投稿者: 事務局アイロイ

《 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

《 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

《 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

《 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

《 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

《 データサイエンス基礎 》 ◆大数の法則 ←　前へ § 数の多さだけでは解決できない問題 　もし、回答率が同じであるなら、日本全国から単純無作為で300サンプルを抽出した調査よりも、単純無作為で5,000サンプルを抽出… 続きを読む § 数の多さだけでは解決できない問題

《 データサイエンス基礎 》 ←　前へ ◆大数の法則 大数の法則とは、試行回数を増やすと結果の平均値が理論上の期待値に近づく、という基本的な法則である。アンケート調査で回答者数を増やせば結果の信頼性が増す、というのは直感… 続きを読む ◆大数の法則

《 データサイエンス基礎 》 ◆基本統計量 ←　前へ § 最頻値 最頻値は、データの中で最も頻繁に出現する値である。 ・例：10人の身長を測定したら、160cmが4人、165cmが3人、170cmが3人いた場合、その最頻… 続きを読む § 最頻値

《 データサイエンス基礎 》 ◆基本統計量 ←　前へ § 中央値 中央値は、データを小さい順に並べたときの中央の値である。外れ値（他のデータと比べて極端な値となっているデータ）の影響を受けにくい特徴がある。 ・例：テスト… 続きを読む § 中央値

《 データサイエンス基礎 》 ◆基本統計量 ←　前へ § 平均値 平均値は、量的データの合計をデータの数で割った値で、データ全体の中心的な傾向を示す。 ・例：テストの得点が50点、85点、90点だった場合の平均値は、（5… 続きを読む § 平均値