全ツールのセット
- これまでに4つの推論ファミリーに触れてきたが、この授業ではそれら全ての中から選択する。
- 比率（$z$）、平均（$t$）、カイ二乗（カテゴリカルなカウント）、傾き（$t$）。
- 適切な選択は、データの種類と問題の構造によるものである。
- これをマスターすれば、試験のあらゆる推論問題に対応できる。
データの種類から始める
- カテゴリカルで、比率／カウントを知りたいか？ → 比率$z$-手続（比率）またはカイ二乗（表）。
- 定量データの平均か？ → 平均の$t$-手続。
- 2つの定量変数で、線形傾向があるか？ → 傾きの$t$-推論。
- データの種類だけでファミリーが絞られる。
次にサンプル数と変数を数える
- 1つまたは2つのグループか？ 独立しているか_capacity?
- 1つのカテゴリカル変数 vs. 分布 → 適合度検定；2つの変数／複数のグループ → 同質性／独立性。
- 2つの定量変数の間の関係 → 傾きの推論。
- これらの構造的な質問が具体的な手続を特定する。
実行と報告
- 区間推定か検定か？ 値を推定するか、主張を評価するか。
- 仮説やパラメータを設定し、条件を確認し、計算し、文脈の中で結論を得る。
- 手続の名前を述べ、なぜデータがそれに該当するかを正当化せよ。
- 明確な論理展開は、正しい数字と同じくらい点数能得到る。
全てを決めるのは2つの要素：DATA TYPE（データの種類）とSTRUCTURE（構造）である。 カテゴリカルなカウント → 比率$z$-推論またはカイ二乗；定量データの平均 → 平均の$t$-推論；2つの定量変数の傾向 → 傾きの$t$-推論。次に：サンプル数／変数の数、そして区間推定か検定か。推論問題での失点のほとんどは、誤った計算ではなく誤った選択である——意図的に決定せよ。
"温度とアイスクリームの売上の間に線形関係はあるか"
- データ: 2つの定量変数；問題は線形傾向に関するもの。
- → 傾きの$t$-推論（$H_0: \beta = 0$の検定、または$\beta$の区間推定）。
- （もしHot DayとCold Dayの平均売上を比較していたなら→ 2サンプルの$t$；日ごとの比率であれば→ $z$ または カイ二乗。）
データ種類（比率→$z$；平均→$t$；カテゴリカルな表→カイ二乗；2つの定量変数の傾向→傾きの$t$）と構造（サンプル数、変数の数、区間推定か検定か）に基づいてコースの手法から全てを選択せよ。その後、完全に適用し、文脈の中で論理と結論を明確に伝達せよ。
多数ある家族の一つ
2つの定量変数の傾向 → 傾きのt推論。
2つの定量変数間の線形関係に関する質問には…が必要である。
難易度 1/5 · 100 コイン + 今日初回完了時に小ボーナス付与
2つの定量変数＋傾向 → 傾きの推論。
2つの独立した群における測定対象の平均を比較するには…が必要である。
難易度 1/5 · 100 コイン + 今日初回完了時に小ボーナス付与
測定された平均値、2つの独立した群 → 2標本t検定。
1つのサンプル内の2つのカテゴリー変数、関連性の検定には…が必要である。
難易度 1/5 · 100 コイン + 今日初回完了時に小ボーナス付与
2つの変数（カテゴリー）、1つのサンプル → 独立性。
正しい推論手続を選ぶのに役立つ質問は何か？
難易度 2/5 · 140 コイン + 今日初回完了時に小ボーナス付与
データの型、構造、目的 — グラフの色ではない。
推論での点数低下の大部分は計算ミスではなく、手続の誤選択によるもの。
難易度 1/5 · 100 コイン + 今日初回完了時に小ボーナス付与
データの型と構造から意図的に手続を決定する。