今日の学び: 2019/04/04
仕事ではじめる機械学習
6 効果検証
6.1効果検証の概要
6.2仮説検定の枠組み
- 帰無仮説(Null Hypothesis)
統計的仮説検定の際にとりあえず立てる仮説のこと
- 対立仮説(Alternative Hypothesis)
統計的仮説検定において、帰無仮説が棄却されたときに採択される仮説のこと。
- P値
統計的仮説検定において、帰無仮説の元で検定統計量がその値となる確率のこと。P値が小さいほど、検定統計量がその値となることはあまり起こりえないことを意味する。
- 有意水準(Significant Level)
統計的仮説検定において第一種の過誤を犯す確率のことで、P値の小ささの基準である。
6.3仮説検定の注意点
- FWER(Family Wise Error Rate):
１つでも誤った発見をする確率
- FDR(False Discovery Rate):
誤った発見の割合
- FWERを抑制する方法としてはBonferroni法がある
6.4 因果効果の推定
- セクションバイアス
- RCT (Randomized Controlled Trial, ランダム化比較試験)
セクションバイアスの影響をなくすための手法で、研究対象を無作為（ランダム）に二つの集団に分けて比べる。
6.5 A/Bテスト
用語:
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7 映画の推薦システム
