マイナーだけど最強の統計的検定 Brunner-Munzel 検定 - ほくそ笑む
対応のない 2 群間の量的検定手法として、最も有名なのは Student の t 検定でしょうか。 以前、Student の t 検定についての記事を書きました。 小標本問題と t検定 - ほくそ笑む しかし、Student の t 検定は、等分散性を仮定しているため、不等分散の状況にも対応できるように、Welch の t 検定を使うのがセオリーとなっています。 ただし、これら 2つの検定は分布の正規性を仮定しているため、正規性が仮定できない状況では、Mann-Whitney の U検定というものが広く使われています。 Mann-Whitney の U検定は、正規性を仮定しないノンパラメトリック検定として有名ですが、不等分散の状況でうまく検定できないという問題があることはあまり知られていません。 今日は、これらの問題をすべて解決した、正規性も等分散性も仮定しない最強の検定、Brunner-
なぜ、東大、京大の入試に「統計」の問題は出ないのか？
東京大学医学部卒(生物統計学専攻)。東京大学大学院医学系研究科医療コミュニケーション学分野助教、大学病院医療情報ネットワーク研究センター副センター長、ダナファーバー/ハーバードがん研究センター客員研究員を経て、現在はデータを活用する様々なプロジェクトにおいて調査、分析、システム開発および人材育成に従事する。著書に『統計学が最強の学問である』(ダイヤモンド社)、『1億人のための統計解析』(日経BP社)などがある。 『統計学が最強の学問である［実践編］』発刊記念対談 35万部を突破したベストセラー『統計学が最強の学問である』の続編、『統計学が最強の学問である［実践編］』の出版を記念し、著者・西内啓氏をホストに統計学をめぐるシリーズ対談の連載がスタートします。 ゲストは前統計学会会長、気鋭の経済学者、統計学者など。普段は知ることのできない統計学者の斬新な視点と意見をお楽しみください。 バックナン
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