傾向推定
細かいことを言えば、分布は正と負の両方に広がっており、両方を対象と考える場合もあるし、一方だけを対象と考える場合もある。
以上のように多数回の試行によって経験的に経験の分布を計算することを示した。単純な場合(正規分布の無作為なノイズ)、傾向の分布は正確に求められる。
ここで、それまでのランダムデータ列とおおよそ同じ分散特性の新たなデータ列を考える。そのデータ列が実際に傾向を持つかどうかは分からないので、傾向 T {\displaystyle T} を計算し、それが V {\displaystyle V} より小さいと判明したとする。そこで、確からしさ S {\displaystyle S} の範囲でこのデータの傾向はランダムノイズと区別できないと言える。
しかし、 S {\displaystyle S} を選んだとき、残りの 1 − S {\displaystyle 1-S} の部分がある傾向を持っていると(誤って)宣言する可能性があることに注意されたい。逆に本当に傾向を持つデータ列の残り部分は、傾向を持たないと宣言される可能性がある。