緑本 第5章 GLMの尤度比検定と検定の非対称性

　久保先生の緑本こと「データ解析のための統計モデリング入門――一般化線形モデル・階層ベイズモデル・MCMC」を読んでいる。今日は第5章「GLMの尤度比検定と検定の非対称性」を読んだ。
　以下は自分の理解度をチェックするために作った確認リスト。

• 帰無仮説とは？
• 対立仮説とは？
• 有意水準とは？
• Neyman-Pearsonの検定の枠組みとは？
• 尤度比検定について説明してください。
• 第1種の過誤と第2種の過誤の違いは？
• Neyman-Pearsonの検定の枠組みではどちらに専念する？
• P値とは？
• 以下の尤度比検定を行うための手法について説明してください。
• パラメトリックブートストラップ法
• カイ二乗分布を使った近似
• 「帰無仮説が棄却できなかったので、帰無仮説は正しい」という主張を否定してください。
• Neyman-Pearsonの検定の枠組みの非対称性
• 検定力とは？
• 検定とモデル選択の目的の違いを説明してください。