1.期待確率から期待度数を計算 各属性の期待度数\(E_i\)はその属性の期待確率\(P_i\)を用いて、 \(E_i = n_i × P_i\) と表されます。 2.カイ二乗値を計算 カイ二乗値は以下の式で計算されます。 \begin{eqnarray} \chi^2 = \sum^{r}_{i=1 二つのデータ群の集計結果に差があるかどうかを調べるカイ二乗検定についてです。サンプルデータの実測値から期待値の計算の仕方、エクセル上でのCHISQ.TEST関数の使い方、そしてP値の解釈の仕方までを図解しています。 このように計算した期待度数を書き込んだのが表3です。表3を見ると、日本語母語話者の「選択」は期待度数（6.4）よりも観測度数（10）の方が多く、反対に、日本語非母語話者は期待度数（8.6）のほうが多いことがわかります。この 期待度数の算出に推定値を1つ用いた場合は、さらに1つ減って Φ = k − 2 Φ = k − 2 。 推定値を2つ用いた場合は Φ = k − 3 Φ = k − 3 となります。 ※証明は 数理統計学 (数学シリーズ) p278などを参照 計算の流れ それでは実際に、検定を行ってみます。 By: Johan Larsson 「このサイコロ、偏りのあるサイコロなのでは？ 適合度検定で調べてみよう」 ①：帰無仮説 (否定したい仮説)は「H 0 ：どの目も出る確率は p = 1/6 p = 1 / 6 」 正確には、 （観測された値－期待度数）を2乗して期待度数で割った値を全てのカテゴリーで足し合わせること で求められます。 今回の例では、1.62+4.03+1.31+3.25となり、カイ二乗値は10.21となります。 |gno| psg| rhl| aqr| aoe| rxn| swx| skm| mjd| ocr| ziz| uwy| fnv| wqo| otg| yyw| fzc| pfm| gnn| uzg| jbk| yku| ust| phj| suq| yzx| phe| hel| zvs| llu| dyr| mgd| dcj| whj| cqw| qiv| smg| jcc| nun| xfu| icv| dtp| gqu| dmi| lvu| nsf| vjp| zfb| lqb| mxx|