月: 2024年11月

§クラスター分析とは

《 データサイエンス基礎 》　 ←　前へ §クラスター分析とは 　クラスター分析は、データを、似た特徴を持つグループ（＝クラスター）に分類する手法である。 例：顧客を購買傾向に基づいてクラスター化し、マーケティングの戦略… 続きを読む §クラスター分析とは

§ 結果の解釈

《 データサイエンス基礎 》 ◆検定と有意水準 ←　前へ § 結果の解釈 p値と有意水準を比較して、以下のように帰無仮説を棄却するかどうかを判断する。 ・p値≦有意水準の場合：帰無仮説を棄却し、対立仮説を支持する。 ・p… 続きを読む § 結果の解釈

§ 検定統計量とp値

《 データサイエンス基礎 》 ◆検定と有意水準 ←　前へ § 検定統計量とp値 検定統計量は、得られたデータから計算される値で、帰無仮説が正しいことを前提にした場合に、そのデータが期待されているものからどの程度離れている… 続きを読む § 検定統計量とp値

§ 有意水準とは

《 データサイエンス基礎 》 ◆検定と有意水準 ←　前へ § 有意水準とは 　有意水準とは、帰無仮説を棄却するかどうかを判断する基準となる値のことである。通常は5%（0.05）や1%（0.01）といった値が使われる。* … 続きを読む § 有意水準とは

§ 帰無仮説と対立仮説

《 データサイエンス基礎 》 ◆検定と有意水準 ←　前へ § 帰無仮説と対立仮説 　帰無仮説は、仮説検定において最初に設定する仮説で、一般的には「差がない」や「効果がない」といった否定的な内容にする。 ・例：新しい薬と従… 続きを読む § 帰無仮説と対立仮説

§ 仮説検定の流れ

《 データサイエンス基礎 》 ◆検定と有意水準 ←　前へ § 仮説検定の流れ 　仮説検定は以下のステップで行い、仮説が正しいかどうかを判断する。それぞれの用語については、以降で説明する。 ・帰無仮説と対立仮説を立てる ・… 続きを読む § 仮説検定の流れ

◆検定と有意水準

《 データサイエンス基礎 》 ←　前へ ◆検定と有意水準 　アンケート調査を実施する場合には、仮説を立てる（「こうじゃないかな」という仮の答えを用意する）ことからスタートする。その仮説を検証するために必要となる内容が、ア… 続きを読む ◆検定と有意水準

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