② 検定・推定・評価指標

データサイエンティスト検定リテラシーレベル56

問題

統計的仮説検定における「第2種の過誤」の説明として最も適切なものはどれか。

A帰無仮説が正しいにもかかわらず、それを誤って棄却してしまうこと。
B帰無仮説が正しいときに、それを正しく採択すること。
C帰無仮説が誤りであるにもかかわらず、それを棄却できないこと。✓ 正解
D帰無仮説が誤りであるときに、それを正しく棄却すること。

正解

C帰無仮説が誤りであるにもかかわらず、それを棄却できないこと。

解説

帰無仮説が誤りなのに棄却できない過ちを第2種の過誤と呼びます。

分野解説:② 検定・推定・評価指標

推測統計と分析評価の考え方を学ぶ分野です。区間推定と信頼区間、仮説検定(帰無仮説・対立仮説・p値・有意水準・第1種/第2種の過誤)、t検定・z検定などの検定手法、回帰分析、そしてAUCやF値・適合率・再現率といったモデルの評価指標が頻出です。あわせて標本誤差やバイアス、データの前処理・可視化の実務も問われます。用語が多く混同しやすいため、検定の流れと各指標が「何を測るか」を整理して覚えるのが得点のコツです。

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データサイエンティスト検定リテラシーレベルについて

DS検定リテラシーレベルの基礎を固める

主催一般社団法人 データサイエンティスト協会
出題形式100問(CBT方式)
試験時間100分
受験料11,000円(税込)※学生5,500円
合格基準合格基準は公式サイトで要確認
難易度★★★☆☆
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