XXでないこと/より大きいこと/より小さいこと、が仮説の例になります。1本あたり500mlの飲み物を製造する機械があり、10本ほどサンプリングして調査したら以下の様なパラメータを得たときに、製造した飲み物は500mlと言ってよいかの検定を考えます。仮説:母平均500ml:母平均は500mlではないまた、得られている情報は以下の通りであるとしましょう。:0.05この問題は本当に適当に設定しているので、パラメータを変えて色々変えてみると楽しいかもしれません。Pythonで書くと以下のようになります。500mlが仮説になっています。今回は不偏分散を使って母平均が500mlであるかどうかの検定を行うものですので、t分布を使いますが、t分布を使う検定はt検定と呼ばれます。t分布は自由度というパラメータがあり、自由度はサンプルサイズ-1となりますので、今回は自由度10-1=9のt分布となります。自由度9のt分布は以下のような形になっていて、青色の部分が全体の95%の範囲でここをはみ出た黄色い部分が残りの5%です。下側の2.5%点と上側の97.5%点はPythonなら以下のようにして求められます。{}".format(lower))実行すると、横軸tの値が-2.262157162740992を下回った場合、もしくは、2.262157162740992を上回った場合、5%程度の確率でしか怒らないことが発生した、といえます。t値の計算は以下のように行います。Pythonで書くと以下のようになります。{}".format(t_val))t値として-1.8864844365676363という値が得られたはずです。得られた諸々の値から検定を行ってみましょう。繰り返しになりますが、t値は-1.89です。これとt分布から得られた下側2.5%点(-2.26)を見比べるとt値のほうが大きい値です。逆に上側の97.5%点(2.26)と比べるとt値のほうが小さいです。棄却しないということになります。Pythonで書くとこんな感じです。rejected")まとめt検定に限らず、検定はある確率分布を仮定してその確率分布に収まるか/収まらないかで仮説を採択/棄却します。一般的には0.05に設定されることが多いようですが、統計検定ではたまに0.1に設定されている問題があるので注意しましょう笑このように検定を用いると、標本で得られた値がそれらしいのか、それらしくないのか簡単に計算することができます。なにかそのデータがもっともらしいのか確認したいときは、適切な確率分布の元で検定を実施すると良いかと思います。(1)認定はてなブログをはじめよう!marufeuillex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。