このサイトで使われている用語の解説です。
タイプⅠエラー | |
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「第一種の過誤」を参照。 | |
タイプⅡエラー | |
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「第二種の過誤」を参照。 | |
両側検定 | |
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仮説検定 | |
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「検定」を参照。 | |
対立仮説 | |
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帰無仮説 | |
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有意水準 | |
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棄却域 | |
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棄却点 | |
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棄却域の上限・下限を表すために使われる値。 | |
検定 | |
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母数 | |
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確率分布の性質を表すパラメータのことで、平均や分散が代表的。母数は実は parameter の和訳なので、素直にパラメータと訳してもいいところだが、統計学の場合、他の分野で使うパラメータとは微妙にニュアンスが違うので、母数という訳が使われることが多い。 | |
片側検定 | |
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確率分布 | |
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確率変数とその発生確率の関係を表す関数のこと。微分で表した場合には確率密度関数、積分で表した場合には累積分布関数という。英語だと、略してPDF(=probability density function)とかCDF(=cumulative distribution function)とか呼ぶことが多い。 | |
第一種の誤り | |
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「第一種の過誤」を参照。 | |
第一種の過誤 | |
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第一種の誤り、タイプⅠエラーなどとも言う。記号 α で表されることが多いので、これにひっかけて「あわてものの誤り」と呼ばれることもある。検定において、帰無仮説が正しいにもかかわらず棄却されるという間違いのこと。もともと統計的検定というのは、不確実な情報から断定的な結論を出すというちょっと無理のある方法なので、常に間違いの危険がある。その間違いの起こりやすさを測って、検定方法の良し悪しを評価するために、こういう概念がある。第一種の過誤の確率と第二種の過誤の確率を両方同時に減らすことができるとは限らないので、ネイマン=ピアソン流の検定では通常、第一種の過誤の確率は有意水準で厳しく制限し、第二種の過誤の確率に関してはベスト・エフォートでできるだけ減らせばよい、という立場をとる。この非対称性こそがネイマン=ピアソン流の検定の最大の特徴と言える。 | |
第二種の誤り | |
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「第二種の過誤」を参照。 | |
第二種の過誤 | |
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第二種の誤り、タイプⅡエラーなどとも言う。記号 β で表されることが多いので、これにひっかけて「ぼんやりものの誤り」と呼ばれることもある。検定において、帰無仮説が誤っているにもかかわらず受容されるという間違いのこと。もともと統計的検定というの は、不確実な情報から断定的な結論を出すというちょっと無理のある方法なので、常に間違いの危険がある。その間違いの起こりやすさを測って、検定方法の良 し悪しを評価するために、こういう概念がある。第一種の過誤の確率と第二種の過誤の確率を両方同時に減らすことができるとは限らないので、ネイマン=ピア ソン流の検定では通常、第一種の過誤の確率は有意水準で厳しく制限し、第二種の過誤の確率に関してはベスト・エフォートでできるだけ減らせばよい、という 立場をとる。この非対称性こそがネイマン=ピアソン流の検定の最大の特徴と言える。 | |
統計的検定 | |
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「検定」を参照。 | |