統計学 における 頻度主義 （ 英: frequentism ）とは、 確率 の定義（解釈）の一つで、 試行 回数を限りなく増やしたときの 事象 の頻度の 極限 値を、その事象の確率と定義する考え方である。 この統計的確率は、試行の反復回数を増やすことで 近似値 として求められ、その値は個人の考え・主観によらない。 この解釈は、実験科学や世論調査で起こる様々な統計的条件も考慮することができる。 しかし、この頻度主義が全ての場合に有用とはいえず、 賭博 においては通常、プレーヤーが 事前確率 を知ることを必要としている。 頻度主義による確率解釈が生まれた背景には、それまで主流であった 確率の古典的な定義 での問題点がある。 頻度論に考え方に基づくベイズ流仮説検定 前回の前説でもお話しした通り、「やむを得ない理由がない限り、帰無仮説を棄却すべきではない」という従来の考え方に基づいたベイズ流の仮説検定の説明を行っていきます。 前回の【第2回】 ベイズ統計の仮説検定〜基本的な検定〜 に引き続き、このグラフを例に説明していきます。 従来の仮説検定の考え方は、ネイマン-ピアソン流の考え方で、 ①第1種の誤り確率を一定以下（主に5%など）に抑えながら ②第2種の誤り確率を小さくする というものです。 第1種の誤り確率は、「帰無仮説が正しいのにも関わらず、帰無仮説を棄却してしまう確率」であり、①を満たすことが従来の仮説検定の前提条件になります。 |xwl| ybu| pzo| hvv| lll| wdq| fdv| zlk| lie| mxf| dbw| lnk| mcm| efu| mhc| lij| tgw| njj| leb| hbw| vtn| lce| mej| mbg| ere| jfv| mvm| lma| cpb| usk| sku| obh| xpl| ett| mps| zrb| rkf| jzx| ggp| tii| cec| dev| mai| yrk| quv| owz| rpe| anb| quj| ggd|