黒木玄 Gen Kuroki
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2022年10月16日(日)
#統計 Wilsonの信頼区間を与えるP値函数と一様事前分布の場合のhighest densityベイズ信用区間を与えるP値函数がよく一致することを示すグラフ。
こういう地道な計算とプロットの積み重ねが理解のためには本質的に重要。
#Julia言語
↓
nbviewer.org/github/genkuro... twitter.com/genkuroki/stat... pic.twitter.com/lGp28WQVbS
posted at 23:45:12
この人もそうだけど、掛け算順序擁護する人って、物事を理屈で考えることが苦手なんだよね。苦手じゃないなら、掛け算順序などと言う噓出鱈目で不合理なもの擁護するわけないんだけど。
で、こういう「はぁ？」という反応に困るようなこと言うんだよね。
twitter.com/LmpwN6ijZPD0bR... pic.twitter.com/uinnTG2BBF
タグ：
posted at 23:16:42
#統計 適当な条件が揃えば、同一のデータの数値から決まる95%信頼区間と95%ベイズ信用区間は互いに相手を近似するようになります。
だから、片方について正しいことはもう一方についても近似的に正しいと考える必要があります。
そういうことを完全に無視するのは非常にまずい。 twitter.com/genkuroki/stat...
タグ： 統計
posted at 23:13:53
#統計 私が最悪だと思っていることの1つは、「信頼区間警察」が
95%信頼区間に真の値が含まれる確率を95%だとすることは誤解だが、ベイズ信用区間であれば正しい
のように言うことです。続く twitter.com/genkuroki/stat...
タグ： 統計
posted at 23:13:52
｢繰り返し標本を抽出して95%信頼区間を計算し直すとその中で真の値を含む区間の割合は95%になる｣
の説明に違和感を感じる人へ
この説明分かりやすい！是非！ twitter.com/genkuroki/stat...
タグ：
posted at 23:10:35
@zakkuzakkuzaku @Dancaire2 ＞守らないと専門のおじさんたちが面倒くさいことを言ってくるから、みんなも守った方がいいよと言っている。
専門のおじさんがめんどくさいことを言う相手は、教員ですよね？
教員が面倒くさいこと言われるのが嫌だから、有害無益噓出鱈目の掛け算順序を子供に強要するべきじゃないと思います。
タグ：
posted at 23:04:36
3xをx3とは普通は書かない、程度の慣習はあるけど、定数×変数という慣習はない。
E＝mc^2 不変の値である光速が後に来ている。
さらにどちらにしても、小学校で強要されている掛け算の順序とは一切関係ない話。
タグ：
posted at 22:57:02
とある状況、とある分野、とある業界、あるいは掛算に似た別の演算において順序が意味を持っていたり固定されていたりすることは、小学校の低学年で行われている掛順指導とは全く関係ない。見ようによってはコンフリクトすらする（算数の掛順は一般的な伝票とは逆順）
タグ：
posted at 22:55:48
twitter.com/ghoti819/statu...
小2で係数なんか教えていないし、y=ax云々も何言いたいのか分からない。ax、xを係数、aを変数とみなすことだってあり得るし、係数×変数 変数×定数、どっちでもいい。
さくらんぼ擁護してかけ算順序殴りつけるという実例をだしてもらいたい。 pic.twitter.com/6N6uc1tS2z
タグ：
posted at 22:53:49
かけ算順序批判していながら、さくらんぼ強要を擁護している人っているの？少なくとも私は見たことがない。
twitter.com/ghoti819/statu...
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posted at 22:46:00
#統計 信頼区間の解釈の代替案の基礎は、検定と信頼区間の表裏一体性であり、信頼区間の解釈は、P値の
データの数値と統計モデル+パラメータ値のcompatibility
の指標の1つという解釈に帰着される。
journals.sagepub.com/doi/10.1177/02...
タグ： 統計
posted at 22:41:56
#統計 以上で紹介したP値のcompatibilityによる解釈(P値だけを見て自信過剰にならずに済む解釈)については例えば繰り返し紹介している最近の短くてすぐに読める論文
journals.sagepub.com/doi/10.1177/02...
で解説されています。
タグ： 統計
posted at 22:32:23
#統計 以下の続き。「信頼区間警察」による
繰り返し標本を抽出して95%信頼区間を計算し直すと
その中で真の値を含む区間の割合は95%になる
という説明もよく見ますが、これも
誤りとまでは言えないかもしれないが、
複数通りの意味でもよくない説明の仕方
です。以下はその解説。 twitter.com/genkuroki/stat...
タグ： 統計
posted at 22:02:00
@MathSorcerer なるほど、すでにPyCallが変換してくれてるんですね。ではその作戦でいきましょう。(circle ciがおかしいのはいま、サポートに確認中です。)
タグ：
posted at 22:00:54
ごまふあざらし(GomahuAzaras @MathSorcerer
do-syntax が便利すぎて Python に戻れない(´・ω・｀)
#Julia言語
タグ： Julia言語
posted at 21:57:25
#超算数 というより #超math か。 twitter.com/PR0GRAMMERHUM0...
posted at 21:53:39
OokuboTact 大久保中二病中年 @OokuboTact
ひろゆき氏、沖縄騒動では論破王の力を見せつけたけれど、経済ネタは相変わらずダメ。
＃円安
タグ： 円安
posted at 20:50:17
ごまふあざらし(GomahuAzaras @MathSorcerer
@Atsushi_twi こちらの件，定数系は Julia のFloatやTuple ,Dict型などの具象型に変換してくれる性質を利用するとうまくできそうです．（画像１枚目）
PyObjectとして変換されるのは Python としての関数やクラスやモジュールです，これは SciPy.jl 内の既存ロジックでラップします．（画像２枚目） pic.twitter.com/J1eFG1B1F6
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posted at 19:46:49
#統計 二項分布モデルのP値と信頼区間の詳しい解説が
github.com/genkuroki/publ...
にあります。二項分布モデルのベイズ統計の話も含んでいる。
タグ： 統計
posted at 19:13:30
このスレッドが勉強になりすぎる。
そしてJulia言語読みやっすい！ほぼ数式。
個人的にはデータが固定されたときにp-valueの極大値が1(付近?)になってるところと、その点で微分不能になっているところがまだ理解できていません。
(わかっている人、答え言わないでください。自分で突き止めます) twitter.com/genkuroki/stat...
タグ：
posted at 18:45:02
#統計 こういう地道な練習は理解するために結構重要。
以上の2つの練習問題の答えはググれば容易に得られます。
Wilsonの信頼区間
www.google.com/search?q=Wilso...
Waldの信頼区間
www.google.com/search?q=Wald%...
タグ： 統計
posted at 18:38:59
@genkuroki BM検定が、「自然科学分野」では、最近まで日本人の書く論文にあまり登場しなかったことに疑問。
思考停止でWilcoxonの順位和検定やパラメト検定の使用が多いイメージ。
仕組みを理解せず、先行事例が正しいと決めつけ、使用するのだろうと想像。
私みたいな雑魚が指摘しても聞いてもらえないが。
タグ：
posted at 18:38:35
#統計 信頼区間と検定が表裏一体であることの説明が書いてある有名な教科書
竹内啓『数理統計学』p.103
竹村彰通『現代数理統計学』p.202
久保川達也『現代数理統計学の基礎』p.169
小針晛宏『確率・統計入門』p.197
検定と信頼区間の表裏一体性を知らない人には「教科書読め！」と言えば十分。 pic.twitter.com/RFkVadnrtO
タグ： 統計
posted at 18:18:19
#統計 #Julia言語
nbviewer.org/github/genkuro... でプロットしたグラフのまとめ2/2
通常のP値函数(Wilson, Clopper-Pearson)とベイズ版P値函数の比較。 pic.twitter.com/Brl2FnyDla
posted at 17:25:38
#統計 #Julia言語
nbviewer.org/github/genkuro... でプロットしたグラフのまとめ1/2
二項分布モデルでのWilsonの信頼区間を与えるP値函数のグラフ twitter.com/i/web/status/1... pic.twitter.com/XcBXkwNTKP
posted at 17:25:36
Dr. Chris Rackauckas @ChrisRackauckas
For reference: pic.twitter.com/bpcCcypT0d
タグ：
posted at 17:19:26
Dr. Chris Rackauckas @ChrisRackauckas
A #julialang #sciml model of the "nope nope nope" octopus. That's what I used to do as a grad student. pic.twitter.com/LJm2lohV8i
posted at 17:19:01
#統計 添付画像②の3つのP値函数の定義は添付画像①の通り。おっそろしくシンプル！
ベイズ版P値函数としてequal-taild信用区間を与えるものを採用したのでシンプルになった。
最短になるhighest density信用区間版だと数十行のコードが必要になる。
nbviewer.org/github/genkuro... を一ヶ所訂正した。 pic.twitter.com/RQabO2We1n
タグ： 統計
posted at 17:07:44
#統計 脱線して来た。脱線を続ける。
3次元円グラフは印象操作に使えるグラフとして悪名高いです。
www.cresco.co.jp/blog/entry/950/
自分で3D円グラフを描くコードを書こうとした人は、中心の位置を奥にずらすことが重要なポイントであることを学べます。
こういう所にも面白い話が色々あります(笑)
タグ： 統計
posted at 16:54:02
#統計 「微調整が大して意味を持たない」と考える理由は、シンプルな統計モデルを適用する場面では、まず統計モデルが現実を高い精度で近似しているとは考えられない場合です。
そういう場合に細かい微調整をしても、統計分析法の説明文が長くなるだけで、メリットはほとんどないと思います。 twitter.com/genkuroki/stat...
タグ： 統計
posted at 16:43:04
@MinatoNakazawa 私が孤独感を感じている理由は、
ベイズ統計の事後分布も
Greenlandさん達的なcompatibilityで解釈して良い
と言っている人を私以外に見つけることができないことです。
今、Statistical Rethinkingには書いてあるかもしれないと思いました。
タグ：
posted at 16:37:18
中澤 港％人類生態学者＠神戸大学 @MinatoNakazawa
@genkuroki 近いことはRothmanのIntroduction本に書かれていますが、広まりませんね
タグ：
posted at 16:30:17
んー、俺は黒木さんが信頼区間と検定の関係しつこく説明してるのは（それってほぼ自明なので）あまりやる意味分からなかったのだが、この引用ツイみたいな人多数派なのもしかして？ twitter.com/TsugawaYusuke/...
タグ：
posted at 16:29:55
#統計 equal-taild版信用区間を与えるP値函数ではなく、最短になってくれるhighest density版信用区間を与えるP値函数ならば、点推定値は事後ベータ分布の密度函数を最大化するとパラメータ値になるので、一様事前分布を取ればそれと最尤推定値が一致するようになります。
nbviewer.org/github/genkuro... pic.twitter.com/6NbQCjhxxA
タグ： 統計
posted at 16:28:11
#統計 BayesianのP値函数はequal-tailed版信用区間を与えるP値函数です。そのP値函数の点推定値は事後ベータ分布の中央値になるのですが、それを最尤推定値に近付けるには事前分布をBeta(1/3, 1/3)にするとよいです(笑)
こういう微調節が問題にならないくらいの標本サイズを準備したい。 pic.twitter.com/3fIHORtq5l
タグ： 統計
posted at 16:05:53
#統計 n=20, k=0,1,...,11のP値函数達の同時プロット。
通常のP値函数のWilsonとBayesianは結構一致する。 pic.twitter.com/rH2rx5e8ie
タグ： 統計
posted at 16:05:52
#統計 二項分布モデルの場合の
* WilsonのP値函数
* Clopper-PearsonのP値函数
* 一様事前分布のベイズ統計でのP値函数の類似物
の同時プロット。
通常のP値函数であるClopper-PearsonとWilsonとの違いとBayesianとの違いは同じ程度。
#Julia言語 ソースコード
nbviewer.org/github/genkuro... pic.twitter.com/wauMupcX9c
posted at 16:05:50
Programmer Humor @PR0GRAMMERHUM0R
What common core nonsense is this? www.reddit.com/r/programmerhu... pic.twitter.com/bHpxS6D9Ru
タグ：
posted at 16:00:09
@genkuroki 大変勉強になりました…。
警察になりかけてました…。
自分は捕まらないように、基本的には最初からベイズ推定します。
理由を説明して理解してもらうのが難しいので。
タグ：
posted at 15:54:52
#超算数 ←「算数を超えた話題」とも解釈可能
某大手塾ではなく、中学校の理科の授業で「みはじ」を教えて中学生を害する先生もいます。
自分ちの子は大丈夫でもその友達が被害にあっていることを思うと結構むかつく。
そう思われていることを「みはじ」先生は恐れてほしいと思う。 twitter.com/justdoit488/st...
タグ： 超算数
posted at 14:52:31
某氏がなぜオッズ比やハザード比の信頼区間が対称でないのかを他者に聞いてたけど、他人に言葉で聞くより、ロジスティック回帰やCox回帰のモデルを書けば、対数とLogの知識だけで理解できるんやけどな…
むしろ自分の場合、数式ベースでないと腹落ちできない(英語が読めないとゆうのもあるけど…)
タグ：
posted at 14:10:05
信頼区間とp値問題で思うのは、定性的な理解、解釈、実践的活用は、数学的な関係性(この場面では同値性) を理解した上で議論することが重要だなと思いつつ、大半の人は数式の説明を提示されてもスルーして議論を続けるので、大変だなと…
タグ：
posted at 14:05:47
横須賀市は今年１月、虐待を受けた大学生に生活保護に相当する独自の支援制度を作りました。
事態を重く見て、八方塞がりになった子ども達を支えなくてはと動いた横須賀市は素晴らしいのですが、これは本来、国がやるべき問題です。
www.nhk.or.jp/shutoken/wr/20...
タグ：
posted at 13:39:56
@golgo_sardine @id_imuimu id_imuimuさんの主張は分かりにくいですね。
小学生に算数を教える際に、
「いつか掛け算の順番が大事になる例があるから、そのことを先に教えてもいい」
と言っているのか、
そうじゃないのか、どちらなんですか？
回答例 「はい、そうです」「いいえ、そうじゃありません」など
タグ：
posted at 13:36:28
#統計 #Julia言語
pvalue(k, p)の定義は添付画像の pvalue_bin_wilson(k, p; n=20) にあります。
nbviewer.org/github/genkuro...
二項分布の正規分布近似を使っているだけのコードです。
たったこれだけの函数のグラフを描くだけで多くのことを理解できます。
みんなやるべき。
twitter.com/genkuroki/stat... pic.twitter.com/WkemUFHUox
posted at 13:29:03
新しい記事がQiitaにアップされました！#Julia言語 #Julia日本語記事
qiita.com/kimseok1973/it...👈
タグ： Julia日本語記事 Julia言語
posted at 13:23:43
#統計 データの数値を固定した場合のパラメータのみの函数としてのP値函数のグラフから、95%信頼区間は添付画像のようにして得られます。
つまり、P値函数のグラフを高さ5%で切断して得られる線分が95%信頼区間になります。
点推定値は「とんがり帽子」のてっぺんを与えるパラメータ値になります。 pic.twitter.com/MS7UbiqLtA
タグ： 統計
posted at 13:13:28
#統計 実践的な状況では、データは固定された数値になります。だから、データの数値 k を固定した場合のP値函数のグラフの形も見ておいた方がよいです。
例えば添付画像のようになります。
P値函数のグラフは多くの場合にこのような「とんがり帽子」型になります。 pic.twitter.com/4d8pKIStKa
タグ： 統計
posted at 13:08:34
#統計 視線の傾きを変えたバージョン。
3次元のグラフは一度は見たくなるのですが、多くの場合に何がどうなっているかが見難く、私の場合には2次元のヒートマップと併用することが多いです。 pic.twitter.com/gDpfbiRgfv
タグ： 統計
posted at 13:06:36
#統計 ヒートマップではなく、縦軸をpvalue(k, p)の値に取った3次元のグラフも作りました。
一般に3次元のグラフは見難く、印象操作にも利用しやすいので要注意です。
実際、見難かったので回転させました。 pic.twitter.com/xPFMtHPPca
タグ： 統計
posted at 13:05:17
#統計 領域の塗り分けのグラフはおそろしく地味になりました。
P値が高いほど明るい色でプロットするヒートマップのグラフは少し華やかになります。
P値の大きな点ほどデータの数値とモデルのパラメータの数値の相性が良い(more compatible)と解釈します。暗い所では相性が悪い。 pic.twitter.com/FJzzBDYAAE
タグ： 統計
posted at 13:03:39
#統計 #Julia言語 というわけで、試行回数n=20の二項分布モデルの場合に「k回成功」と「成功確率p」の組にP値pvalue(k, p)を対応させる函数のグラフを作りました。
nbviewer.org/github/genkuro...
まずは、pvalue(k, p)のグラフではなく、棄却領域と信頼区間の「和集合」のグラフ。縦方向が95%信頼区間。 pic.twitter.com/urz1J1KQqV
posted at 13:01:01
Dr. すきとほる | 疫学専門家 @iznaiy_emjawak
95％信頼区間に対して左の理解をしているか、右の理解をしているかがミソで、右の理解ができていれば、「95％信頼区間と仮説検定が表裏一体」ということも自然と腹落ちするかもですね（スクショは同動画から引用）。
私も未だに混乱するので、何度も佐藤先生の動画を見直していますが(；´･ω･) pic.twitter.com/b179vzc5ZD
タグ：
posted at 12:09:03
#統計 実践的な統計学の運用では「棄却領域」の設定で検定を行うのではなく、データとパラメータの組(x, θ)にP値pvalue(x, θ)を対応させる函数をコンピュータ上で実装して利用します。
だから、この図を函数pvalue(x, θ)のグラフに「拡張」すると、さらに実践的に役に立つイメージが得られます。 pic.twitter.com/G4oGQdZSaL
タグ： 統計
posted at 12:01:53
Dr. すきとほる | 疫学専門家 @iznaiy_emjawak
文章だと難しく感じますが、こちらの佐藤俊哉先生の動画を見ると「信頼区間は仮説θ=aが有意水準αの検定で棄却されない値a全体の集合」ということが直感的にも理解できますね（43分あたり）。
信頼区間、P値、検定について、日本で最も分かりやすく解説した動画だと思います。
www.youtube.com/watch?v=vz9cZn... twitter.com/TsugawaYusuke/...
タグ：
posted at 11:55:02
#統計 添付画像①に似た図が
竹内啓『数理統計学』p.103(添付画像②)
竹村彰通『現代数理統計学』p.203
にもあります。
個人的に竹内啓さんのその本は退屈せずに読めるように書いてある良い本だと思っています。 pic.twitter.com/j2lwJq5BUC
タグ： 統計
posted at 11:38:04
@genkuroki この図はわかりやすいですね！
ただの意見ですが、
学生さんとかに向けてと仮定すると、
図の中央に、適当な確率分布に、リジェクト部分を色付けしたような図を重ねて描画すると、よりわかりやすいかもしれません…！
タグ：
posted at 11:37:45
#統計 互いに補集合になっているという関係から、検定法の棄却領域からその補集合として信頼区間の「和集合」も決まることが分かるだけではなく、逆に、任意の区間推定法を与えれば区間の「和集合」の補集合として棄却領域が決まり1つの検定法が得られることも分かります。 pic.twitter.com/JbvERsdlP2
タグ： 統計
posted at 11:33:24
#統計 検定での棄却領域と信頼区間の「和集合」は互いに相手の補集合になるという関係になっています。
これは本当にシンプルな話であり、これを教えてもらわなかった人が信頼区間の解釈で苦労するのは当然だと思います。
信頼区間を自分の武器の1つにしたい人にとってこれは価値ある知識です。 pic.twitter.com/Mwf2rAXFqt
タグ： 統計
posted at 11:28:32
#統計 検定と信頼区間の関係については以下のリンク先で紹介した教科書を読むとよいと思います。
どれも有名な教科書です。
おかしなことを言っている人達に影響されずに、普通に教科書から有益な知識を吸収すれば良いと思う。 twitter.com/genkuroki/stat...
タグ： 統計
posted at 11:24:07
私は「信頼区間」などの統計学入門に現れるキーワードについて定期的にツイッター検索しています。
結構、反ワクチンな発言もヒットして来て、非常に不快に思っています。😱
「ベイズの定理」で検索しても反ワク発言がヒットして来たりするので、ミュートしまくり。😅
不快でない議論を読みたい。😊
タグ：
posted at 11:17:34
#統計 その件ではsekkai先生や津川先生の側が普通に常識的に正しいことを言っているだけだと思います。
「信頼区間について議論になっている」という言い方をする人がいますが、実際にはsekkaiさんや津川さんの側が一方的に誤りを指摘した段階で終わりになるべき話題です。議論になっていない。 twitter.com/tsugawayusuke/...
タグ： 統計
posted at 11:12:44
うわ！ブロックを解除して来ました。
議論には一切応じる必要はないと思っています。
さっそくミュートしました。
しばらくしたら、こちらからブロックするかも。 twitter.com/genkuroki/stat...
タグ：
posted at 10:57:20
twitter.com/kurodoraneko15... を見て、私は「宝塚の宮澤氏は問題のある人物なので議論してはいけない」と思っています。
さらに、「議論には一切応じず、この人はおかしなことを言っていると一方的に発言しても、私の側は何も困らない」とも思っています。
通知が煩い場合にはミュートします。ではでは。 twitter.com/blanc0981/stat...
タグ：
posted at 10:54:05
宗教法人法で解散が決定すると、税制優遇がなくなるだけじゃなくて、その時点での「残余財産」の処分がなされる（第50条）。恐らく裁判所の管理下で処分がなされるので、ここで一気に被害者の確定や被害回復がなされるはず。残余財産が残るとは思えないんだけど、もし残れば国庫に行きます。
タグ：
posted at 08:46:11
私もご紹介されている文献はわかりやすいと思います。
以前（2018ー19くらい）、Greenland先生の講演も何度か拝聴しましたが、同じようなことを強調されていました。 twitter.com/genkuroki/stat...
タグ：
posted at 08:39:36
@id_imuimu twitter.com/id_imuimu/stat...
＞掛け算の順序にこだわることもあえてありなのかなといっしゅうまわって考えた。
行列や外積の話をしているなら、「あえてあり」とかじゃなく、
かけ算の順序に拘るのは当然のこと。拘らない方がおかしいわけで、
考えるまでもないことでしょう。
タグ：
posted at 07:39:18
多くのリプライも巻き添え？／日本ファクトチェックセンターさん、記事修正対応時にツイ消し→再投稿という対応をとっていたもよう togetter.com/li/1958922 #Togetter @togetter_jpより
タグ： Togetter
posted at 03:20:19
その不敗の宝塚の宮澤さんとやらは、私のことはブロックしているんだよな(笑)
お陰様で今日も平和だ。 twitter.com/sekkai/status/... pic.twitter.com/Ry3PiPsNeW
タグ：
posted at 03:12:56
#統計 例えば、3×4=3+3+3+3、4×3=4+4+4と定義したとき、3×4を4+4+4の意味で使ってはいけないと子供に強制する行為は子供を害しています。
それと同じようなことが、通常の信頼区間とベイズ信用区間について起こっているように見える。定義が全然違っていても条件が揃えば同じ解釈をしてよい。 twitter.com/genkuroki/stat...
タグ： 統計
posted at 03:00:16
#統計
地獄が発生していることを確認したい人向け😅
↓
twitter.com/search?q=until...
until:2022-10-16 "信頼区間" をツイッターで検索
タグ： 統計
posted at 02:30:18
#統計 検定と信頼区間が表裏一体であることは有名な教科書達にも書いてあります。
しかし、学部生向けの多くの入門的教科書では、信頼区間の解説が検定の解説の前に書いてあって、信頼区間と検定の表裏一体性には一切触れずに終わる。
信頼区間の解釈をまともにできない人が多いことの原因の1つ。 twitter.com/genkuroki/stat...
タグ： 統計
posted at 01:55:09
#統計 以下のツイートに連なるスレッドの内容に賛成の人が多そうに見えること(いいねの数などに注目)を、私は非常に残念に思いました。
多分、我々は大学学部レベルの統計学教育に問題を抱えています。
論文 journals.sagepub.com/doi/10.1177/02... のような議論がもっと広まって欲しいです。 twitter.com/ykfrs1217/stat... pic.twitter.com/hHqelXMFBU
タグ： 統計
posted at 01:46:06
#統計 信頼区間を示した途端に、RR=ρの型の仮説やOR=ωの型の仮説が検定では棄却されないρやωの値全体が明らかになっていることを認識できていれば、以下のリンク先の④D前半のようなことを言えるはずがない。 twitter.com/ykfrs1217/stat...
タグ： 統計
posted at 01:46:03
#統計 ④Bでも【求められた値そのものの差（違い）】が点推定値なのかそうでないかが曖昧すぎる。
そして、信頼区間の計算そのものがOR=ωやRR=ρの型の無数の仮説達の有意水準αでの検定を一挙にまとめてやった結果になっていることへの配慮が全くない。 twitter.com/ykfrs1217/stat...
タグ： 統計
posted at 01:46:01
#統計 以下のリンク先の④Aもひどく曖昧です。
ORやRRの点推定として"%"を求める話をしているようにも見えますが、それだと区間推定(信頼区間)の話にならない。
信頼区間の計算では実質的に、仮説OR=ωや仮説RE=ρの有意水準αでの検定法と同等の情報が使われることを認識している気配が全くない。 twitter.com/ykfrs1217/stat...
タグ： 統計
posted at 01:46:01
#統計 「仮説θ=aの有意水準αでの検定法と同等の情報」が信頼区間の計算で使われることを認識できていれば、以下のリンク先の③のような書き方はできないと思います。 twitter.com/ykfrs1217/stat...
タグ： 統計
posted at 01:46:00
#統計 以下のリンク先の③もひどく曖昧です。
信頼区間の計算に使われるのは「データの数値(数表)」であり、【分布】のような曖昧な呼び方はやめるべきです。
信頼度1-αの信頼区間の計算には
(1)データの数値
(2)仮説θ=aの有意水準αでの検定法と同等の情報
が使われます。続く twitter.com/ykfrs1217/stat...
タグ： 統計
posted at 01:45:59
#統計 【②信頼区間を求めることは検定につながる。求めることは検定ではない】も間違いではないですが、細部が曖昧すぎて教育的には有害なくらいミスリーディングだと思いました。
その理由はこのスレッド全体と関連スレッド達をすでに読んだ読者には明らかだと思いますが、以下で再度説明します。 twitter.com/ykfrs1217/stat...
タグ： 統計
posted at 01:45:57
#統計 【①検定とは、（帰無）仮説の評価である】
これは間違いではないですが、【(帰無)仮説】としてどのようなものを想定しているかが不明瞭すぎてミスリーディングだと思います。
多くに人達は、検定と言えば、「効果はゼロである」という型の帰無仮説の評価のことだと強く思い込んでいます。続く twitter.com/ykfrs1217/stat...
タグ： 統計
posted at 01:45:55
マルチンゲール＠データサイエンス×生産技 @industrial_ds
以下の動画でも同様なことが述べられていました。
一度、p値と信頼区間について腰を据えて学んぼう🙂
「仮説検定とP値の誤解」
youtu.be/vz9cZnB1d1c twitter.com/genkuroki/stat...
タグ：
posted at 00:30:45
