正規分布かどうかを見極める3つのステップ（Pythonでの検定実践あり） - 俺、サービス売って家買うんだ
学校の授業や資格のテストでは、「正規分布をしている」ことを前提に、検定や推定が行われることが多いですよね。 しかし、実際に自分でデータをとって分析する時は、当然ですが誰もそのデータ郡が「正規分布をしている」とは保証してくれないわけです。 そのため、データ解析を始めるその前に「正規性の検定（正規分布しているかどうかの確認）」をしなければなりません。 今回は、正規分布かどうかを見極めるための検定と手法を、Pythonを用いてやっていきたいと思います。 注)* 標準偏差・ヒストグラムなどを理解していない初学者の方はまずこちらから参照することをおすすめします。 www.ie-kau.net 目次：正規分布かどうか見極める手順 まずはサンプルデータの作成から ヒストグラムとQQプロットで視覚的に確認する 法則を使って正規性を検定する 1. まずはサンプルデータの作成から データがあったほうがわかりや
AICは真のモデルを選ばない？ » 小泉研究室 | 北海道大学大学院 地球環境科学研究院 動物生態学コース
こんにちは、D3の大久保です。 先日「p 値とは何だったのか(Fisher の有意性検定とNeyman-Pearson の仮説検定を超えるために)」という論文を書いたのですが(大久保&會場[2019],生物科学70(4))、今日はそのプロモーションを兼ねて（?!）、この論文では主題として扱えなかった「AICと真のモデルの関係」について紹介したいと思います. ・はじめに 生態学の統計分析で赤池情報量規準(AIC)によるモデルの評価・選択は、本当によく見かけますよね。p値と並んで、データを解釈する上で最も重要な役割を果たしている指標と言えるかもしれません。しかしAICに関して、こんなことを聞いたことがある人はいないでしょうか。 「AICは予測のための指標である」 「AICは正しいモデルを選ぶために作られてない」 「AICはnを増やしても一致性がない」 どれも統計学的にはよく指摘されます。しかし
パラメトリックとノンパラメトリック
パラメトリックとノンパラメトリックの違い 統計検定の関連分野において，パラメトリック (parametric) とノンパラメトリック (nonparametric) という用語がしばしば用いられる．パラメトリックとは母数 (パラメーター) によることを意味し，ノンパラメトリックとは母数 (パラメーター) によらないことを意味する． 統計検定におけるパラメトリックとノンパラメトリック 統計的検定は，パラメトリック検定ならびにノンパラメトリック検定に関わらず以下のような手順にて行われる．この手順は同じであるものの2番目の統計量の求め方について，パラメトリック検定とノンパラメトリック検定にて差異が生じる． 帰無仮説の設定 統計量Tの計算 統計量Tと棄却域の比較による帰無仮説の採用または棄却 パラメトリック検定とは，母集団の分布がある特定の分布に従うことがわかっているデータに対して行う検定法のこと
パラメトリック検定とノンパラメトリック検定の違い
そのなかでもパラメトリック検定を適用できないデータに使用したり、逆にパラメトリック検定を適用可能なのにノンパラメトリック検定を用いてたりする方が多い印象です。
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