#統計 尤度(ゆうど)とP値の微妙な違いに注意が必要。...
黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki
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Apr 28, 2025
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#統計 尤度(ゆうど)とP値の微妙な違いに注意が必要。
特定の統計モデルの確率分布の下でデータの数値__と同じ値__が生成される確率__またはその密度__→尤度(ゆうど)
特定の統計モデルの確率分布の下でデータの数値__以上に極端な値__が生成される確率__またはその近似値__→P値
x.com/genkuroki/stat…
特定の統計モデルの確率分布の下でデータの数値__と同じ値__が生成される確率__またはその密度__→尤度(ゆうど)
特定の統計モデルの確率分布の下でデータの数値__以上に極端な値__が生成される確率__またはその近似値__→P値
x.com/genkuroki/stat…
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#統計 尤度(ゆうど)はデータの数値とぴったり同じ数値がモデルの確率分布で生成される確率(離散分布の場合)または確率密度(連続分布の場合)です。
P値はデータの数値の他に「より極端な値」(←これの定義の決定に対立仮説が使われる)がモデルの確率分布で生成される確率も足し上げた結果になります。
P値はデータの数値の他に「より極端な値」(←これの定義の決定に対立仮説が使われる)がモデルの確率分布で生成される確率も足し上げた結果になります。
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#統計 尤度(ゆうど)もP値も、データの数値とモデルの確率分布の適合度(goodness of fit)もしくは相性の良さ(compatibility)の指標になっています。
P値を定義するときに使われる帰無仮説(検定仮説)は、モデルの確率分布を指定もしくは制限する条件として使われます。
P値を定義するときに使われる帰無仮説(検定仮説)は、モデルの確率分布を指定もしくは制限する条件として使われます。
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#統計 尤度(ゆうど)とP値についてはこのスレッドに書いたように整理された解説は教科書では見当たりません。
このスレッドのように整理せずに教わって、尤度やP値の概念を理解することは困難だと思います。
実際、多くの人達が全然理解していない。(練習問題を解けても理解はしていない。)
このスレッドのように整理せずに教わって、尤度やP値の概念を理解することは困難だと思います。
実際、多くの人達が全然理解していない。(練習問題を解けても理解はしていない。)