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

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」 - 幸夫 園田

コースヘッドライン：

【ベイズ統計学の深化】 従来のp値に頼る頻度論的統計学の仮説検定から、ベイズファクターによる帰無仮説と対立仮説の相対評価へと進化する。このコースでは、オルタナティブな検定手法を徹底解説し、ベイズ統計学の実務的な応用を習得しましょう。

コース概要：

仮説検定の3つの重要ポイントを解説します。

1. オルタナティブな仮説検定 アメリカ統計協会（ACI）による警告が頻発する理由は、従来の有意性検定が誤解や誤用を招く原因です。ベイズ統計学はこれを解決するための代替手法を提供しています。

2. p値とベイズファクター 頻度論的検定の指標、p値は帰無仮説の棄却を判断するものであり、一方で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表現し、より柔軟で正確な結果が得られます。

3. ベイズの仮説検定手法 実際の問題解決に役立つ、ベイズ統計学の手法を網羅します。これには、1サンプルのt検定、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、独立性の検定などが含まれます。

コース内容：

オルタナティブな仮説検定について

• 頻度論的統計学の有意性検定とは何か？
• ベイズ統計学の代替手法とはどのようなものか？
• オルタナティブな仮説検定の実際の使用例

p値とベイズファクター

• p値の制約と限界について
• ベイズファクターとは何か？その計算方法と解釈
• ベイズファクターを使った実際のデータ分析例

ベイズの仮説検定手法

• 1サンプルのt検定の理解と適用方法
• 2サンプルのt検定の特徴と実装手順
• 独立した2サンペルのt検定の前提条件と計算方法
• 一元配置分散分析の目的と実施方法
• 適合性の検定と独立性の検定の重要性と手順

学習成果：

• ベイズ統計学の深い理解 従来のp値に慣れした分析者が、ベイズファクターを用いてより正確な結論に到達できるようになります。

• 検定手法の習得 様々な統計手法を実際のデータで適用し、データサイエンスとしての問題解決能力が向上します。

• 検定結果への応答 検定結果をもたらすことで、より妥当な意思決定や戦略立案に至るようになります。

🌟 このコースを選ぶ理由 🌟

• 実務に直面する問題 現実世界の問題に対して、ベイズ統計学を用いることで、より正確な分析結果が得られる可能性があります。

• エキサルな講師 幸夫 園田による、実務から学べる知見と経験を収めた講義で、理解しやすい説明が承認されています。

• コミュニティの一員となる 同様に学びたい志望者たちとの交流を通じて、より幅広い視点を持つことができます。

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