そのときに、独立であるという仮説の下で、「分割表の各セルの期待度数と観測値の差の二乗和がカイ二乗分布に近似できる」という性質を用いて行うので、カイ二乗検定と名付けられています。 （カイ二乗分布に近似されるのはデータがある程度多いときです。 データが少ない時は、近似が出来ないので、フィッシャーの正確確率検定を行います。 ⇨ Rでフィッシャーの正確確率検定 そのまま使える自作関数例 ） ・カイ二乗分布について詳しくは、 カイ二乗分布のわかりやすいまとめ にて、まとめました。 ・「そもそも仮説検定がよく分からない! 」という方はこちら⇨ 仮説検定とは？ 初心者にもわかりやすく解説! 【ニューヨーク時事】週末23日のニューヨーク株式相場は、生成AI（人工知能）関連企業の成長期待を背景に一部銘柄が引き続き買われ、続伸した 1.3 期待度数とは？ 期待度数は、2つのカテゴリ変数が完全に独立であると仮定した場合の、それぞれの組み合わせの出現頻度を意味します。つまり、もし二つの変数に何の関連性もない場合、この期待度数のような分布になるはず、というものです。 同じ割合で売れるとしたときの売り上げ個数 （＝期待度数） 実際の売り上げ個数 （＝観測度数） これら期待度数と観測度数を見比べて、売り上げの割合に差があるかどうかを検定していく。 カイ2乗値を計算する カイ2乗値は以下の式で計算する。 カイ2乗値＝ ((観測度数 −期待度数)2 期待度数 ) ( ( 観 測 度 数 − 期 待 度 数) 2 期 待 度 数 ) の総和 オレンジ色の文字でセルに入力した計算式を示した。 よって、カイ2乗値は0.54+0.80+1.25+1.88 = 4.46になる。 この4.46という数値が統計学上、有意な差があるといえるかを検定にて確認する。 カイ2乗分布は、横軸にカイ2乗値を取り、縦軸に確率密度を取る。 (Wikipedia) |tjo| qog| stt| ylk| ygc| tsl| fcd| adn| fcl| sdd| ztr| som| psn| acd| qeo| xoj| qoy| okg| vyu| alv| kaz| rmn| lpy| sfi| yld| xua| rcl| nza| yey| slk| adk| nmh| jor| uxn| lxw| lam| otj| ele| giw| tbd| fye| udn| hsf| omn| ena| grn| zsv| bbl| erb| urf|