学ですら、まともに使いこなせるのは数...
http://anond.hatelabo.jp/20101215000319 統計できる人って数字みてどの検定を使うかすらすらでるもんなの？ 例えばさー、プラズマクラスターとインフルエンザ発症のデータをみてすぐ出てくるも...
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個別具体的な問題にどういう確率モデルを想定してどういう仮説を立てるかがどうでもいいってのが数学の畑の人だなぁって気がする。
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