どんな具合か、を調べる。正確確率検定は、前にもやったけど周辺度数が決まっているときに、考えられる分割表のパターンを列挙して、その生起確率を求める。階乗が含まれるので計算機的には対数をとる。周辺度数が大きくなると取りうる分割表のパターンが増えるので、計算量としては厳しい。すべての場合の数を網羅するので、正確と言われる。http://bio-info.biz/tips/r_fisher_test.htmlカイ自乗検定は、分割表に対して検定をすれば、2群が独立なのかそれともなんらかの関係をもって各項が分布しているのかを検定するし、1次元ベクトルに使えば、例えばメンデルのアサガオの色的なあれで言えばどれくらい想定している確率に従って分布しているかの適合度検定とかに使われる。これはどちらも、周辺度数(か想定確率)によって各項の期待値というものが計算できて、そこからどれくらいずれているかを定量化してp値にしている。ずれは自乗値で計算されていて、そこから分割表の行と列数に応じた自由度が決まって、カイ自乗分布から統計量→p値への変換がなされる。すると、統計量はとなる。おおざっぱな範囲しか担当しないため、分子もそれ相応にいじらないと、値がずれる。大きくなる方向にずれるため、結果としてp値が過小評価される傾向にある。このため、周辺度数が小さいとか、各項に5以下の要素がある場合は、補正しましょうとかなんとか言われる。項分の計算をすればいいので、高速である。周辺度数が小さい場合は誤差が大きい。周辺度数がそこそこ大きくなれば理論値に近づくので、よい。本当に理論値が欲しい時はアレ。尤度比検定は、比較したいふたつの仮説の尤度比をとって、それがあまりにも偏っていたらその値が大きくなるので、そうなった場合は基準となる仮説を棄却しましょう、という考え。「ふたつの行のデータを生じた確率は異なる」というのが一般的である。掛け算は対数で足し算になること、対数の掛け算は乗数になることを利用すれば、2倍の対数が自乗っぽくなって、カイ自乗分布に帰着できる。帰無仮説では、片方の群の確率を決めれば、周辺度数が決まっているのでもう片方も同時に決まるので、自由度は1。一方で、対立仮説では、片方の群を決めても、ふたつの群は別々だろうという想定のもとで検定をしようとしているので、もう片方の確率は決まらない。よってこれも独自に確率を決めなければならず、自由度は2。カイ自乗分布を採用する。尤度比検定は、尤度が定義できて、比較したいふたつの仮説があれば、理論上はなんにでも応用可能である。理論的な部分を含むので、連続的ではあるが、サンプルサイズが小さい時のズレの問題がある。ある項を増減させることができるが、その増減をすべての場合にやり尽くした時の取りうる分割表について、y軸をp値としてプロットしている。周辺度数が小さい分割表でやってみると、なぜかカイ自乗分布(補正あり)がもっとも大きいp値が返ってきてしまった。下回りやすいからする、というのはやってはいけないことである。あれば、解析を始めるまえから、「尤度比検定を使います」と宣言して、尤度比検定しか使わないのはどうか。これは、個人的にはギリギリ許してあげようかと思う。「尤度比検定はそもそも小さなp値がでやすい。それすなわち論文になりやすい!」というような邪な考えならば、絶対に許さない絶対ニダ。これなら文句ないでしょ?)な方法を選択しておくのが無難。ようなチンケな領域においてほとんど手法間に差はない。分割表をさらに偏らせた方向に行っているので、ものすごく小さなp値が出やすい)、小さなp値が出ている。この領域では、尤度比検定がものすごい小さなp値を出す傾向にあるようである。乗のp値ってそんなの誰も気にしない領域だと思うので、まあいいんじゃないかとは思うけど。エクセルで解析結果が違うんですがどうしたらいいですか?という質問を同級生から受けた。―ベイズ的〈ポストp値時代〉の統計学―COI:筆者とはなんの関係もありません。ハイスループット、...2011-01-21どのイニングに誰が先頭打者になりやすいか野球の続き。2年2月21日版の国内コロナ陽性者をgooglevisでやるふたつの分布が違うのをどう示したらいいですか混合分布:急性期と亜急性期の発症があるモニターICUルーチン月別アーカイブはてなブログをはじめよう!MikuHatsuneさんは、はてなブログを使っています。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。