仮説検定と確率分布 - Qiita

仮説検定とは統計的仮説の有意性検定のことです。仮説検定というからには仮説を立てなければなりませんね。大雑把に仮説を立てるとすると例えば次のようなケースが考えられます。 仮説を立てるケースの例 サイコロの出目は 1/6 のはずだが、どうも 6 が出る頻度が高いようだ (イカサマじゃないか) 。 ダイエットを努力して 1 ヶ月後体重が 75 kg から 70 kg に減少した。しかし体重は計測の誤差や日々の変動で上下する。こうした誤差や変動を含めて標準偏差 1 kg の正規分布に従うとしたら、これはやせたと言えるだろうか。 医療診断である二つの地域 A と B で疫病の患者数を調査した。 10 回の調査で A では 52 人、 B では 28 人の患者が見つかった。一見すると地域 A のほうが疫病の羅患率は高そうだが地域の人口は異なる。いまのところ患者の出現頻度がポアソン分布に従うことがわかっ

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仮説検定と確率分布 昨日は仮設検定のための前提として統計量と区間推定について説明しました。もう一度、統計量を求めるためによく使う NumPy の関数を整理しておきましょう。 Tags: ifttt, kasumaniのストックした投稿 - qiita

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