「帰無仮説」を含む日記 RSS

はてなキーワード: 帰無仮説とは

2021-01-06

anond:20210106020208

「厳密」の意味がわからないけど、分布ガウス性を帰無仮説として検定でもすればいいのでは?

2020-09-06

anond:20200906181510

うーん検定掛けるなら帰無仮説

世界の被殺人男女比/人口男女比平均と日本の被殺人男女比/人口男女比は等しい

あたりだろうか。もっとシンプルできるかな

どっちにしろこの記事だけじゃデータが足りんかな

2020-01-12

理系か恋に落ちたので証明してみた」の帰無仮説

説明が下手すぎて笑った

説明説明がいる説明ほどやっかい説明はないよね

2019-12-28

統計学でつまづいて転んで立ち上がってまたつまづいて

統計との出会いは、大学の1年の実習だったと思う。

座学よりさきに、別の実習で

試験群と対照群のデータ並べて有意差検定してください。

たぶん、まだ統計の授業とかまだだと思うけど、冊子読めばわかるから

ってなノリ。

「ユウイサケンテイ?何じゃそれ?対照群と明らかに数字違うのに、なんの儀式よ?」

そんなこんなで、理屈もわからずt検定。

さっぱりわからなかった。

大学ってのは、高校と違って数字が出てくる実験をやるとこういう儀式必要なのかと思った記憶しかない。

今思うと、あの実験データに対して本当にt検定を使うのが正しかったのかも怪しい。

そうこうして、1年の後期だったか2年次だったか統計の授業を受講する。

正規分布へぇ

気持ち悪い積分記号がたくさんだけど、ふんわり式の意味さえ理解しとけば方程式みたいに解かなくてよいらしい。

教科書の式に四則の計算をして、数表に当てはめればいいなら苦じゃなかった。

帰無仮説対立仮説を立てるっていう基本をすっとばし、とりあえずテストの点さえとれればいいと思って適当パスしたせいか、まったく身にならなかった。

「なんかよくわからんから全部t検定じゃダメ?等分散仮定できるかどうかとかようわからん。F検定すりゃいいの?もう全部ウェルチでよくね?」

と3年次4年次にゼミではインチキ統計処理。

教科書にのるような典型的な間違った処理をしててすんません

転機は就職して10年目くらい、この本を読んでから

実験計画分散分析のはなし―効率よい計画データ解析のコツ』大村

読んでるうちに

統計学って、もしかしてメッチャ便利じゃね?」

ってなってきて、今までぜんぜんわかってなかったことを知る。

疲れたからいったんここまで。後で書くかも。

2019-05-29

anond:20190529095026

嫁と結婚する前は、元々アプリ婚活もやってて結婚直前まで行ってた人もいるので感覚でわかる

あとは自分いいね!の回数と相手からの返事の回数、対象となる相手の数から結婚できないという帰無仮説をたててカイ2乗検定で確認したら棄却された

カイ2乗検定の説明はここらへんでも読んでくれ

https://to-kei.net/hypothesis-testing/chi%E2%80%90square-test/

統計学人生において役に立つぞ

2019-04-14

https://anond.hatelabo.jp/20190413114026

仮説検定警察です。

仮説検定をすれば有意でない、すなわち平等とわかる数値

仮説検定では、「平等ではない」または「平等ではないとは言えない」ということしかわかりません。統計の基本ですね。

まず帰無仮説を立てます。この場合は「男女差別はない」となります。そして統計数字検証します。ここでp値などの道具が登場するわけですが、数字差が大きい時にわかるのは「男女差別はない」という帰無仮説否定するだけの証拠がある、つまり男女差別はある」ということです。

反対に数字差が十分大きくないときには「帰無仮説否定できない」つまり男女差別がないという仮説を却下できるだけの情報がない」言い換えると「よくわからない」です。

それから帰無仮説の置き方によっても変わってきます。「男女差別はない」「男女平等ではない」のどちらを仮説として採用するのかはかなり検討する必要があります。仮説検定はやり方によってどうとでも好きな結果を出しやすいので、元増田のような使い方をする人は要注意です。

詳しくはこの記事を参照。 「“統計的に有意差なし”もうやめませんか」 Nature科学者800人超が署名して投稿 https://www.itmedia.co.jp/news/articles/1903/26/news112.html

2019-04-13

上野千鶴子祝辞を絶賛する流れがどうしても腑に落ちないので書いておく

彼女を呼んだ東大評価するのはわかる。祝辞の論旨もわかる。けれども全文を読むと、納得感よりもむしろ反感のほうが上回ってしまう。リアルタイムで聞いていたらよりそう思っただろう。

「ちなみに東京大学理科3類は1.03、平均よりは低いですが1.0よりは高い、この数字をどう読み解けばよいでしょうか。統計大事です、それをもとに考察が成り立つのですから。」全くそのとおりである。正確な統計や適切な文書管理を疎かにするような国や組織がもしもあるとすれば、その未来は決して明るくないだろうし、国家であれば到底現代先進国を名乗る資格はない。それではこの1.03という数字はどう判断すればよいだろうか。年間100人しか合格者のいない科類で0.03のずれは、直感的には大きくない。

数字根拠となるのは、文部科学省の行った「医学部医学科の入学選抜における公正確保等に係る緊急調査であるhttp://www.mext.go.jp/component/a_menu/education/detail/__icsFiles/afieldfile/2018/09/10/1409128_002_1.pdf これによれば、1.03という数字平成25年から平成30年までの6年間における男女別合格率の比であり、この期間の延べ合格者数/受験者数は、男性501/1935、女性101/400であった。この数字はどのくらい「歪んだ」ものだろうか?ちょっと計算すればわかるが、合格率がちょうど等しくなるのは、男が498.87人の場合だ。つまり現実と「理想」は、たった2人しか離れていないことになる。受験年度を無視して男女計2335名の受験から602名の合格者を選んだ場合男性合格者の数は、超幾何分布H(2335,1935,602)に従うはずであるが、この分布501までの累積確率密度は62.7%であり、敢えて合格率が等しいという「帰無仮説」を棄却しようと思えばp値0.4をとらねばならない。とてもではないが、男女の合格率に差があるという結論はでてこない。

彼女社会学を専門とする学者であり、当然ながら統計には詳しい。「統計大事です、それをもとに考察が成り立つのですから」とまで言った彼女がこの「有意差なし」という事実を知らなかったはずはない。とすれば「1を越えていることには、なんらかの説明が要ることを意味します。」という発言は、控えめに言っても、統計事実に対する誠実さを欠いた悪質な印象操作との誹りを免れないだろう。

東大、あるいは日本(そして人類社会の抱える男女格差の深刻さは否定し難い。けれども、祝辞の内容それ自体は、大学構成員の男女比や一部不適切勧誘を行うインカレサークル存在といった客観的事実に基づいた証拠のみでも十分根拠づけられたはずである。そして、全体の論旨が首肯できるものであるから個別の不当な印象操作容認せよというのは、「江戸しぐさ」に対してその内容が道徳的に好ましいか歴史捏造をしてもよいという態度と変わらない。真実善意に混ぜられた嘘はしばしば、嘘だけの嘘よりも性質が悪い。

さらに言えば「男子学生東大であることに誇りが持てる」「東大男子学生はもてます」「あなたたちはがんばれば報われる、と思ってここまで来たはず」といった発言乱暴に過ぎる。男女を問わず東大生や東大卒というだけで理不尽批判を受けたりや偏見の目で見られたりすることはある。「一応東大」という決まり文句存在し、テレビはしばしば東大生を無感情機械珍獣のように扱う。男でも東大であることを明かしたがらない人がいないなどとはとても言えない。合コンも男なら皆行くわけではなく、(少なくとも理工系では)相当数の学生恋愛とは無縁なのであって、合コンに行く東大生はもてるというのは「強者強者だ」というトートロジーにも聞こえる(もっとも、「もてる」こと自体価値を見出さな学生にしてみればどうでもよいことだが)。そして、大学受験というごく限られた世界に限っても、努力した人が全員合格しているわけではないということぐらい、大抵の新入生は見てきただろう。そもそも、初めて会った人間の内心について「はず」などという決めつけをするのは、単に相手意志もつ人間として見ていないということではないか

これらの発言彼女自身差別的バイアスによるものだと考えてしまうのは、果たして私のバイアスなのだろうか…… 今まさに暴力を振るってくる者への抗議ならば激情の滲むこともあるだろうが、相手は新入生なのである解決すべき課題があり、伝えるべき言葉があるのなら、まずするべきは数字に誠実に向き合い、語りかける相手リスペクトすることではないのか。

2018-11-25

anond:20181124225824

帰無仮説として起業だと失敗したらすぐに首をつるハメになるということが言えるでしょ。

失敗と言っても、会社潰すほどの失敗と、修正したらすむ失敗とある

かつ、経験というのはこれをやったらうまくいく、これをやったらうまく行かないという小さな失敗の積み重ね。

よその会社であれば、その会社事業がうまくいく前に経験を積んでるし、失敗して多少の金と周りの人手で解決できることもできる。

だけど、起業だと、許容できる小さな失敗の閾値が非常に小さく、金注ぎ込んだり、人手で解決することもできない。

起業煽りなんて、景気のいいとき起業が多く、景気の悪い時起業が少ないってのを曲解したもの

起業が多ければ景気が良くなるから、景気を良くするために大量の起業した死体を並べよという治水儀式の水柱を求めてる。

からあんもの真に受けたらあかん

2017-07-16

帰無仮説有名人天才と、一般人・凡人との間で亡くなる年齢には差がない」

棄却されると思う?わしは思わないけどね。

2015-02-26

やはりお前のt検定はまちがっている。

まず、正規分布データが従っていることをみろ。そして、2群で検定するなら等分散性も示せ。

あと、t値が何なのか理解できてないので、二項検定と同じでしょはいはいみたいな書き方するな。

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qiita以外だと、

t値とp値の違い

http://labs.xica-inc.com/2014/07/difference-between-t-value-and-p-value/

この解説ヤバい。なにがやばいか?やばいんだよ。

「t 値と p 値、どちらを示せば良いか?」

あほなの?

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統計的仮説検定の考え方と t 検定の実践

http://qiita.com/ynakayama/items/c98ae267251aa1f04b67

t値が -0.895 となり、その確率は 0.37 です。これは有意水準を 0.05 としても 0.01 としてもそれより大きいですから帰無仮説棄却されません。

t値が -0.895の時点で棄却できない。pを見る必要性は?

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そのコード、本当に速くなった!? Excelでお手軽t検定

http://qiita.com/yuba/items/0e7d782126c669ec5673

4. その値は0.005678(0.5678%)、強い有意差あり!

p値を計算しただけでは2群に差があることは検定できない。わかってないよな?

もうちょっと考えような、な。

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自由度と検定

http://qiita.com/ynakayama/items/1cc7fa06ad4315425c0c

絶対値が 1.960 を超えているので、帰無仮説棄却され、日本人の平均睡眠時間は 8 時間では無いと言えます

いえません。p値を計算して有意対立仮説が成立する事を示してください。

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製品の改良を仮説検定する

http://qiita.com/ynakayama/items/344dbf562a66a2aa760e

t 値は -1.503290038513141

確率は 0.139182542398

有意な差がありません

となりました。

いえ、有意ですが、t値を考慮してください。p値のみを考慮したプログラムはいけません。

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R 統計 二標本の検定

http://qiita.com/LFOHP/items/e7b33a5c1373d67a0521

p>0.05なので有意ではない

いや、t値は?t値の意味は?

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http://qiita.com/ynakayama

統計ウソを見破るための 5 つの視点

http://qiita.com/ynakayama/items/322744e66fb8995fc7f6

お前の記事特にやばい

統計数理に基づいた手法を駆使する場合でも、意味のある誠実な統計分析をしなければなりません。高度な計算におぼれる前に、良いデータを集めて作るというところからはじめましょう。

失敗は時として避けられないとしても、歪んだ結論意図的に導き出そうとするような悪意は持たないようにしましょう。職業倫理を大切にしましょう。

とりあえずヤバいから職業倫理とか考える前に頭大丈夫

あ、でもいろんな間違いが参考になるんだけどね。たいてい間違えてるからもう少しいろんなことに疑問をもてよ。

じゃあな

あ、あと、ネット統計批判してるやつの事も信じるなよ。

そいつなにも分かってないから

 
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