仮説検定（帰無仮説）まで辿り着きました。 - 50代アプリエンジニアの積み上げ日記

今日の積み上げ

ＡＩ学習

区間推定がどういうものか、小テストに取り組むことでイメージがついてきました。

ただ、公式はうる覚え状態なので、まだまだなところがあります。

講師曰く、

試験直前に公式を覚えれば、試験に合格はできるかもしれない
しかし、それだけでは理解の定着に繋げるのは難しい
合格後のことを考えると、
- 何がどんな分布に従うのか
- それを丁寧に整理していけば、信頼区間の式が導ける
- このことに習熟することで理解の定着が長持ちする

とのこと。

この流れで考えると、最初の「何がどんな分布に従うのか」のところが曖昧の部分があるように感じています。

（カイ二乗分布、t分布、F分布がどういうものか、パッと答えられるかというとまだ怪しい）

そして、今日はこの区間推定の理解をベースに仮説検定の学習に入りました。

区間推定が信頼区間と呼ばれる確率分布の真ん中付近を扱うのに対して、仮説検定は確率分布の端（棄却域と呼びます）を扱う違いがあります。

そして、この仮説検定で登場する新しい用語「帰無仮説」。

あっ、これどっかで聞いたことあると思ったら、今年１月にヨビノリ動画を一気見したときに聞いていました。

この動画見たときは、「ふーん」って感じでしか聞いてなく、ただ、漢字のイメージから印象に残ってました。

これまで点でしか認識していなかったことが、このタイミングでようやく線になった感じがします。

区間推定も仮説検定もそうですが、小テストで問題が解くのは結構骨が折れます。

それでも、問題が解けるというのはかなり大きな自信にもつながっていて、「統計検定２級、意外といけるんじゃないか？！」みたいなノリになりつつあります（笑）

GWも残り３日となりました。

講座はあと１８コマ、しっかりやりきっていこうと思います！

それでは、また。