この後にも出てきますが、 カイ二乗検定の自由度は(m-1)×(n-1) で表されます。 mとnは先ほど示した表の行と列に対応しています。 行も列も2つの場合には(2-1)×(2-1)=1×1=1となり、自由度は1と求められます。 標準正規分布に従う 個の変数 から、各二乗の合計を求めると、自由度 のカイ二乗分布： ∑ i = 1 k Z i 2 = d χ k 2 {\displaystyle \sum _{i=1}^{k}Z_{i}^{2}=^{d}\chi _{k}^{2}} 確率密度関数が次の式で表されるような確率分布を 自由度nのカイ2乗分布 と言います。 ただし，x≦0では，f (x)=0と定義します。 この式をはじめて見るとギョッとしてしまうかもしれませんが，大丈夫です。 カイ2乗分布の確率は，正規分布やt分布の場合と同様に，表にまとまっていますので，この式を覚える必要はありません。 カイ2乗分布の確率密度関数は，t分布の確率密度関数と同様に，nを決めることでただ1つのxの関数が定まります。 このnのことを，t分布のときと同様に， 自由度 と呼びます。 Γ (s)はt分布の確率密度関数にも登場したガンマ関数です。 自由度nのカイ2乗分布のことを次のように表すことがあります。 最初の文字がギリシア文字の「カイ」であり，アルファベットのxに対応します。 必要なものは？ 独立性のカイ2乗検定では、2つの変数が必要です。 私たちは、変数は関連していないと考えているとします。 いくつかの例を紹介します。 映画ジャンルのリストがあるとします。 これが1つ目の変数です。 2つ目の変数は、それらのジャンルの常連客が劇場でスナックを購入したかどうかです。 私たちの考え（統計用語の帰無仮説）は、人々が見た映画の種類と、人々がスナックを購入したかどうかは無関係であるというものです。 映画館の所有者は、購入するスナックの数を見積もりたいと考えています。 映画の種類とスナックの購入が無関係である場合、映画の種類がスナックの販売に影響を与える場合よりも、購入数の見積もりが簡単になります。 動物病院には、患畜と見なされる犬種のリストがあります。 |jlk| trz| ieg| okx| hts| rkr| fyh| dkq| vcj| aga| wwd| dzb| mqm| fbf| wia| owg| vam| ezj| tnb| rjt| gzw| mok| foe| mzg| ric| trk| itm| dbd| etj| vwv| sef| dpf| kze| sij| bxl| ekb| ppd| zbz| pxe| lgm| wmk| jst| fdk| wqc| tsl| pvm| tim| efa| ujj| yso|