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【大学数学】推定・検定入門⑧(母平均の検定)/全9講【確率統計】 

予備校のノリで学ぶ「大学の数学・物理」
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いよいよ統計的仮説検定へ。母分散既知における母平均の検定から母分散未知のt検定の話まで
【推定・検定入門の連続講義一覧(全9講)】
推定・検定入門①(母集団と標本)
→ • 【大学数学】推定・検定入門①(母集団と標本)...
推定・検定入門②(点推定)
→ • 【大学数学】推定・検定入門②(点推定)/全9...
推定・検定入門③(区間推定:分散が既知な場合)
→ • 【大学数学】推定・検定入門③(区間推定:分散...
推定・検定入門④(区間推定:分散が未知な場合)
→ • 【大学数学】推定・検定入門④(区間推定:分散...
推定・検定入門⑤(区間推定:母集団分布が未知な場合)
→ • 【大学数学】推定・検定入門⑤(区間推定:母集...
推定・検定入門⑥(母比率の推定)
→ • 【大学数学】推定・検定入門⑥(母比率の推定)...
推定・検定入門⑦(母分散の推定)
→ • 【大学数学】推定・検定入門⑦(母分散の推定)...
推定・検定入門⑧(母平均の検定)
→ • 【大学数学】推定・検定入門⑧(母平均の検定)...
推定・検定入門⑨(ウェルチの検定)
→ • 【大学数学】推定・検定入門⑨(ウェルチの検定...
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確率統計のおすすめ参考書はこちら
「プログラミングのための確率統計」
amzn.to/2u4VZAf
→教科書であって教科書でない面白い本。本文の途中に挟まれるQ&Aの数が尋常じゃない
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→中学の易しい数学しか使わない相対性理論の解説本です
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12 окт 2024

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Комментарии : 153   
@たつつ-v4l
@たつつ-v4l 4 года назад
まじで大学の講義よりわかりやすい、これが無料で見れるのは本当にすごい。
@レイナ-q5i
@レイナ-q5i 5 лет назад
自分が統計を勉強するときにヨビノリのような説明をしてくれる人に出会いたかった。。ヨビノリ最高。 まだテストが残ってる学生さん頑張ってください!
@milkman5966
@milkman5966 5 лет назад
今まで聞いたどの検定の講義よりも分かりやすい…
@平手-f6y
@平手-f6y 5 лет назад
統計のテストもう終わってる… この動画を無駄にしないためにも動物園行ってくる😬
@理系男子
@理系男子 3 года назад
一旦相手を認めてみる精神。統計に限らず、日常生活でも大事にしたいですね
@コル-j2g
@コル-j2g 2 года назад
これ心理学勉強してる人にぜひ見てほしい。 心理学って数学苦手な人多いから心理学統計みんな苦しんでるけど、ヨビノリさんのチャンネルにたどり着くことないよね…😥
@ななこ-m6t
@ななこ-m6t 4 года назад
独学で統計解析勉強し始めた大学生だけど、参考書読んでてもピンと来なかった部分がこれ見てクリアにわかった!感謝しかないです!
@たくみ-x2n4e
@たくみ-x2n4e 3 года назад
うちの教授より分かりやすくて草 これがタダで見れるのめちゃくちゃいいね
@MY-te9xb
@MY-te9xb 3 года назад
例題のセンスが良いからか、自分も何かを棄却域に放り込みたくなる授業だった
@naoh4991
@naoh4991 4 года назад
この動画シリーズ、証券アナリストのポートフォリオマネージメントを勉強するのに完璧です。素晴らしい。
@そう云えば何か忘れたかも
推定・検定入門シリーズ ・1つ目の講義:①(母集団と標本) → ru-vid.com/video/%D0%B2%D0%B8%D0%B4%D0%B5%D0%BE-Bj8fkq533Dc.html ・1つ前の講義:⑦(母分散の推定) → ru-vid.com/video/%D0%B2%D0%B8%D0%B4%D0%B5%D0%BE-NGNnr35Swmc.html ・次の講義:⑨(ウェルチの検定) → ru-vid.com/video/%D0%B2%D0%B8%D0%B4%D0%B5%D0%BE-Det2IBRXajc.html
@user-onmtmm
@user-onmtmm Год назад
心理統計に入る前にたくみさんの動画に出会えて本当に良かった😭 教科書が読める…読めるぞ…!
@nona6024
@nona6024 3 года назад
毎度、めちゃめちゃわかりやすい授業ありがとうございます!
@たかちゃん-y8g
@たかちゃん-y8g 2 года назад
確率統計学、3年前、自分で参考書読み学習していたが、たくみさんのこの連続講座は2回目見ています。わかりやすいです。きっと多分3回も見るでしょう!たくみさん、ありがとう😊
@yukim.7518
@yukim.7518 5 лет назад
例が分かりやすく、検定の気持ちが分かりました。あいまいな理解だった片側検定と両側検定も違いが分かってよかったです!
@kkiyo4407
@kkiyo4407 3 года назад
たくみさんのおかげで統計が面白い!感謝です。
@タイムアイム
@タイムアイム 4 года назад
大学の検定の授業が曖昧だったので見させて頂きました。さらに点推定の普遍性の部分も大学ではほぼ説明せずに通過してしまったのでその回も見させて頂きました。 おかげさまで理解が深まりました。ありがとうございます!
@たかちゃん-y8g
@たかちゃん-y8g 2 года назад
たくみさん、2回目見ています。なんてわかりやすいのでしょう。感謝です!
@botejier1073
@botejier1073 4 года назад
すげー助かってます。統計の授業どんどんお願いします
@泣杉太雄-z4u
@泣杉太雄-z4u Год назад
棄却域と有意水準の意味が分かった時に分かり易すぎる説明すぎてずっとポカーンって口開いてたそーゆーことかってくそ納得出来た ダチョウさんにも教えてあげたい
@オレオレオの数学チャンネル
(自分用) 確率統計は数学の中で最も実用的な分野の一つだと思う。それゆえに、式や操作には意味が付随していて、そのことを理解して初めて確率統計を理解したといえると思う。数学は意味が分からなくても計算して答えが出てしまうことがある。場合によっては、指導者側がそのように促す場合もある。(このような教え方には賛否あるだろうが、個人的には現行の教育課程上では仕方ないと思う。)数学の定理、定義には意味が内在していて、それを汲み取ることができて初めて数学を面白いと思えたり、楽しめたりするのだと思う。数学を楽しめる、科学を楽しめる未来のためにこのような動画を上げているのだろう… 悔しいけど、最高にかっこいいよね。
@sodepyoe
@sodepyoe 4 года назад
記号がなんの頭文字なのかをさらっと説明してくれるのうれしい 確率低いのになんで棄却できるのかと思ったけど、確率が低いことが起こってるから怪しいっていう考え方なんね まさか大学に入ってお世話になると思ってなかったけど、むしろここからがヨビノリの本領なんだろうな
@lv2245
@lv2245 5 лет назад
約6時間後の確立統計のテスト頑張ってきます
@ドイツもコイツも
@ドイツもコイツも 3 года назад
わかりやすっ!教科書何時間考えても意味わからなかったし、この動画見たら教科書とかマジ時間返せよって思う
@snowman1595
@snowman1595 4 года назад
帰無仮説建之助の帰無仮説って本当に存在したんだ笑 キムさんと帰無仮説をかけてたのか
@たく-f5b7o
@たく-f5b7o 4 года назад
統計の講義受ける前に知りたかった… 復習に使います!
@こゆき統計
@こゆき統計 5 лет назад
上手いなぁ…😓 例題のチョイスも絶妙で。悔しいけど、大変勉強になりました‼️
@からだプロデューサー
@からだプロデューサー 3 года назад
とてもわかりやすかったです!
@逢田組構成員-i1p
@逢田組構成員-i1p 5 лет назад
ありがとうございます! 投稿時間前に検定、推定の試験だったので無事死亡です!
@たかてぃん-n9y
@たかてぃん-n9y 5 лет назад
逢田組構成員 僕も昨日だったんで手遅れでしたw
@ふりゅーげる-h8h
@ふりゅーげる-h8h 3 года назад
本当にいつもありがとうございます😭😭😭
@dai-bi8ci
@dai-bi8ci 7 месяцев назад
9:53のところの棄却域の求め方は 自分の場合、標本平均を標準化した確率変数は標準正規分布に従うから、 P(Z≦-1.645)=0.05より、 Z=(標本平均-150)/(8.0/10)を不等式に代入して、標本平均について解くと、 P(標本平均≦148.684)となって、α=0.05の棄却域は、標本平均≦148.7になるってやった。
@バンパー-k3w
@バンパー-k3w 5 лет назад
めちゃわかりやす
@rarnom4068
@rarnom4068 3 года назад
うわ〜めちゃくちゃ分かりやすい!理解できました!ありがとうございます😭
@noregretlife2002
@noregretlife2002 5 лет назад
独学で勉強しましたが、帰無仮説と対立仮説、両側検定と片側検定を理解するのに苦労したことを思い出しました(^_^;) 丁寧に説明されてもの凄く理解しやすかったです。
@akkey941
@akkey941 3 года назад
大学にも社会人にもとても良い
@sunsunyuha1641
@sunsunyuha1641 2 года назад
配慮満載の説明に メモりました! 圧巻!
@hiroakisugimoto1311
@hiroakisugimoto1311 4 года назад
めちゃくちゃ分かり易かったです。ありがとうございます!
@神保匡良
@神保匡良 3 года назад
統計わかってきたー!ありがとう、タクミさん!あなたは素晴らしい!
@yuyuyu39OK
@yuyuyu39OK Год назад
授業は分かりましたが、ファボゼロのボケすんな の意味がわからなくて検索して調べました😅
@asahiruyoru999
@asahiruyoru999 4 года назад
Z分布の上側5%点は1.645,標本平均150,標本標準偏差0.8なので,有意水準5%の棄却域は150-1.645*0.8=148.68.有意水準1%だと上側1%点は2.33なので,150-2.33*0.8=148.136となるってことでしょうか。1%だと148.5mlは採択されない。
@seaumi9921
@seaumi9921 4 года назад
まだこの講義を完遂しきれてないけど、お互いの主張を紳士的にぶつけあうためにこの「検定」っていう重要になってくるのかな、って感じた。
@NWMWMWN
@NWMWMWN Год назад
農学部なのに血迷って統計学履修しちゃって試験に絶望してたけど助かった、統計おもろい!
@tsutomuaoyama5761
@tsutomuaoyama5761 5 лет назад
細かいですが、検定の最後に「平均μはμ0と異なると言える」、とか逆の結果として「異なるとは言えない」などの統計学独特の言い回しがあると良いと思います!
@sy2897
@sy2897 3 года назад
キムカセツに初めて親しみが湧きました。ありがとうございました。
@エルニーニョ現象-h9p
@エルニーニョ現象-h9p 2 года назад
1.86からの棄却域ってどういう計算で出てきました??
@ぱちぱち-o6l
@ぱちぱち-o6l 8 месяцев назад
いやーわかりやすすぎ
@ようこ-v8x
@ようこ-v8x 2 года назад
文系の学生ですが統計学で困っていたので助かりました、、、
@バナナ-v5u
@バナナ-v5u 5 лет назад
動画が揃ってる後輩が羨ましい
@てるく-p3v
@てるく-p3v Год назад
基礎統計がんばってきます!
@コムテツ
@コムテツ 4 года назад
すごく面白いです!
@はむ-g6s
@はむ-g6s 2 года назад
超文系な私もできました! ありがとうございます。♡
@KS-ic7up
@KS-ic7up 5 лет назад
多重性とかp-hacking あたりの検定の落とし穴って基礎統計ではやらなそうだけど大事だよね
@harunah6185
@harunah6185 Год назад
20:54 分散は二乗するので単位は不要(つけられない)と講義で習いました。たくみさんの板書が正しいように思うのですが、違うのでしょうか? 統計、推定のイメージを持ちやすくてとてもありがたい動画です。 ありがとうございます!
@ochinhuni7357
@ochinhuni7357 5 лет назад
ほんとにわかりやすいなぁ。。
@井上良則-q4m
@井上良則-q4m 3 года назад
大変わかりやすい講義ありがとうございます。H1に有利となる棄却域を決めるという言い回しは公平、公正、科学的ではないような気がしますが…よろしいのでしょうか?
@hitomigo6608
@hitomigo6608 4 года назад
素晴らしいです。
@user-yuukanamori
@user-yuukanamori Год назад
動物園のレポ、回を増すごとに陽が傾いてきてる、、、
@nk0086
@nk0086 2 года назад
ありがとうございます!
@ARJUNADDR
@ARJUNADDR 4 года назад
相手の言うことを受け入れた上で、反論する。 現実でもありますよね。
@jr-kh1cx
@jr-kh1cx 4 года назад
本当に素馬らしい🐴
@rainbow-vo5wq
@rainbow-vo5wq 4 года назад
勉強になりすぎたんですけど、最初の動物園の件は即スキップ…
@わらび-u3k
@わらび-u3k 9 месяцев назад
1問目の5%点の値(148.7)をどうやって表などから求めるのかわかりません。どなたか教えてください。
@marvelloveayumu5610
@marvelloveayumu5610 3 года назад
とてもわかる動画でした。説明が頭に入ってきて、あっそうゆうことか❗️って思いました。ありがとうございます。
@shiki3k
@shiki3k 4 года назад
動画の例で挙がっている平均内容量の話、「変化なしと言えるかどうか」で検定すると「変化なしという仮説を棄却できない」になるのに「減っていると言えるかどうか」で検定すると「変化なしという仮説は棄却される」になることがどうも違和感あったのだけど、問題設定の時点で有意水準をどちらも5%にしていることが原因……? 帰無仮説の性質上「減っていない(=増えている場合も含む)」を帰無仮説にはできないことを踏まえると「減っている」を対立仮説に置いた場合は実質的に分布の片側しか見ないので有意水準を半分にとる(または対立仮説を「変化あり」にした場合の有意水準を倍にとる)のが片側・両側の比較として妥当なので、どちらも同じ有意水準で比較すると前述の違和感が生まれる……ということかな?
@キングクリムゾン-l9r
@キングクリムゾン-l9r 3 года назад
分かりやすい講義、ありがとう。 gacco(大学教授をはじめとした一流の講師陣による本格的な講義を、誰でも無料で受けられるウェブサービス) で統計学を受けてみたが、全然分からん説明。 ヨビノリさんのRU-vidを紹介して「これを参考に教え方を勉強してください」 と感想に書いてやったわ!! 笑
@もほ-f8e
@もほ-f8e 5 лет назад
明日統計のテストなので生かせるように頑張りたいです
@road_to_x0
@road_to_x0 4 года назад
2019年は高校内容、大学内容で非常にお世話になりました。来年以降もよろしくお願いしますm(_ _)m
@marukidosadoNoSyoGirl
@marukidosadoNoSyoGirl Год назад
積サーのキムの模試の名前が帰無仮説の理由がやっとわかった
@Taufhd07
@Taufhd07 2 месяца назад
テスト前に焦ってみてる笑笑笑笑
@oshirimaster
@oshirimaster 2 года назад
今ならゆたぼんの考えを支持できる。 学校行かんでええやん。
@pan-uv8gm
@pan-uv8gm 4 года назад
12:15 この問題の結論はH1が採択されたから、「内容量は減っている」ということですか?
@杉森彩香-h5p
@杉森彩香-h5p 2 года назад
分散分析の動画も作って欲しいです!
@髙嶋博之
@髙嶋博之 7 месяцев назад
グラフの横軸のXバーのXって大文字で良かったのですか?小文字のxバー なのではないでしょうか?
@kajimo_croissant
@kajimo_croissant 5 лет назад
全然何喋ってるのかまっっっっったく分かんなかいけどなんか聞いてると面白いwww
@tetsuyainada8013
@tetsuyainada8013 5 лет назад
母分散既知の場合の検定は、30年前 高校3年生の頃に確率統計で習ったなあ
@田中良太郎-m5r
@田中良太郎-m5r 5 лет назад
F分布や分散分析表についても解説お願いします! また、平方和を使わないのは何か理由があるのですか?
@俺ブサイク-c2l
@俺ブサイク-c2l Год назад
ファボゼロのレポしてくれてホッとした
@k4ishida
@k4ishida 2 года назад
Thanks!
@信一山本-q6e
@信一山本-q6e 5 лет назад
やっぱり賢い人ほど横道にそれてみたり急にボケたりする。やっぱそういう意味で余裕があるって感じやね。
@焼きおにぎり-v5m
@焼きおにぎり-v5m 5 лет назад
統計マスター面白すぎます笑
@EBIROH
@EBIROH 2 года назад
なんで最後のt検定の問題では不偏分散を母分散に直さなくていいんだ
@olochiyamata6306
@olochiyamata6306 5 лет назад
統計とは関係ないけどテンソルの解説をお願いします。アインシュタインの宇宙方程式を理解したいんです
@yuyuyuyuyuyou
@yuyuyuyuyuyou 4 года назад
自由度8で有意水準5%なら、tの値は1.860ではなく2.306ではないのですか?
@おかちゃんねる-y1h
@おかちゃんねる-y1h 2 года назад
同じこと思いました。ですので最後のは、H0は棄却されない、ですね。
@channel-fm3cb
@channel-fm3cb Год назад
いやH1を見ると、右片側検定なのでTの値は1.860出会ってると思います。両側検定野場合だと、2.306になると思います。
@MY-xj7cw
@MY-xj7cw 4 года назад
F検定についての動画出してくださいお願いします🥺
@杉本征大
@杉本征大 6 месяцев назад
本質的ではないですが、分散の分母が100になる理由を教えて欲しいです。不偏分散ではないのですか?
@world-satellite-2525
@world-satellite-2525 4 года назад
標本の分布は母集団が標準正規分布なので、同じく標準正規分布と理解できるのですが、標本平均の分布が正規分布に従うというのは何でですか?
@road_to_x0
@road_to_x0 4 года назад
標本平均は標本同士を足して、サンプル数で割る。正規分布に従う確率変数の和は、正規分布の再生性を根拠に正規分布に従います。確率変数の和をサンプルで割ったものも正規分布に従います。なぜなら確率変数が正規分布に従うなら、その確率変数の1次式の確率変数も正規分布に従うからです。
@はっし-l1z
@はっし-l1z 5 лет назад
夏休みの自学に解析力学の動画が見たいです!
@SM-pq5ii
@SM-pq5ii 5 лет назад
極分解とヤコビ法の説明お願いします!!
@k.t8174
@k.t8174 7 месяцев назад
わかりやすいけどこの人のボケで笑ったことがないww
@kazuhisanakatani1209
@kazuhisanakatani1209 5 лет назад
帰無仮説が μ=150 で、対立仮説が μ
@ParaGate999
@ParaGate999 3 года назад
1年後だが、同じ疑問にハマってる。
@TaiyoSuzuki-w4d
@TaiyoSuzuki-w4d 3 года назад
@@ParaGate999 帰無仮説=「相手の主張」 対立仮設=「自分の主張」 だから両者は必ずしも論理的な否定になってなくていい
@ごろう-q7w
@ごろう-q7w 2 года назад
帰無仮説立之助〜〜〜!
@グッド稼ぎの神十田特急-b7g
👍押せば良いことあるさ
@MrHARIBOTE
@MrHARIBOTE 5 лет назад
全然統計と関係ない質問なんですが、このシリーズで出てくる動物園レポのVTRって1日でまとめ撮りされたんですか?
@yobinori
@yobinori 5 лет назад
(正解)
@mikadoyabe1986
@mikadoyabe1986 5 лет назад
惚れた!
@sarahb8720
@sarahb8720 4 года назад
ん?どうやって5%の詳しい数がわかるんだ??
@最善あるのみ
@最善あるのみ Год назад
それはt分布の上側パーセント点の表があります。統計とかの本には付録として掲載されてることが多いと思います。
@ブルーベリー-m4b
@ブルーベリー-m4b 9 месяцев назад
@@最善あるのみその通りです ちなみに統計検定では正規分布表もt分布表も試験時配布されるので値を覚える必要はありません
@hamacchochannel
@hamacchochannel 3 месяца назад
統計っておもろいな
@IshiDai_wd_0443
@IshiDai_wd_0443 2 года назад
対立仮説に有利な棄却域を設定するということは、自分の考えに有利な棄却域にわざと設定するということですよね。 個人的に、統計というのはある主張が本当に正しいのかを客観的に評価するというイメージがあるのですが、このように有利な棄却域を設定するとどうしても恣意的な評価になってしまう気がしてなりません。 この辺りについて、有識者の方やたくみさんに何か補足いただければありがたいです。
@lugia7245
@lugia7245 Год назад
検定の仕組み上、恣意的に結果を操作できてしまう恐れは確かにあります。研究においても、研究者は自説をどうにかして立証しようと意気込んでいるため、有意水準1%で棄却されなかったけど、有意水準5%なら棄却されて思い通りにいくなら、まさにこの時に恣意的な要素が結果に含まれてしまうことになります。ゆえに、研究ではデータをとる前に有意水準を決定、仮説や棄却域を変更しないこと、また理論的には片側検定だがあえて両側検定をもちいて検定を行う(片側検定は棄却域が大きくなってしまい、有意でないものまで有意とみなす可能性が高いため)といった方法がとられているようです。
@IshiDai_wd_0443
@IshiDai_wd_0443 Год назад
@@lugia7245 なるほど、恣意的な検定は可能だができないように工夫しているということなのですね。この辺りは自分で使うときにも気をつけなくてはいけませんね。 返信ありがとうございました。
@kakakaka-sd3mo
@kakakaka-sd3mo 5 лет назад
ログリターンと通常のリターンの違いを教えてください
@tomokunno_youtube
@tomokunno_youtube 4 года назад
9:58あたりの棄却域はどうして左側をとるんでしょうり 右側で棄却域をとってもいい気がするんですが…
@yas4805
@yas4805 4 года назад
減っていると仮定だから下側だと思います!
@土井里久
@土井里久 4 года назад
ツイッターの件わかりやすいです!
Далее
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