統計学的検定に対するある拒絶反応
「この最後の信頼区間の使い方違和感ありません？」と言われて、「仮説検定はいらない（Request for Comments｜ご意見求む）」と言うブログのエントリーを見てみたら、色々と統計学への誤解が積み重なっており、さらにデータが仮説を裏付けないと言う事実に拒絶反応を示していた。色々と問題があるのだが、気付いたところを幾つか列挙してみたい。 1. 仮説検定は基本的に行うべき 問題エントリーで『「施策の効果をテストしたいな」「はい。仮説検定」って、それってのび太くんにとって有益なの？』と言っているが、仮説検定をしないのはむしろ有害に思える。やっても毒にも薬にもならない事もあるわけで、そういう状況を示せ無いようなデータ分析にどれほどの意味があると言えるのであろうか。創意工夫した施策の効果が有意性無し（＝施策の効果があるとは言えない）と言われたら面白くは無いであろうが、必ずしも都合の良い結果が出
TAKENAKA's Web Page: 有意性検定の無意味さ
The Insignificance of Statistical Significance Testing 統計学的な有意性検定の意味のなさ Johnson, Douglas H. 1999. The Insignificance of Statistical Significance Testing. Journal of Wildlife Management 63(3):763-772. 全文 この論文の存在は， 久保拓弥さん（北大）の ページで知りました． The Wildlife Society Award for Outstanding Publication in Wildlife Ecology and Management を受賞したものです． 安易に使われがちな統計学的有意性検定がいかに無意味かを解説しています． なかなか勉強になりました． 自分用に下手な抄録を作って
アドテクスタジオ・データサイエンティストアカデミー | 株式会社サイバーエージェント
アドテクスタジオ・データサイエンティストアカデミーとは インターネット業界で活躍する人材のスキルアップ支援を目的として、現在、サイバーエージェント以外でエンジニア職に就いている方を対象とした無料講座「データサイエンティストアカデミー」を2014年2月より開講いたします。 「データサイエンティストアカデミー」は、サイバーエージェント・アドテクスタジオが主催する現役エンジニア向けの無料プログラムです。 参加者は、約1ヶ月にわたり休日に受講するプログラムで、現在の仕事を続けながら、より専門的な知識や高度な技術を身に着けることが可能です。 今回開講する「データサイエンティストアカデミー」では、『Rによる統計・データマイニング講座』を中心にプログラムを実施します。 参加者は本プログラムの受講後、データマイニングエンジニアとして、分析結果を統計的に正しく報告し、次の意思決定に向けた提案が出来る
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