Slack プラットフォーム 2021 年のアップデートのふりかえり - Qiita
こんにちは、Slack で公式 SDK 開発と日本の DevRel を担当しております @seratch と申します。 こちらの記事では、今年 Slack がリリースした新機能を振り返りたいと思います。 Slack プラットフォームに関する重要な変更は CHANGELOG のページ（英語のみ）でアナウンスされているのですが、この記事では、そこに掲載されていなかったものや、補足情報も添えながら解説していきます。 それでは月毎に更新内容を見ていきましょう。 2021 年 1 月 ソケットモード（Socket Mode）リリース Slack から受信する全てのペイロードを WebSocket コネクションで受け取り、WebSocket メッセージで応答することができる新しい通信方式、ソケットモードが GA リリースとなりました。Slack Platform Blog に紹介記事（英語のみ）があり
Pythonでカイ二乗検定（適合度検定・独立性の検定）を行う方法 (Pythonによる統計学入門) | 【統計学の入門サイト】統計ドットリンク
当ページではPythonを用いて、カイ二乗検定を行う方法を解説していきます。 カイ二乗検定とは、帰無仮説が正しいと仮定した時に、検定統計量がカイ二乗分布に従う統計学的仮説検定のことで、適合度検定や独立性の検定などがあります。 カイ二乗分布については「カイ二乗分布とは何か？」のページで詳しく解説しています。統計学的仮説検定やカイ二乗検定の詳しい説明は「統計学の基礎」の中で解説しています。 【目次】 Pythonによる適合度検定 Pythonによる独立性の検定 適合度検定では観測された度数分布が理論上の確率分布に適合するかどうかを検定します。 まずは、適合度検定に必要なPythonライブラリをインポートします。 # Gooness of fit test 適合度検定に使うライブラリ from scipy.stats import chisquare 適合度検定では得られたデータが理論上の分布に
「“統計的に有意差なし”もうやめませんか」 Natureに科学者800人超が署名して投稿
「統計的に有意差がないため、2つのデータには差がない」──こんな結論の導き方は統計の誤用だとする声明が、科学者800人超の署名入りで英科学論文誌「Nature」に3月20日付で掲載された。調査した論文の約半数が「統計的有意性」を誤用しており、科学にとって深刻な損害をもたらしていると警鐘を鳴らす。 「統計的に有意差がない＝違いがない」は間違い 例えば、ある薬の効能を調べたいとする。統計学では一般的に「仮説検定」を行って薬を与えたグループとそうでないグループを比較し、薬効の指標となる何らかのパラメータに統計的有意差があるかどうかを見る。仮説検定は、2つの事象の差異が偶然生じたものかどうかを統計的に結論付けるものだ。 もし、統計的有意差がある（薬を与えた群のパラメータの方が有意に大きい）なら「薬には効能がある」という結論を導けるが、有意差がなかった場合はどうだろうか。 「統計的有意差がある＝薬効
検定結果の解釈
統計的仮説検定で得られる結論は、「有意差あり」か「有意差なし」のいずれかになる。ここでは、この結果を解釈するときの留意点について説明する。 まず、「有意差あり」となった場合は、同等性の検証などの特殊な例を除くと、通常は、差があった、あるいは、関連が認められたという解釈が許される。同等性の検証も含め、どのような場合でも、「仮説が否定された」という、明確な結論を得られたことになる。 これに対し、「有意差なし」は「仮説が肯定された」という結論にはならないので注意が必要である。すなわち、「差は無かった」とか「関連は認められなかった」という解釈は許されない。「有意差なし」とは、言い直すと「仮説は棄却されなかった」ということであり、肯定も否定もされない中途半端な状態を意味している。すなわち、白か黒かの判断が付かなかったということであり、白（仮説を肯定）の保証にはなっていないのである（黒の保証にもなって
Algorithms with Python / 擬似乱数の検定
はじめに 今回は擬似乱数の統計的な検定について取り上げます。擬似乱数のアルゴリズムは、拙作のページ 乱数 [1] [2] で説明しました。取り上げたアルゴリズムは線形合同法、M 系列乱数、lagged fibonacci 法の 3 つです。このときは簡単なテストしか行っていなかったので、今回は統計的な検定を試してみましょう。 ●擬似乱数の性質 乱数には重要な性質が 2 つあります。ひとつは「等確率性 (等出現性)」です。たとえば、サイコロを考えてみましょう。サイコロの目はイカサマをしないかぎり、出る確率が 1/6 になります。したがって、サイコロを振る回数 (試行回数 n) を増やしていくと、どの目も出現する回数は理論値 (n/6) に限りなく近づいていきます。このような確率的な性質を「大数の法則」といいます。そして、ある範囲の整数値が等確率で現れる乱数を「整数の一様乱数」といいます。また
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