【統計学】Q-Qプロットの仕組みをアニメーションで理解する。 - Qiita
このデータのダウンロードはこちらの統計学検定2級の公式教科書のページ中程にある「ダウンロード用データ」のリンクより行えます。ダウンロードしたzipファイルを解凍し[第２章]-[本文]フォルダにあるMansion2.dataが今回使用するデータです。 そしてデータを手に入れたらやはり、まずはグラフを書いてデータのイメージをつけたいと思います Fig.1 価格帯は左側に寄っていて、右に裾が長いタイプのヒストグラムになってます。また、価格と広さには相関がありそうなことが読み取れます。 今回のQ-Qプロットは価格に着目して進めるので、価格についてもう一歩踏み込んでグラフを解釈を試みます。 それは、「この分布が正規分布に従っているか否か」、です。 まぁ実は下記の通りこのデータから得られた平均、標準偏差を元に正規分布の密度関数を当てはめてみると明らかに合っていないのですが、それは気にせず進めますw F
p 値禁止！！ - 裏 RjpWiki
Julia ときどき R, Python によるコンピュータプログラム，コンピュータ・サイエンス，統計学 奥村先生より Haruhiko Okumura@h_okumura 🔖 Basic and Applied Social Psychology誌はNHSTP（統計的仮説検定）を禁止する http://www.tandfonline.com/doi/full/10.100/01973533.2015.1012991… posted at 11:06:58 心理学ってのは，理系じゃないから。 「ジェンダーの違いで，ナントカカントカに有意な差があったとかなかったとか」なんてことは，実生活に何の関係もないたわごと。そこに，科学的な確率論を持ち込まれると，困る人が多いというだけの話かな。 心理学系学会誌では，かなり前から「p 値使うな」的なことをいうところは結構あった。 http://aoki
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-
Brunner-Munzel検定
[2019-02-16追記] @TA25140989 さんが brunnermunzel パッケージを作られました。これは，内部を Fortran で高速化し，並べ替え Brunner-Munzel 検定もできる優れものです。 [2019-03-10追記] 上記パッケージがCRANに入りました: brunnermunzel: (Permuted) Brunner-Munzel Test。「lawstatパッケージに由来する不具合は次回更新時に修正します（GitHubでは対応済）」とのことです。 [2019-04-10追記] 上記パッケージに計算のおかしいところがあったようで，これから修正が入るようです修正版が出ました。 はじめに 二つの確率変数 $X_1$，$X_2$ が同じ分布に従うという帰無仮説を検定するには，有名なWMW検定（Wilcoxon-Mann-Whitney test）が使
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