パケット通信

データを一定の大きさであるパケットという単位で区切り、データのやりとりを行なう方式。携帯電話のデータ通信の主流。
複数のユーザーでネットワークを共有しながら使うことにより、ユーザーが支払うコストが抑えられるというメリットがある。

デメリットとしては使用するユーザー数が多い時間帯は混雑するため、通信速度が下がることがある。

パケット

データを区切ったデータ部と、そこに様々な情報を加えた「IPヘッダ」で構成されている。 1パケット128バイト(B)が主流。

例題
ある携帯電話会社ではパケット通信を使ったデータ通信を提供している
1パケットが128Bの大きさでそのうち28B分がIPヘッダなどの情報が付加され、残り100B分がユーザーが送受信で使用するデータ部分になる。
全角テキストを140文字分送信する場合に必要なパケット数を計算せよ。

全角のテキストは1文字2B(バイト)になる。 140文字は2×140＝280B。

パケットのデータ部分が100Bなので280/100＝2.8。
そのため3パケット必要になる。(パケット数は小数にできないため切り上げる)

仮説検定とは
「ある仮説について、正しいかどうかを統計的に検証する」
手法の一つである。

data12.ods (クリック)

帰無仮説

ある仮説が正しいかどうか検証するために立てられる仮説。
否定的で都合のわるい仮説。
たとえば「この占いは当たる」という仮説に対して「この占いは当たるとは言えない」が帰無仮説にあたる。
対立仮説
帰無仮説とは逆の結論の仮説で、証明したい仮説のこと。

仮説検定では帰無仮説を棄却できるかどうかをまず検定する。

ある仮説に対して否定的な帰無仮説を統計的に棄却できるかどうか検定するために有意水準とP値を使用する。

有意水準とは帰無仮説を棄却するかしないかを決める基準である。一般的には5%(片側であれば2.5%)が使われる。 (100回検証して5回未満なら極端な結果がでることもあるだろうという考え)

P値とは帰無仮説が起こる確率である。
有意水準を5%とした場合、P値が0.05より大きいか小さいかで帰無仮説を棄却するかどうかを判断する。
(P値(p-value)、ぴーちと読んだりピーバリューと読んだり)

P値が有意水準より小さい場合帰無仮説は棄却され、対立仮説が成立する
P01

P値が有意水準以上の場合帰無仮説は棄却されず、対立仮説は成り立たない。
p02

P値は表計算で簡単に求められる。

=TTEST(範囲1,範囲2,片側or両側,種類)

「片側or両側」というのは片側のデータか、両側のデータかを選ぶ。
1が片側、2が両側だが、基本的に両側の2を使うことが望ましい。

「種類」というのはどのように検定するかの指定になる。
1が範囲1と範囲2のデータの関連あり(例:同じ人で検証する場合)
2が範囲1と範囲2のデータの分散が等しい(ほぼ使わない)、
3が範囲1と範囲2の関連なし

参考URL

いちばんやさしい、医療統計有位水準と有位差とp値とは?