情報幾何から検定へ
シリーズ情報幾何学、推定、収束、検定、A/B テスト、多重検定、選択後推論までを順番に学ぶためのまとめページです。
確率分布を点として見るところから始めて、Fisher 計量、推定、検定統計量、p 値、検出力、多重検定までを一続きの地図として整理します。
数式だけでなく、記事内の可視化コンポーネントを触りながら、統計的検定が確率モデルの上で何を見ているのかを確認できます。
途中で用語が曖昧になった場合は、 統計・情報幾何の用語集 から Fisher 計量、接空間、p 値、検出力などを確認できます。
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Think AI情報幾何から検定へ進むための全体地図
情報幾何学、推定、収束、検定、A/B テスト、多重検定、選択後推論までを、一つの流れとして俯瞰します。
他 1 件のタグがあります#information-geometry #statistics -
Think AI情報幾何学は確率の地図を描く考え方
確率分布を点として眺める情報幾何学の入口を、高校生にも読める言葉で丁寧に整理します。
#information-geometry #math -
Think AI推定から検定へ進む前に
推定と検定の違いを、確率モデル、仮説、統計量、p 値の順にゆっくり整理します。
#statistics #testing -
Think AI収束の違いを情報幾何で見る
一致性、分布収束、漸近正規性、最適化の収束を、確率分布の地図と Fisher 計量で整理します。
#statistics #information-geometry -
Think AI尤度比検定を情報幾何の地図で見る
尤度比検定を、帰無仮説の部分空間、最尤推定、Fisher 計量、χ² 近似の順に整理します。
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Think AIWald・Score・尤度比検定を同じ地図で見る
Wald 検定、Score 検定、尤度比検定の違いを、最尤点、帰無仮説、接空間、Fisher 計量で整理します。
#statistics #testing -
Think AI信頼区間と検定は同じ不確実性を見ている
信頼区間と検定の関係を、推定量の揺れ、Fisher 計量、局所的な楕円として整理します。
#statistics #testing -
Think AI平均差検定と A/B テストを地図で見る
1 標本検定、2 標本検定、A/B テストを、推定量の揺れ、標準誤差、情報量の違いとして整理します。
#statistics #testing -
Think AI検出力とサンプルサイズを情報量で考える
検出力、第 2 種の誤り、効果量、サンプルサイズを、分布間の距離と Fisher 情報で整理します。
#statistics #testing -
Think AI多重検定と選択後推論の入口
たくさん試すこと、良さそうな結果を選ぶことが p 値をどう変えるのかを、選択領域と条件付き分布で整理します。
#statistics #selective-inference