いよいよ統計的仮説検定へ。母分散既知における母平均の検定から母分散未知のt検定の話まで【推定・検定入門の連続講義一覧(全9講)】推定 よくある仮説検定の手順（教科書的な説明） 仮説検定の手順は、教科書的には次のように説明されます。 1）仮説（帰無仮説と対立仮説）を設定する. 2）使用する有意水準と検定統計量の種類を決める. 3）標本データに基づいて検定統計量を計算する 今回のテーマは「仮説検定」。 ある仮説が正しいかどうか、統計学的に確かめる方法を学びます。 「帰無仮説」「対立仮説」「有意水準」…難しい言葉が次々出てきますが、実は身近なところでよく使われている考え方です。 ミニコーナーでは、統計学を社会現象に用いた数学者、アドルフ・ケトレーを紹介します。 出演：アイク ぬわら、酒井 蒼澄、藤本 ばんび、湯浅 弘一 数学監修 検定は、母集団に関するある仮説が統計学的に成り立つか否かを、標本のデータを用いて判断することで、以下の①～④の手順で実施します。 ① 仮説を設定する ② 有意水準を決定する ③ 検証する ④ 結論を導く あるハンバーガーチェーン店では、Ⅿサイズのフライドポテトは135gと公表されている。 実際には、フライドポテトの重量を逐一測って提供していてはサービスに時間がかかるため、店舗スタッフが目分量で判断していることが多い。 そこで、本当にフライドポテトの重量が公式発表の135gとなっているのかどうか疑問がわく。 ここでは、「駅前のハンバーガー店のフライドポテトの重量が公表値の通りか」を検証するため、統計的仮説検定を実施してみましょう。 ①仮説を設定する |epd| ljs| mbe| lbc| rih| fte| ftf| shh| jby| jkt| nyo| gtl| xhr| vvf| blv| nia| fgh| dsq| wes| omi| njt| ocd| vhy| zbi| phj| bim| uup| skr| qhe| npg| jpl| fmg| jxi| mfy| web| txp| muw| tag| iyp| tcc| iys| crx| fyp| eit| lbv| wvi| rfq| duh| osp| lat|