推論とテスト
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2022/03/16 15:39 UTC 版)
「統計学上の未解決問題」の記事における「推論とテスト」の解説
特にランダムエラーが大きい科学では、系統的な誤りを検出して修正する方法 (Tukey が不快な科学と呼ぶ状況 )。 グレイビル-ディール推定器は、未知の分散とおそらく不均一な分散を持つ2つの正規母集団の共通平均を推定するためによく使用される。この推定値は一般的に公平ではないが、その許容性はまだ示されていない。 メタ分析:フィッシャー法を用いて独立したp値を組み合わせることができるが、依存p値の場合を処理する技術が開発されている。 ベーレンス・フィッシャー問題 多重比較: 仮説の同時または逐次的検定を補正するために、p値を調整する方法は様々である。特に興味深いのは、全体的な誤差率を同時に制御し、統計的な力を維持し、テスト間の依存性を調整に組み込む方法である。これらの問題は、DNAマイクロアレイからのデータ分析においてますます多くなっているように、同時テストの数が非常に多い場合に特に関連している。 ベイズ統計: ベイズ統計学における未解決問題のリストが提案された。
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