Think Stats 第2版 ―プログラマのための統計入門

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9 章　仮説検定

class DiceTest(thinkstats2.HypothesisTest):

def TestStatistic(self, data):

observed = data

n = sum(observed)

expected = np.ones(6) * n / 6

test_stat = sum(abs(observed - expected))

return test_stat

def RunModel(self):

n = sum(self.data)

values = [1, 2, 3, 4, 5, 6]

rolls = np.random.choice(values, n, replace=True)

hist = thinkstats2.Hist(rolls)

freqs = hist.Freqs(values)

return freqs

データは、度数のリストで表現されます。観察された値は、

[8, 9, 19, 5, 8,

11]

、期待度数はすべて

10

です。検定統計量は、差の絶対値の総和です。

帰無仮説は、サイコロが真正だということで、これを

values

からランダムに標本

を選ぶことによってシミュレーションします。

RunModel

は

Hist

を使って計算し、度

数のリストを返します。

このデータの

p

値は

0.13

で、サイコロが真正なら、このような差を観察するのは

全体の

13

％だということです。したがって、このような結果は、統計的に有意では ...