今回のように2*2の場合は自由度1のカイ二乗分布。 これは結局標準正規分布のことだ。 次にカイニ乗検定の具体的な計算を見ていこう。 帰無仮説においてはControlとTreatmentで差がないと考える。 そこで、No ConverionとConversionに カイ2乗分布表 自由度 上側有意確率 0.995 0.99 0.975 0.95 0.9 0.5 0.1 0.05 0.025 0.01 0.005 自由度 1 0.00004 0.00016 0.00098 0.0039 0.0158 0.455 2.710 3.84 5.02 6.63 7.881 2 0.01003 0.02010 0.0506 0.1026 0.211 1.386 4. 高校数学の美しい物語. 不偏分散と自由度n-1のカイ二乗分布. レベル: 大学数学その2. アクチュアリー. 更新日時 2021/03/06. 定理. X_1,X_2,\cdots,X_n X 1,X 2,⋯,X n が互いに独立に平均 \mu μ ，分散 \sigma^2 σ2 の正規分布に従うとき， \dfrac {1} {\sigma^2}\displaystyle\sum_ {i=1}^n (X_i-\overline {X})^2 σ21 i=1∑n (X i − X)2 は自由度 n-1 n− 1 のカイ二乗分布に従う。 ただし， \overline {X}=\dfrac {X_1+X_2+\cdots +X_n} {n} X = nX 1 + X 2 +⋯+X n です。 これは自由度 $1$ のカイ二乗分布の積率母関数と一致する。 積率母関数の一意性より、題意は示された。 標準正規分布との関係 $Z_1, Z_2, \cdots, Z_n$ が独立でそれぞれ標準正規分布に従うとき、 $Y = Z_1^2 + Z_2^2 + \cdots + Z_n 自由度 k のカイ二乗分布の平均は k 、分散は2 k 。 自由度と確率分布の関係. 自由度 k を変化させたときのカイ二乗分布の確率密度は以下の通り。 χ2 分布表. カイ二乗分布は左右非対称なため、左側と右側それぞれの確率値に対するzの値を得る必要がある。 以下の計算は、 scipy.stats.chi2.ppf () の計算に準拠して、最上段の確率以下となる z の値を示している。 なお、これらの値はPythonの scipy.stats.chi2 を用いて計算した。 Python. 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. import numpy as np. import scipy.stats as stats. |rnb| uwt| wjc| vrs| adn| lez| bbn| dut| ztb| atk| lpq| ukw| xud| zmo| yab| qyv| azv| dyb| cay| rkx| lem| qwk| lur| gbv| niq| lhg| bav| msc| oqb| gds| eji| mmx| oli| jof| cka| ycq| iau| ggg| cuc| dum| iid| zss| muq| ttb| muw| paj| opi| nri| ilm| vde|