統計的検定とか有意とか考えれば考えるほど何もわからない - と。
統計学はやはり人類には早いと思う 仕事で数理統計学を勉強していて、趣味で統計検定1級を取ろうとしているのですが、 今日は統計的検定の話をしようと思っています。 というのも、これが僕の無知によるものなのか、それとも世間一般に言われる誤解なのかはわからないんですが、 統計的検定ってそもそも一体何であるのかについて、よく理解できた形で 議論をしている場面に出会ったことがあまりないと思ったからです。 この記事ではどうにか「検定するには母集団に対する仮説を持つことが重要ですよ」とか「仮説がふんわりしたところで検定すると危ないですよ」とか話しますが、 具体的に「母集団に対する仮説を雑に決めたことで大きな損失を得た事例」をよく知らないので、 説得力に欠ける話になっています。大きな損失を得た事例持ってる方いたら教えてくだし。 どこまでを話すか？ 実際、統計的検定や、その結果の判断軸などについては完成した合
【完全網羅】統計検定２級チートシート | とけたろうブログ
統計検定２級に満点で合格するために必要な全知識を紹介します。試験範囲に含まれているようで実際には出題されていないものはバッサリとカットしています。 受検前の知識の確認に使ってください！ １変数，２変数の記述統計の分野 代表値 ヒストグラム…データをいくつかの階級に分けて，縦の長さが度数，横の長さが階級の幅に等しい長方形で表したグラフ データの範囲…最大値ー最小値 中央値…データを大きさの順に並べたときの中央の値です。データが偶数個のときは，中央に並ぶ２つの値の平均です。 四分位数…データを大きさの順に並べて中央値（第２四分位数）で２つに分けるとき，第１四分位数は値の小さいグループの中央値，第３四分位数は値の大きいグループの中央値 四分位範囲…第３四分位数ー第１四分位数 箱ひげ図…データの散らばりを，第１四分位数と第３四分位数を両端とする箱と，最大値，最小値を端とするひげで表した図 相対度数
Pythonで統計検定（多重検定） : scikit_posthocs - Qiita
この記事で何ができるようになるか 1. データの正規性や等分散性も考慮した検定法の選択 2. パラ・ノンパラメトリックの多重検定 3. 一覧性の高いヒートマップによる結果図示 はじめに 自分は大学院で生物学を専攻しています。 Pythonは実験データをグラフで解析するのに非常に有用ですが、種々の検定（特に群間の有意差検定）を行うライブラリが少なく、結構困っていました。 解決策として Rでやる。 Rの関数をPythonで実装する。 等が考えられます。（2に関してはRpy2を導入すれば一応できました） しかし、どうしてもPythonでノンパラメトリック検定などを動かしたい！ そこで第３の手法 scilit_posthocs というライブラリを使ってノンパラメトリック検定を実装することにしました。 scikit_posthocsの実装にしか興味がありませんでしたら、一気に下の目次まで飛んで頂ける
[数理統計学]統計的検定のまとめ – かものはしの分析ブログ
都内の事業会社で分析やWebマーケティングの仕事をしています。大学・大学院では経済学を通じて統計解析を行うなどしておりました。企業に勤めてからは、機械学習やテキストマイニング、クローリング技術などに関心を持っています。 Twitterアカウント Mr_Sakaue( SKUE ) GitHub 読書メーター ほしいものリスト 通勤電車のなかで私が勉強する用のシリーズ第5弾です。今回は統計的検定についてまとめておこうと思います。 【これまでのシリーズへのリンク】 ・[数理統計学]統計的推定のまとめ ・[数理統計学]正規分布から導かれる分布(カイ二乗分布/t分布/F分布)の期待値と分散の導出まとめ ・[数理統計学]連続型確率分布の期待値と分散の導出まとめ ・ [数理統計学]離散型確率分布の期待値と分散の導出まとめ 目次 統計的仮説検定 検出力 一様最強力検定 ネイマン-ピアソンの基本定理 不偏
![[数理統計学]統計的検定のまとめ – かものはしの分析ブログ](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/a787dca9147676db06027eb58bb689b8fa4eb62b/height=288;version=1;width=512/http%3A%2F%2Fkamonohashiperry.com%2Fwordpress%2Fwp-content%2Fuploads%2F2018%2F08%2Fanimal_kamonohashi.png)
改訂増補版：統計検定を理解せずに使っている人のためにIII
© 2019 Japan Society for Bioscience, Biotechnology, and Agrochemistry © 2019 公益社団法人日本農芸化学会 改訂増補にあたってこの総説は，「統計検定を理解せずに使っている人のためにIII」の改訂増補版であり，「改訂増補版：統計検定を理解せずに使っている人のためにII」の続きである．改訂増補に当たっての詳細は，「改訂増補版：I」の冒頭をお読みいただきたい．この改訂増補版では，理解しにくい部分について，わかりやすい説明に努めた．また，研究者が比較的行う頻度が高いと考えられる多重比較や二元配置分散分析の対応のある関連多群の検定の考え方を主に書き足した． 「改訂増補版：I」では，母集団，標本，母分散，母標準偏差，標本分散，標本標準偏差，不偏分散，不偏標準偏差，正規性の検定について主に記述した．「改訂増補版：II」では，標準誤
統計検定２級｜統計検定：Japan Statistical Society Certificate
2022年以降の試験について 2020年12月22日にお知らせいたしましたとおり、統計検定１級以外の紙媒体を利用した従来の試験（PBT方式試験）は2021年をもって終了し、CBT方式試験に移行いたします。 参照：１級以外の種別の紙媒体を利用した従来の試験（PBT方式試験）の終了について 実施趣旨 統計学は「科学の文法」と言われているように、自然科学、人文科学、社会科学等の学問分野で、実証分析、データに基づいた意思決定等のために用いられています。第4の科学と言われている「データ中心科学」の礎、中核となる理論、手法を提供しています。統計学の知識を利用することにより、仮説に対してデータをもとに検証するという統計的問題解決が行えます。日本においても、統計関連学会連合において、大学における「統計学分野の教育課程編成上の参照基準」が作成されました。統計検定２級は、この参照基準に示されている大学基礎科目
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