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2017年3月15日水曜日

緑本 第5章 GLMの尤度比検定と検定の非対称性

 久保先生の緑本こと「データ解析のための統計モデリング入門――一般化線形モデル・階層ベイズモデル・MCMC」を読んでいる。今日は第5章「GLMの尤度比検定と検定の非対称性」を読んだ。
 以下は自分の理解度をチェックするために作った確認リスト。
  • 帰無仮説とは?
  • 対立仮説とは?
  • 有意水準とは?
  • Neyman-Pearsonの検定の枠組みとは?
  • 尤度比検定について説明してください。
  • 第1種の過誤と第2種の過誤の違いは?
    • Neyman-Pearsonの検定の枠組みではどちらに専念する?
  • P値とは?
  • 以下の尤度比検定を行うための手法について説明してください。
    • パラメトリックブートストラップ法
    • カイ二乗分布を使った近似
  • 「帰無仮説が棄却できなかったので、帰無仮説は正しい」という主張を否定してください。
    • Neyman-Pearsonの検定の枠組みの非対称性
  • 検定力とは?
  • 検定とモデル選択の目的の違いを説明してください。

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