区間推定

母数が含まれると考えられる範囲を、信頼区間として幅を持たせて推定すること。95％信頼区間とは、同じ方法で標本の抽出と区間の計算を繰り返したとき、そのうち95％の区間が真の母数を含むという意味である。標本を大きくすると区間は狭くなる。

母集団についての仮説が正しいかを標本データから統計的に判断する手続き。否定したい仮説（帰無仮説）を立て、それが正しいとしたら起こりにくいデータが得られた場合に棄却する。A/Bテストの評価などに使う。

仮説検定で、否定されることを期待して立てる仮説。「差がない」「効果がない」という形をとる。データがこの仮説の下では起こりにくいと判断されたときに棄却し、逆の主張（対立仮説）を採用する。

仮説検定で帰無仮説を棄却するかどうかの境目となる確率。5%や1%が使われる。正しい帰無仮説を誤って棄却してしまう確率の上限にあたるので、小さくするほど判定は慎重になる。

仮説検定で、本当は正しい帰無仮説を誤って棄却してしまう誤り。「差がないのに差があると判定する」あわてものの誤りで、その確率は有意水準に等しい。セキュリティ分野の誤検知（フォールスポジティブ）と同じ考え方。

仮説検定で、本当は誤っている帰無仮説を棄却できない誤り。「差があるのに差がないと判定する」ぼんやりものの誤り。これを起こさない確率を検出力（検定力）といい、標本数を増やすと高まる。

n個の異なるものからr個を取り出して一列に並べる場合の数。nPr = n!/(n-r)!で計算される。並べる順序を区別する点が組合せと異なる。