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February 25, 22
スライド概要
データサイエンス演習(R システムを使用)
https://www.kkaneko.jp/cc/rd/index.html
金子邦彦研究室ホームページ
https://www.kkaneko.jp/index.html
金子邦彦(かねこくにひこ) 福山大学・工学部・教授 ホームページ: https://www.kkaneko.jp/index.html 金子邦彦 YouTube チャンネル: https://youtube.com/user/kunihikokaneko
rd-5. 標本の t 検定(ウエ ルチの検定) データサイエンス演習 (R システムを使用) https://www.kkaneko.jp/de/rd/index.html 金子邦彦 1
母集団 変数 標本 2
標本の例 変数 128 104 124 85 120 118 110 96 85 109 標本1 標本2 平均 112.2 平均 103.6 3
p値 128 104 124 85 120 変数 標本1 変数 100 106 89 89 105 標本2 「この2つの変数の母平均は等しい」と 思って大丈夫か? 母平均が等しい2つの変数から 標本1,標本2が得られる確率は 0.1541 (p値) → 十分ありえる 4
R での二標本の t 検定(ウェルチの検定) • 二標本の t 検定(ウェルチの検定) 二変数ともに正規分布のときに使用 R システム: t.test(<標本1>, <標本2>, var.equal=F) p値が表示される t.test( c(128, 104, 124, 85, 120), c(100, 106, 89, 89, 105), var.equal=F ) 5
p値 128 104 124 85 120 変数 標本1 変数 180 191 189 131 130 150 標本3 母平均が等しい2つの変数から 標本1と標本3が得られる確率は 0.006908 (p値) → いくらなんでも,偶然とは思えない 6
R での二標本の t 検定(ウェルチの検定) p値が表示される t.test( c(128, 104, 124, 85, 120), c(180, 190, 189, 131, 130, 150), var.equal=F ) 7
二標本の t 検定(ウェルチの検定) ■ p 値 < 0.05 が,判断の分かれ目の目安という考え 方も 8
演習の例 1. サイズが5以上の数値データを,2個準備しなさ い データ1 データ2 2. 1のデータについて t検定(ウエルチの検定)を 行い,その p 値を求めなさい <p値> 9