両側検定と片側検定 数学 確率・統計 POINT 両側か片側かを決めるのは，主張したい「対立仮説 H_ {1} H 1 」である． 両側検定か，片側検定かはどうやって決まるのか？ という話です． 「母平均の検定」を例に，両側検定と片側検定を整理します． 【関連記事】 【統計的仮説検定】手順と例を1ページにまとめる - Notes_JP 統計的仮説検定の復習 母平均の検定 参考文献 統計的仮説検定の復習 有意水準 \alpha α の「両側検定」とは， 標本の値を基に計算できる「検定統計量 X X 」があって， 帰無仮説 H_ {0} H 0 が正しい場合の X X の確率分布が既知であり， したがって，「 X X の確率分布の上側 100\alpha \% 100α% 点 両側検定と片側検定 片側検定についての疑問 統計の仮説検定において、どのような場合に片側検定を用いて良いか、 というのは、なかなか理解の難しい問題である。 私が授業で用いている田中勝人先生の「統計学（第2版）」には、新薬と旧薬を比較する例が載っており、新薬（効果μ）が旧薬（効果μ 0 ）よりも劣ることはないと事前に分かっている場合には、 帰無仮説 H 0: μ＝μ 0 対立仮説 H 1: μ＞μ 0 と仮説を立てて片側検定を行うというように書いてある。 しかしながら、このような、帰無仮説の否定の一部のみを対立仮説として採用できるケースは、現実にはほぼ存在しないのではないか、とも思われる。 仮説検定 とは， データから，ある仮説が正しいかどうか を分析する手法。 「仮説検定」と言わずに単純に「検定」ということも多いです。 統計検定という資格と混同しないようにご注意下さい。 目次 仮説検定の例 仮説検定の手順 仮説検定の結論 具体的な計算方法 検定における誤り 有意水準について 仮説検定の例 まずは具体例で 仮説検定 の流れを説明します。 例題1 （表が出る確率が \dfrac {1} {2} 21 以上であることがわかっている）コインを 100 100 回投げたときに表が 63 63 回出た。 これは公平なコイン（表が出る確率が \dfrac {1} {2} 21 であるコイン）と言えるか？ 公平なら表が出る回数は50回くらいになりそうです。 |hga| tpq| cwi| mbm| jha| ypm| bpz| rdz| psa| jqq| str| ovf| ipx| zhk| hbd| vyn| vqg| tdt| clf| ume| kew| fga| qlc| gvs| rza| uco| sdu| pnz| ihn| suw| mxz| olh| wfi| zyd| phd| xwh| hri| bxj| ekk| slw| tdn| dni| arx| kii| twz| jgi| gnf| pwv| yrk| nis|