ポスト

#統計 「P値がα以下になる確率のグラフ」を色々書いてみることは、P値の概念を理解するために非常に役に立ちます。 帰無仮説下のモデルの確率分布で標本をランダムに生成している場合には第1種の過誤の確率のグラフになる。 対立仮説下のモデルの場合には検出力のグラフになる。

メニューを開く

黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

みんなのコメント

メニューを開く

#統計 個人的な意見では、「第1種の過誤の確率」やら「検出力」のような専門用語を覚えることよりも、  各種の状況でP値の確率分布の形がどのように変わるか について理解している方がずっと重要だと思います。「第1種の過誤の確率」やら「検出力」の話はそこに含まれます。

黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

Yahoo!リアルタイム検索アプリ