データサイエンス実戦講座［第３回］仮説検定の徹底理解とp値によるリスク対策（後編）
統計学の中で最もよく使われる仮説検定の原理を理解して、現実の問題解決のための３つのスキル（①アクションプランとリスク対策の立案、➁パラメトリック検定とノンパラメトリック検定の併用、③統計解析ソフトの活用）を手に入れよう。
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Oct 2023
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What you will learn
自然現象や社会現象のメカニズムを分析するデータサイエンスの様々な手法について、複数のコースに分けて1つずつ習得していきます。古典的な頻度論の統計学から最新のディープラーニングまで、原理の理解と実務への応用を目指します。
第３回目のコースは前回に引き続いて仮説検定です。統計学のなかでも実務において最もよく使われる手法です。今回のコースではパラメトリックとノンパラメトリックを合わせて8種類の仮説検定手法について、ロジックを解きほぐして分かりやすく説明します。
仮説検定は相反する仮説を立てて頻度の高い方を推定するという手法です。しかし、仮説の真偽については不明であり、頻度の低い事も起こり得ます。仮説の真偽と頻度の高低を掛けた２×２＝４通りのケースについて、検定結果をもとに実戦的なリスク対策を踏まえた意思決定と行動選択の方法を学びます。
仮説検定には、母集団に正規分布などを仮定するパラメトリック検定と、何も仮定しないノンパラメトリック検定があります。統計学の基礎レベルでは前者しか扱わないのが普通ですが、現実には正規分布に従わない現象や、母集団の分布が分からない場合も多々あります。本コースでは問題に応じて両方の手法が使えるように学習します。
ＪＡＳＰというフリーの統計解析ソフトを演習問題で使用します。アムステルダム大学が開発したソフトで、メニューは日本語化されています。仮説検定ではパラメトリックとノンパラメトリックの手法が利用できます。豊富な機能を持ち、ベイズ統計の手法も使えますので、日々の勉学や実務にも役立つスキルを身に着けることができるでしょう。
前回と今回は仮説検定の特集です。パラメトリック検定とノンパラメトリック検定の両方を合わせると手法がとても多くなるため、前編と後編に分けました。今回の後編では２サンプルの検定、分散分析、分割表の検定を対象として、実戦的な演習問題を解きながら、検定結果を実務レベルのアクションプランとリスク対策を立案する能力が養えます。
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10/10/2023
course created date
10/27/2023
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