【Pythonで学ぶデータ分析】対応のあるデータの母平均に差があるかどうかをベイズt検定で調べる ～ ホラー映画を観ると握力は上がるのか？
記事のポイント
📰ニュース
Pythonとベイズt検定を用いて、ホラー映画視聴前後の握力変化を分析する手法が解説されました。
🔍注目ポイント
対応のあるデータの母平均差をベイズ統計で検定し、事前分布の感度分析も行う実践的なデータ分析手法が示されています。
🔮これからどうなる
データ分析を学ぶ社会人や学生が、より信頼性の高い統計的推論を実践できるようになります。
本記事は『社会人1年生から学ぶ、やさしいデータ分析』ベイズ統計編の第7回です。
同じ個人の2回の測定値の差をベイズ統計で検定し、事前分布のパラメーター変更による結果の安定性（感度分析）も検証します。
これにより、データ分析の信頼性を高める方法を具体的に学べます。
同じ個人の2回の測定値の差をベイズ統計で検定し、事前分布のパラメーター変更による結果の安定性（感度分析）も検証します。
これにより、データ分析の信頼性を高める方法を具体的に学べます。
データ分析の信頼性を高めるベイズ統計と感度分析は、ビジネスの意思決定にも役立ちそうです。Pythonで実践できるのは嬉しいですね。