データサイエンス実戦講座［第５回］ベイズファクターとオルタナティブな仮説検定

ベイズ統計学の仮説検定手法の3つのポイントについて解説します。１. オルタナティブな仮説検定：アメリカ統計協会は従来の統計的有意性に基づく頻度論的統計学の仮説検定は誤解や誤用が多いと警鐘を鳴らしています。ベイズ統計学はこの代替となる検定手法を提供します。２．p値とベイズファクター：頻度論の検定指標のp値は帰無仮説の棄却の可否を判定するだけですが、ベイズの検定指標のベイズファクターは帰無仮説と対立仮説の確からしさの比を連続値で相対評価します。このため、どちらの仮説がどれほど確からしいかがわかるので、検定結果に基づいて柔軟に対策が立てられます。３．ベイズの仮説検定手法：現実の問題解決に適用可能なベイズの仮説検定手法として、１サンプルのｔ検定、対応のある２サンプルのｔ検定、独立した２サンプルのｔ検定、一元配置分散分析、適合性の検定、独立性の検定を、完全に習得します。