第7章-5 対応する２標本の差の検定について
対応する２標本の差の検定」とは・・、多分、統計を始めた人々にとっては、対データ（ペア）の t 検定を使用するタイミングについて混乱するかも知れない．
そこで、
ここでの統計技術では、チョットしたコツを紹介したい・・、ただ、筆者自身も混乱することがあり、自信をもっている訳ではない．
確かなことは、対応のある t 検定が１標本検定だと言うこと、すなわち、ペア・データの差が「０」であるかどうかの検定に外ならない．
それでは、
いつもの様に、下記URLにアクセスされたい．
統計技術：対応する２標本の差の検定←ここをクリック
http://toukei.sblo.jp/article/187434857.html
統計技術（ブログ）：
http://toukei.sblo.jp/
東京都 様
毎日、本当にご苦労様です、心より感謝申し上げます。
さて、
情報統計研究所では、東京都のCoVID-19感染者累計をもとに統計学的な手法により当初より感染者累計を予測してまいりました。
予測は、
社会指標（民力指数）をもとに３次元多項式への当てはめを行い、ほぼ的中しております（図参照）。
すなわち、
予測式に良く当てはまると言うことは、東京都の対策が成功している証でもあります。
大変な毎日とは存じますが、心より深甚なる敬意を表します。
東京都の新型コロナウイルス緊急特別措置から2週間がたった。
PCR検査などの検査数が現状のままとして、東京都の感染者数を予測すると、
多分ですが、
・ 予測-1：1次関数的に増加を続ける場合
・ 予測-2：3次関数的に増加を続ける場合
・ 予測-3：希望的予測だが4月29日が節目となる場合
など、３つの予測パターンが考えられた。
第7章-4 Bayesian's t-test（続き）
前回の ”Bayesian's t-test”の実際を紹介する．下記の「ベイズ検定（続き）」をクリックし試されたい．
統計技術 ：ベイズ検定（続き）←ここをクリック
http://toukei.sblo.jp/article/187398423.html?1587280543
JASPを立ち上げ「ChemicalData_group.jasp」を読み込んだら、上記URLの通りに実行すれば簡単に結果を得ることが出来る．
基礎的な学習は専門書などで知識を得ておいて欲しい・・、ここでは、統計技術としてJASPの手法を紹介するに留めておく．
下記URLにアクセス!!
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第7章-4 独立２標本の平均について（Bayesian's t-test）
我々が馴染んできた母集団仮説検定での平均値差検定（Student's t-test など）は有意確率（ｐ値、Effect size）で有意差の判断基準としてきた．
しかし、近年になって、標本から母集団仮説検定をしないベイズによる検定が話題になっている．詳しくは、ベイズ統計学を見て欲しい．
ここでの統計技術では、ベイズによる検定の方法とその技術を紹介しよう．
統計技術 ：ベイズ検定←ここをクリック
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