統計的推論の品質における活用

キーワードは、
　「帰無仮説」
　「対立仮説」
　「母平均」
　「母分散」
　「検定統計量」
　「棄却限界値」
です。

問題の傾向的には、与えられた値から帰無仮説、対立仮説、母平均、母分散、棄却限界値を導いたものが解答につながります。

帰無仮説、対立仮説の関係

この表の関係は覚えないといけません。
対立仮説とは、主張したいこと
帰無仮説とは、それを否定する仮説のこと

例：
「新しく開発された機器は，従来の機器より有効である」「AコースとBコースで時間に差がある」というのが対立仮説。
対して、「新しく開発された機器は，従来の機器より有効ではない」「AコースとBコースで時間に差はない」というのが帰無仮説。

帰無仮説が正しいのに対立仮説が真であると判断してしまう事を第１種の誤り（過誤）または、あわてものの誤りと呼ぶ。
対立仮説が正しいのに帰無仮説が真であると判断してしまう事を第２種の誤り（過誤）または、ぼんやりものの誤りと呼ぶ。

計量値の検定

母平均、母分散の条件が複雑ですが、どのパターンが出題されるか分からないので、覚える必要があります。
問題の母分散の状態、統計量の分布がどのようになっているのかを理解し解答を求めます。

過去問に式をあてはめて練習が必要です。2,3問とけば要領を掴めます。

棄却限界値

限界値は付表される表から対応した値を取ります。
両側仮説、片側仮説で求める値が変わります。
対立仮説の主張が、特性値が変化したというなら両側仮説、特性値が大きく、または小さくなったというなら片側仮説です。試験では大体片側仮説が出題されるので、0.05に対する値を探すようにするのが良いかと思います。両側が出るかも知れませんが…

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