尤度比検定とは？わかりやすく解説

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尤度比検定

出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2019/03/06 17:20 UTC 版)

尤度比検定（ゆうどひけんてい、英: likelihood ratio test）とは、尤度比を検定統計量として用いる統計学的検定の総称である。

要約統計量

連続データ

位置	平均算術幾何調和中央値分位数最頻値階級値
分散	範囲偏差偏差値標準偏差変動係数百分率
モーメント	分散歪度尖度

カテゴリデータ

頻度

統計的推測

仮説検定	帰無仮説対立仮説有意棄却ノンパラメトリック手法スチューデントのt検定ウェルチのt検定カイ二乗検定イェイツのカイ二乗検定累積カイ二乗検定 F検定 G検定マン・ホイットニーのU検定 Z検定フィッシャーの正確確率検定二項検定尤度比検定マンテル検定コクラン・マンテル・ヘンツェルの統計量ウィルコクソンの符号順位検定アンダーソン–ダーリング検定カイパー検定ジャック–ベラ検定シャピロ–ウィルク検定コルモゴロフ–スミルノフ検定分散分析共分散分析
区間推定	信頼区間予測区間
モデル選択基準	AIC BIC WAIC MDL
その他	最尤推定最大事後確率ベイズ推定尤度関数カーネル密度推定最小距離推定メタアナリシスブートストラップ法

生存時間分析

生存時間関数

カプラン＝マイヤー推定量（英語版）

ログランク検定（英語版）

故障率

比例ハザードモデル

ピアソンの積率相関係数

順位相関

モデル

一般線形モデル

一般化線形モデル

混合モデル

一般化線形混合モデル

線形	線形回帰リッジ回帰 Lasso エラスティックネット
非線形	k近傍法回帰木ランダムフォレストニューラルネットワークサポートベクター回帰射影追跡回帰

線形	線形判別分析ロジスティック回帰単純ベイズ分類器単純パーセプトロン線形サポートベクターマシン
二次	二次判別分析
非線形	k近傍法決定木ランダムフォレストニューラルネットワークサポートベクターマシンベイジアンネットワーク隠れマルコフモデル
その他	二項分類多クラス分類第一種過誤と第二種過誤

教師なし学習

クラスタリング	k平均法 k-means++法
その他	主成分分析独立成分分析自己組織化写像

バイプロット（英語版）

森林プロット（英語版）

ヒストグラム

Q-Qプロット

ランチャート

バイオリン図

歴史

統計学歴史

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^ “有意に無意味な話: 正規母集団（分散既知）の平均に関する検定の導出”. 2017年12月18日閲覧。
^ “有意に無意味な話: 正規母集団の等分散性に関する検定の導出”. 2017年12月18日閲覧。

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2 尤度比検定の概要
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