23-3. 有意水準と検出力 | 統計学の時間 | 統計WEB
■有意水準 有意水準は、検定において帰無仮説を設定したときにその帰無仮説を棄却する基準となる確率のことです。（アルファ）で表され、5%（0.05）や1%（0.01）といった値がよく使われます。有意水準は検定を行う前に設定しておきます。 有意水準を0.05に設定するということは、「5%以下の確率で起こる事象は、100回に5回以下しか起こらない事象だ。したがってこのようなまれな事象が起こった場合、偶然起こったものではないとしてしまおう」という意味です。したがって、P値が0.05（5%）を下回った場合、そのP値は偶然取る値ではないと結論付けられます。言い換えると、「極めて珍しいことが起こった」あるいは「何かしら意味があることである（＝”有意である”）」ということを表します。 しかし、P値が5%以下となったとしても本当に偶然まれな事象が起こった場合もあるので、有意水準は「本当は帰無仮説が正しいのに
モンティ・ホール問題 - Wikipedia
サヴァントの再再々解説でも大論争へと発展、「彼女こそ間違っている」という感情的なジェンダー問題にまで飛び火した。 プロ数学者ポール・エルデシュの弟子だったアンドリュー・ヴァージョニが本問題を自前のパーソナルコンピュータでモンテカルロ法を用いて数百回のシミュレーションを行うと、結果はサヴァントの答えと一致。エルデシュは「あり得ない」と主張していたがヴァージョニがコンピュータで弾き出した答えを見せられサヴァントが正しかったと認める[1]。その後、カール・セーガンら著名人らがモンティーホール問題を解説、サヴァントの答えに反論を行なっていた人々は、誤りを認める。 サヴァントは、「最も高い知能指数を有する者が、子供でもわかる些細な間違いを新聞で晒した」等の数多くの非難に対して3回のコラムをこの問題にあて、激しい反論の攻撃に耐えて持論を擁護し通し、証明した[2]。それによると、ドアの数を100万に増や
主座標分析について簡単に紹介するよ！ - ほくそ笑む
今日は主座標分析(Principal Coordinate Analysis; PCoA)の紹介を簡単にしたいと思います。 主座標分析は古典的多次元尺度構成法(Classical Multidimensional Scaling; CMDS)とも呼ばれる統計解析手法です。 この解析手法を使用する主な目的は、高次元のデータを2次元や3次元に落として視覚化したいという時に使います。 以前紹介した主成分分析と同じような感じですね。*1 主成分分析との違いを簡単に言うと、主成分分析はユークリッド距離をなるべく保ちながら低次元に落とす方法ですが、主座標分析はユークリッド距離だけでなく、他の距離や類似度*2が使えるという点にあります。 例えば、ユークリッド距離の代わりに相関係数を使えば、相関の高いもの同士が近い配置になるようなプロットを作ることが可能です。 データを用意する さっそくやってみたいのです
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
Amazon.co.jp: カオスと偶然の数学: ランダムネス、確率、そして複雑性へ: アイヴァースピーターソン (著), Peterson,Ivars (原名), 紀雄,今野 (翻訳), 佐良人,高橋 (翻訳): 本
