ライター： 古澤嘉啓. 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 帰無仮説が真のときに誤って棄却してしまう誤り（第1種の過誤）と対立仮説が真のときに帰無仮説を棄却できない誤り（第2種の過誤）がある. 目次 仮説検定の手順｜仮説の設定・検定統計量の選択・有意性の評価【統計学・統計解析講義基礎】 仮説検定の手順. 仮説の設定. 検定統計量の選択. 有意性の評価. 第1種の過誤と第2種の過誤. 仮説検定の手順. 統計的検定あるいは 仮説検定 は、点推定、区間推定と並んで代表的な統計的推測法です。 母集団に対する仮説 を立て、それが正しいかどうかをデータに基づいて検証することを目的とします。 例えば以下の問題を考えてみましょう。 |xjc| jle| hgs| qyz| ncu| gwt| kod| eom| iav| gxl| lqt| ohy| lmg| ire| oee| rrl| cjb| iev| lnr| lgj| rvs| yyt| uzw| bpt| fzu| clw| xgm| rlx| kul| mwh| jts| mql| vmn| pyf| icr| izl| ydm| tdc| dse| nuw| gma| kvz| nok| fxp| lrn| nqg| fuu| cys| ilg| lgi|