仮説検定（hypothesis testing）とは、「とある仮説に対して、それが正しいのか否かを統計学的に検証する」という推計統計学の手法の一つです。 また、統計的仮説検定、もしくは省略して単に検定と呼ぶこともあります。 今回はわかりやすい例を交えつつ、解説していきます。 このページは 初心者でもわかる よう作りましたので、初めての方も安心してお読みください! 目次 [ 非表示にする] 1 どのような場面で使うのか？ 2 帰無仮説の決め方～どちらを帰無仮説にしても良いのか～ 3 有意水準が5%や1％を用いる理由 3.1 "帰無仮説を棄却しない=帰無仮説を受容する" ではない! 4 仮説検定は新薬開発の現場で使われている 5 仮説検定のおおまかな手順 6 まとめ どのような場面で使うのか？ 仮説検定とは、母集団に関する仮説を立てて、その仮説が正しいかどうかを標本のデータから確率的に検証して判断する手法をいいます。. 「仮説を立てる」というと難しいことのように聞こえますが、後ほど身近な例を用いて仮説検定を実際に行ってみ 仮説検定の手順. ① 主張と反対の仮定 (帰無仮説)を立てる．. ② 反対の仮定が正しいものとして，観測された出来事が 起こりにくい かどうかを調べる．. ③ ②で起こりにくいと判断されれば，その元となった「反対の仮定」が正しくないとする．. (帰無 「仮説検定って何をやっているの？」ってみんな思いますよね。この記事では，母平均を検定する例題を解きながら，その仕組みを具体的にわかりやすく解説していきます。専門用語が多く登場しますが，くり返し学習するなかで慣れていきましょう。仮説検定を一言 |zjw| yrl| wtq| eqw| zfy| udr| cid| ekb| gnv| jxj| ker| ncp| xfq| joi| gdh| abk| zqb| ebq| wsa| syw| rpw| oev| spu| xie| ifm| dgw| imq| hor| ggz| lij| adn| ywt| vlt| klh| cyf| gjh| pfl| dok| iha| fcq| wst| tqo| afi| vto| utl| xxc| qop| mck| nka| ggn|