統計レシピの仕様について
Koji
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統計レシピの仕様について２点質問があります。
統計レシピでOne sample Student t-testを行う際、Altenative hypothesesで対立仮説を設定してると認識しています。そのため自動的に帰無仮説も決まっていると認識しています。
そのため
帰無仮説:H0 population mean =hypotheses mean
対立仮説:H1 population mean ≠hypotheses mean
と仮定されているということでしょうか？
この時、出力結果としてでるconclusionでREJECTEDとなる場合、これは対立仮説を却下し帰無仮説を採択しているという仕様でよろしいでしょうか？
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Tsuyoshi Dataiker, PartnerAdmin, Dataiku DSS Core Designer, Dataiku DSS ML Practitioner, Dataiku DSS Adv Designer, Registered Posts: 144 Dataiker帰無仮説:H0 population mean =hypotheses mean対立仮説:H1 population mean ≠hypotheses meanと仮定されているということでしょうか？→ はい、上記はその通りだと思います。
この時、出力結果としてでるconclusionでREJECTEDとなる場合、これは対立仮説を却下し帰無仮説を採択しているという仕様でよろしいでしょうか？→ こちらは逆で、出力結果のconclusionが「REJECTED」の場合、「帰無仮説が却下され、対立仮説を採択する」ことになるはずです。つまり、「population mean ≠ hypotheses mean」ということになります。
Answers
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ご回答ありがとうございます。
基本的に帰無仮説を決めて、対立仮説を設定することがポピュラーだと思うのですが、統計レシピの場合は逆であることは気を付けたいと思います。
cnclusionについては帰無仮説に対するものだと理解しました。