2021年9月23日木曜日

仮説検定に関するメモ

統計学入門で、仮説検定について再学習したのでメモ。改めて勉強すると曖昧な部分が整理されて良い。

仮説検定とは母集団について仮定された命題を標本で検証すること。帰無仮説を立ててその仮説が正しいとした場合に得られた標本が実現する確率の大きさで帰無仮説を採択するか棄却するかを決める

例えばコイン投げを考える。20回コインを投げて14回表が出た時このコインに偏りがあるかを検討したい。
この時、帰無仮説として「コインに偏りは無い」という仮説を立てる。もし偏りがない場合、コイン投げの確率分布は二項分布Binary(20, p=0.5)に従うはずである。このとき表が14回以上出る確率を計算すると0.0577程度となる。これは有意水準10%で仮説が棄却される。つまり「コインに偏りは無いとは言えない」という結果となる。

ちなみに帰無仮説の「帰無」は特に意味がなく単なる仮説と言っても差し障りないとのこと。



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