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検定の際に立てられる相反する二つの仮説の一つで、もう一つを帰無仮説という。帰無仮説と対立仮説の区別については、本によっていろいろな説明がされていて今一 つわかりにくい。帰無仮説は単純仮説で対立仮説は複合仮説だとか、帰無仮説は「関係がない」というタイプの仮説で対立仮説は「関係がある」というタイプの 仮説だとか。でも、実はこういったことは、検定が使われる状況とか技術的な制約とかによってたまたまそうなっているにすぎず、純理論的には本質的ではない。純理論的に本質的な差は、帰無仮説は棄却される確率（第一種の過誤の確率）を有意水準で厳しく制御されるのに対し、対立仮説はそうではないという点にある。

検定の際に立てられる相反する二つの仮説の一つで、もう一つを対立仮説という。帰無仮説と対立仮説の区別については、本によっていろいろな説明がされていて今一つわかりにくい。帰無仮説は単純仮説で対立仮説は複合仮説だとか、帰無仮説は「関係がない」というタイプの仮説で対立仮説は「関係がある」というタイプの仮説だとか。でも、実はこういったことは、検定が使われる状況とか技術的な制約とかによってたまたまそうなっているにすぎず、純理論的には本質的ではない。純理論的に本質的な差は、帰無仮説は棄却される確率（第一種の過誤の確率）を有意水準で厳しく制御されるのに対し、対立仮説はそうではないという点にある。

「第一種の過誤」を参照。

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。

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。

「検定」を参照。

「検定」を参照。