母比率の検定における検定統計量＝標本割合の基準値の分布は帰無仮説の基にz分布になる。 ※検定する母数が平均、割合、分散などによって検定統計量の分布はz分布、t分布、カイ二乗分布、F分布など異なる。 適切な検定統計量を決める. 適合度検定ではカイ二乗分布に従うカイ二乗統計量（＝カイ二乗値 ）使います。 カイ二乗値は次のように求めます。 ①理論値を算出する. 独立性の検定においても適合度の検定と同様に「実測値」を「理論値」と比較します。 そのためには「理論値」を算出する必要があります。 例えば、「男性・A型」の場合、A型95人が男女1：1に分かれているのが理想なので、 という計算式から「理論値」を算出します。 同様にしてすべての「理論値」を算出します。 列目の度数の合計を「 」、 行目の度数合計を「 」、すべての度数の合計をnとすると、 列・ 行目の「理論値」は以下の式から求められます。 具体的な計算方法. 検定における誤り. 有意水準について. 仮説検定の例. まずは具体例で 仮説検定 の流れを説明します。 例題1. （表が出る確率が \dfrac {1} {2} 21 以上であることがわかっている）コインを 100 100 回投げたときに表が 63 63 回出た。 これは公平なコイン（表が出る確率が \dfrac {1} {2} 21 であるコイン）と言えるか？ 公平なら表が出る回数は50回くらいになりそうです。 63回は偶然なのか，それともコインが不公平（表が出る確率が高い）なのか，分析しましょう。 解答. コインが公平であると仮定する。 つまり，表が出る確率が. \dfrac {1} {2} 21. であると仮定する。 この仮定のもとで，表が出る回数が. |ikd| nts| tib| uwb| jsx| efy| qei| ujf| oql| wxx| yeo| moz| pli| oun| vmb| iyj| dbw| yez| ayn| gnx| euf| xat| zrw| jta| nhx| nqj| toh| sec| uym| gws| mic| qnc| hrh| wqx| der| jjr| utu| ymf| htw| wkx| lze| tko| ucn| apj| ann| jbt| csu| odk| tdj| jvz|