P

@cecilehonda2234

2 жыл бұрын

今の時代、P

めちゃめちゃためになる。

13:45 有意水準についての裏話が聞けてラッキーです！

急に出てきて大学でちょうどやったところなので見たら、分かりやすく助かりました。

無料で見られるなんてありがたいです！

とても参考になりました。ありがとうございました。データを見る・解析する全ての人が知っておくべき事ですね。

急に出てくるようになった人多そう

統計的手法は間違えて理解しても間違いがはっきり成果物に現れないので気づきにくいんでしょうね

何もわからなかったけど、分かった気になりました。 ありがとうございました。

アーカイブにしてもらえてありがたいです。

非常にわかりやすいですね。参考になりました。

KZreadでこれ見れるのすごすぎる

@cecilehonda2234

2 жыл бұрын

私ももっとコーセラを見ないといけないね

抗生物質の優位性を示すときにt検定をやって、そのときにP値を用いたけど、発表のときに有意水準5%ってなんで？って教授に聞かれて撃沈した思い出が、、。

データの信頼度、誤差解析、測定系の分析は重要だ。タンパリングで痛い目にあった例はアメリカの作業分析などでも少なくない。

31:17 ランダムサンプリング等、バイアスの少ないデータ取得などは【疫学】の分野の要素にも絡んできて重要ですよね！

最近復習してたから助かる

非常に勉強になりました。

財津チャンネルぐらい勉強になる

こんな有益動画消さないでください(´；ω；`)ｳｩｩ

全くこの分野には明るくないが、頭のいい人の話す話はわかりやすいですね。

聴いてるだけで頭が100倍よくなった気がする

高校の教科書からして、誤解を招かないように書かないと。 統計調査報告で、必要項目(全ての仮定など)を網羅させるための、標準フォーマットがあっていいのでは。

これ全人類見るべきやろ

凄いわかりやすい

非常に心が安らぐ。(2022/12/24)

素晴らしい動画だ。

喋っている内容の意味が分かる程度の大学を出ていて本当に良かった。

@kaisei9418

2 жыл бұрын

どこ大学？

@sod5370

2 жыл бұрын

そもそも専攻していて良かったね

@user-xg4oz1ci8d

2 жыл бұрын

俺MARCH卒だけど全くわからんかったぞｗ

@EGINGroup46

Жыл бұрын

大学のレベルより勉強してるかどうかだろ

いい話だった。 でも、なんでこの動画がおすすめに出てきたのだろうｗ　 私がこの手の研究に関わってた（20年以上前、それも1回だけ）ことが関連付けられたのだろうか😶 確かに20年以上前のあのころに聞きたかった話なのだが.....

P値とか適当に決めてた。仮定を否定することで立証するという形態が変態的ですから。

すごく参考になりました。パワポを公開してもらうことってやっぱり出来ないでしょうか…？

厚生労働省の人たちに聞いて欲しい話だ

多分観ても分からんだろうけどちょっと気になるから再生してみたら案の定1つも理解できないのでそっと停止した。

急にオススメでてきた

バイオメトリクス学会でダウンロードしたよ。おもしろかつた。

そもそも事前確率5%程度の仮説だったら、P値が0.05未満を示した研究があったとしても、真に仮説が正しい可能性は半々程度かもしれない。 逆に、多重性を補正しない副次解析を軽視する人がいるけど信頼区間や傾向は大事で、新しい解釈や発展のきっかけになり得る。有意水準が全てじゃない。 仮設検定は、何かの仮説を証明するためのもの、ではなくて、進むべき仮説の方向性を示すもの

愚問に見えて、本質的な問いかけとはこう言うことなのかな。勉強しなおさないと。

大抵の人が誤解してるんじゃない？これ

これも消えちゃうのか....勿体無いです。

28:00

統計学ガチ勢は「証明」なんて言葉は使わない。数学と違って、統計学は「証拠」しか集められないのだから。医療統計みたいな似非科学はまだまだ闇が深い

ASAの声明が、もはや昔と言えるほどになりましたが、あんまり状況は改善しませんね…。

Why was I recommended this?

t検定のような古典的な統計学的検定のお話は、ネイマン-ピアソンの頻度主義の流れから来ているので、そのお話抜きにすると、なぜ帰無仮説を「棄却する (reject)」ことで対立仮説を「受け入れる (accept)」のか、というややこしいロジックの説明の理由が難しいです。ここで、仮説を否定/反証（deny, disprove）しているわけでもなく、証明（prove）しているわけでもないことが重要で、ランダムサンプリングで大量のサンプルを取ってきて、統計学的検定を何万回して、p値がたとえ限りなく0に近かったとしたところで、仮説を証明することも否定することもできません。また、昨今のビッグデータ事情では、検定一回だけで終わる、ということは非常に稀で、多重検定の問題（p値修正）も取り上げてほしいところです。 また、この頻度主義の流れからベイズ主義の流れを説明しないと現代の統計学的検定のお話（講義）としては不十分な気がします。（統計学的）検定は仮説を調べるための一つの道具に過ぎず、動画でも述べられていますがたくさんの仮定が置かれるのが普通なので、（分野によりますが）統計モデリング（回帰分析）だけではなく、多変量解析、非線形解析、機械学習などの手法も併せて多角的にデータを分析する手法が現代の流れで、統計学的検定だけで結論を出す（検定結果を信じる）のは危険です。一般的に、統計モデルはシステム内の要素関係の詳細をブラックボックス化した確率モデルであるので、流体や分子のように力学的なモデルが（ある程度）自明な場合は、数学的/物理学的手法（理論化、モデル化）も多変量/非線形現象の仮説検証には有効です。

@user-nh7le6zj6p

2 жыл бұрын

多角的に解析するのが流れは草 ネットって平気で適当こくやつがでるから草だわ

@blabroblabro

2 жыл бұрын

調べた言葉、いっぱい繋げてえらいね

ベイズ統計の事後分布はどのように説明されるのでしょうか？

心理学で習った内容だ

どなたか教えてください(>_

@c4kmr9

3 ай бұрын

信頼区間は無作為抽出を複数回繰り返した時、95%の「割合」で母平均など（真の値）を含む区間のことを指します。まず真の値とは確率的に値をとったりしないので、真の値が信頼区間に入る確率、という表現は意味をなしません。また、わかりにくいですが、理想的なサンプリングに基づいた場合と仮定して信頼区間を計算するので、95%の「確率」で真の値を含む、とも言い難いです。僕もまだ勉強中です…

@user-bl9og1qv6i

3 ай бұрын

@@c4kmr9 ご回答ありがとうございます。 無作為抽出を100回繰り返して95%信頼区間を求めたとき、95回は真の値がその範囲にあるということですよね。100回の試行をして95回が入るということだから確率と言ってもいいのではないでしょうか？ また、理想的なサンプリングをしているという前提で確率論を言ってはいけないのはなぜでしょうか？ 統計とは確率論だというのが原則だと思いますが。

@user-qx3kv3kr1z

2 ай бұрын

⁠@@user-bl9og1qv6i まず前提として、数学で言う確率とは誰しもが未知であることについていいます。 例えば、これからサイコロを投げてその値が2以上3以下になる確率は考えることはできますが、ネイピア数eが開区間［2,3］に入る確率を考える事はできません。 この例をもとにいえば、真の値が信頼区間［a,b］にはいる確率なんてものは考えることが出来ないというわけです。 では、標本を取る操作を100回行って95回が信頼区間にはいるということはどういうことでしょうか。それは、これからサイコロを投げる行為と同様に、これから無作為に標本を抽出して得た区間に真の値が入るか否かというのは、まだ誰にも分かりません、つまり誰しもにとって未知です。ですから、確率的な表現である95%信頼区間と呼ばれます。 つまり、言いたい事はとてもよく分かりますが、そもそも、『真の値が信頼区間に入る確率』という表現自体が許されないということです。このお気持ちを表現するために、標本抽出を100回行った結果、95回が抽出によって生まれた区間に真の値が入る、というしかできないのです

@user-qx3kv3kr1z

2 ай бұрын

@@user-bl9og1qv6i そうです、それは確率です。 私が言っているのは 「95%信頼区間に真の値が含まれる確率」という表現が数学的に誤りであるということです。 あなたの言いたいお気持ちを、数学的に正しい表現に添削すれば 「標本抽出を100回繰り返した時に95回は真の値が信頼区間に含まれる」 という表現になるというだけのことです。

@user-bl9og1qv6i

2 ай бұрын

@@user-qx3kv3kr1z ご回答ありがとうございます。 おっしゃることは理解したと思います。 つまり、「95%信頼区間は、95%の確率で真の値がその範囲に入る確率」という表現は、主語が真の値なのでそれに対し確率という表現はできないということかと思います。 であれば、95%信頼区間を主語にして、「95%信頼区間は、95%の確率で信頼区間が真の値を含む確率」と言えばどうでしょう？

I See

つまりP値と点Pは一緒ってことで合ってるよね？

サムネで劇団ひとりのネタかと思って開いたけど、結局最後まで見ちゃった...

なぜおすすめに

これ大学生の頃に観たかったよwwww

@cecilehonda2234

2 жыл бұрын

中高生の義務教育で取り組むべきと主張する。心理学と同列に

38:23 p値が低いとは

なぜおすすめ

ピタットハウスに手付金を横領されて困ってます。

What am I watching

@user-gr6tm6ob6p

2 жыл бұрын

japan is great!

@cecilehonda2234

2 жыл бұрын

@@user-gr6tm6ob6p It is not wrong that Japan is one of the best in the world in terms of peace.

まじでめちゃくちゃわからん

p値は抜ける👍👍👍👍

うーん、やっぱり、ある標本の95%信頼区間の中に母平均がある確率は95%だと思うのですが。。

@bigskywing1019

2 жыл бұрын

いえ、スライドにある通り、神しか知らない母平均は確率変数でないので、ある一つの標本の95%信頼区間の中に母平均がある確率（という表現はふさわしくないですが）は0（含まれていない）か1（含まれているか）です。 よくある（少し不完全な）説明としては、100の標本をとると、95%信頼区間に母平均が含まれている標本はだいたい95あるという意味です。

@ShenMi3242

2 жыл бұрын

@@bigskywing1019 ありがとうございます。標本を１セット選んだ時点で、その95％信頼区間に母平均があるか無いかは確定している（1か0）、ということですよね。量子論でいう非実在性を認めるかどうか、という議論に似た、いわば哲学の違いのように思いますが、私は「認めた方が便利」のように感じます。

@user-un9xv6th3u

2 жыл бұрын

@@ShenMi3242 自分も1か0かの説明には懐疑的で、これは確率とは何かということへの信念の違いに由来すると思います。 自分は確率は情報の数値化であるという立場なので、今入手していない神の情報をもとに確率の議論をするのは不適切なように思います。 ただ、その立場に立ったとしても、「真の値が95％信頼区間に含まれる確率が95%」は誤りです。正しくいうなら 「(諸々の仮定が正しいとして)真の値が95％信頼区間外に含まれている場合には、今回の結果が得られる確率は5%以下である」 です。 モンティ・ホール問題と同様に、条件付き確率を、単純な確率と混同してしまうことがこの問題の本質であるように思います。

お腹痛くなってくるわ

P値は抜ける

KZread君、俺みたいなバカにこんな難しい話をオススメに出してきても理解出来るわけなかろうが

可燃性が高そうなテーマだァ

😃😃😃😃

ぴーち！🍑

かき

睡眠導入にもってこいな分からなさ。