[過去ﾛｸﾞ] 【統計分析】機械学習・データマイニング24 (1002ﾚｽ)
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501(1): デフォルトの名無しさん (ｱｰｸｾｰ Sxe5-wJnf [126.196.33.29]) [sage] 2019/05/25(土) 17:21:31.34 ID:MDBcKokxx(1/2) AAS
>>494
若干スレ違いとも思うけど検定の多重性問題だね
ロジカルに考えると分かると思うよ
例えば3学級A, B, Cの算数の試験で、学級Cは他学級よりも優秀か調べたい
つまり (C > A) AND (C > B) を調べたい
検定としては(A = C) OR (B = C)を帰無仮説としてこれを棄却したい
棄却域をそれぞれ5%とすると、5%の可能性で(A = C)がFalse, (B = C)がFalseとなる
(A = C)と(B = C)の両方がFalseにならない限り、(A = C) OR (B = C)はFalseにならない
この場合はA = Cを帰無仮説とした検定とB = Cを帰無仮説とした検定の2つを行って良い
別のケースで、学級Aあるいは学級Bが学級Cよりも優秀か調べたい場合を考える
つまり (A > C) OR (B > C) を調べたい
検定としては(A = C) AND (B = C)を棄却したい
上記同様に棄却域をそれぞれ5%とすると、5%の可能性で(A = C)がFalse, (B = C)がFalseとなる
(A = C)と(B = C)のどちらかがFalseになると(A = C) AND (B = C)はFalseになってしまう
つまり棄却されやすくなってしまっているので有意水準を調整する必要がある
505(1): デフォルトの名無しさん (ｱｳｱｳｳｰ Sa3d-j5mF [106.129.83.38]) [sage] 2019/05/25(土) 19:52:31.11 ID:C+z4Q3r1a(1) AAS
>>501
出したい結論次第ということか
あと質問なんだけど、
前者の帰無仮説の(A=C)と(B=C)をそれぞれ棄却域5%で検定したら
全体では棄却域1-(1-0.05)*(1-0.05)=9.75%で検定したことになりませんか？
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