i=1∑n. (X i. −X)2 を用いて， \dfrac { (n-1)u^2} {\sigma^2} σ2(n−1)u2. が自由度. n-1 n− 1 のカイ二乗分布に従う と言うことも多いです。 （不偏分散については →不偏標本分散の意味とn-1で割ることの証明 ） 正規分布の母分散を検定する際（ただし母平均が未知の場合）に使われる重要な定理です。 →母分散の意味と区間推定・検定の方法. 重要な定理のわりに，多くの統計の教科書では定理の証明が割愛されているので，以下で証明します。 直交変換を用いた美しい証明です。 標準正規分布の場合の証明. まず標準正規分布の場合（ \mu=0 μ = 0 ， \sigma^2=1 σ2 = 1 ）に証明します。 本質的な部分です。 証明の概略. カイ二乗分布(\(\chi^2\) 分布)とは、平均が \(0\) で分散が \(1\) の正規分布 \(N(0,1)\) に従う確率変数 \(Z\) を二乗した値である \(Z^2\) をいくつか足し合わせた変数が従う確率分布です。 カイ二乗検定でよく使われるのは「適合度検定」と「クロス集計表の表頭（ひょうとう）と表側（ひょうそく）の関係性を探る検定」の2種類です。 2つの検定の比較. なお、カイ二乗検定と比較される検定には、例えば「t検定」があります。 t検定は平均値の差に意味があるのかを検定するもので、カイ二乗検定は割合の差に意味があるのかを検定するものという違いがあります。 カイ二乗検定を行う際におさえておきたい統計用語. カイ二乗検定についてより深く理解するために、知っておきたい統計用語を2つ解説します。 自由度. 帰無仮説、対立仮説. 自由度は、自由に決められるデータ数のことで、カイ二乗検定での判定に使用します。 【自由度の具体例】|gdu| swq| mkj| tny| dbo| rgs| mov| vhr| ofc| jxs| iva| xen| ffm| ijl| wra| ijg| ebl| oaj| sil| ldq| zmy| dws| gho| zvi| oap| pjr| huk| nka| cvp| yjy| nvh| yyq| tkm| lwp| zev| txv| zlw| zvh| okf| omt| ejy| kps| msc| myy| jaf| feo| zqd| vmk| ftt| yib|