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いけいけ機械学習

統計、機械学習、AIを学んでいきたいと思います。 お役に立てば幸いです。

検定


検定

・帰無仮説を立てる

これは、破棄されることを想定するもの

・その対立仮説を設定する

・帰無仮説が正しいとすると、その前提で

帰無仮説を支持する極端に可能性が引くデータがあった場合

「偶然起こった」と考えるよりも、帰無仮説が誤ている

と考えて、帰無仮説を破棄する

逆に、帰無仮説が正しい時にでも、十分起こりえるデータであれば

帰無仮説は、破棄しまい

・帰無仮説が正しい場合の統計量をつくり、実際の値の統計量と比較する

(例)

サイコロの1の目が出る確率は、1/6

帰無仮説を、p=1/6 とする。対立仮説は、そうじゃない、とする

このサイコロを、60回ふると、1の目が30回出た

標本分布は、1/6と考えられ、これを、30/60 と比較すると

このサイコロは、p=1/6 では、ないとする

(帰無仮説を破棄する)





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