まずは蝋の翼から。

学んだことを書きながら確認・整理するためのメモブログ。こういうことなのかな?といったことをふわっと書いたりしていますが、理解が浅いゆえに的はずれなことも多々あると思うのでツッコミ歓迎

検定の一般化した使い方

前の記事 knknkn.hatenablog.com

を書きながら思ったのだけど、そもそも「どの統計モデル」に対して「どういうとき」「どの検定を使うか」が割と疑問。

使い分け

44の例題で学ぶ統計的検定と推定の解き方を読むとそのあたりが書かれていた。

によって判別するそう。
なお、パラメトリックとは

パラメトリック検定は母集団のデータの分布が正規分布と仮定されている。
一方,ノンパラメトリック検定は母集団の分布に仮定がない.
注意してほしいのは,ノンパラメトリック検定には母集団が正規分布している場合も含まれることである

とのこと。統計検定を理解せずに使っている人のために I
前の記事だと二項分布だけど、結局n数増えると正規分布じゃなくても中心極限定理によって近似正規分布になるので正規分布を前提にしているt検定でもよいっぽい。また、変換をおこなって正規分布化できる場合でもよい。

色々まとめると

モデルはある確率分布に従っていると仮定すると、上記分類によってその確率分布がどの分布に従っているか判断ができる。
その確率分布に沿って、その分布にしたがったt値の計算式でt値あるいはp値を求める。
そして前回同様、事前に決めた有意水準に基づいて検定をおこなう。
・・・って感じか?

統計検定を理解せずに使っている人のためにはI, II, III全てあとでちゃんと読んでおこう。