パラメトリック手法とノンパラメトリック手法の違い ｜AVILEN
統計学にはt検定やカイ二乗検定、ウィルコクソンの順位和検定、 Mann–WhitneyのU検定などなど様々な検定方法が存在します。 それらは検定対象とする母集団の特徴によってパラメトリック手法とノンパラメトリック手法の2種類に分類することができます。 このページでは、パラメトリック手法とノンパラメトリック手法をそれぞれ説明します。 パラメトリック手法とはパラメトリック手法とは、「与えられた母集団が何らかの分布に従っている前提がある」ときに使う手法です。 この時の何らかの分布とは大抵の場合は正規分布を指します。 正規分布に従う母集団の例としては人間の身長と体重などがあります。 パラメトリック手法の代表例として、t検定があります。 パラメトリック手法の特徴パラメトリック手法は、母集団が正規分布に従っていないと使用することができません。 そのため、全く新しい種類の母集団にパラメトリック手法を用い
仮説検定とは？初心者にもわかりやすく解説 ｜AVILEN
仮説検定（hypothesis testing）とは仮説検定とは「とある仮説に対して、それが正しいのか否かを統計学的に検証する」という推計統計学の手法の一つです。 統計的仮説検定もしくは省略して検定と呼ぶこともあります。 仮説検定を利用する場面仮説検定がどのような場面で使えるのか、その具体例を見ていきましょう。 例 ”自称”予知能力のある占い師がいます。その能力が本物かを検証すべく、野球の試合の勝ち負け予想をさせたところ、5試合連続で予想を的中させました。 さて、ここで占い師の予知能力は本物であると言えるでしょうか？ （※なお試合の勝率は常に12\frac{1}{2}21とします） これを統計学を用いて客観的に判断するのが、仮説検定と呼ばれる手法です。 まずは前提条件として、仮説H0H_0H0と、H0H_0H0の逆のH1H_1H1を以下のように置いてみます。 H0H_0H0：この
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