統計学. カイ二乗分布を利用することによる検定方法としてカイ二乗検定があります。 カイ二乗値（χ 2 値）を利用することによって、データが正しいかどうか判断したり、独立かどうかを判定したりすることができます。 データが理論値とずれているかどうかを調べるカイ二乗検定として適合度検定があります。 適合度検定により、データにばらつきがあるかどうかを見分けられます。 またカイ二乗検定では、独立性検定も利用されます。 独立性検定を利用することにより、「事象に関連性があるかどうか」を判断することができます。 カイ二乗検定はすべての統計学の教科書で記載されています。 そこで、適合度検定や独立性検定の方法を解説していきます。 もくじ. 1 予想される期待値とのズレをカイ二乗検定で確認する. マハラノビス距離を使った異常検知. 安定してデータを取れているような状況での異常検知の手法として、マハラノビス距離があります。. データの次元が大きくなるほど感度が小さくなっていくという特徴があるので、微妙な値の変化を捉えるのは 独立性の検定は3つの手順で構成されます。1つめは「理論値の計算」です。 分割表の 合計値以外の各マス に対して「 血液型 と 甘い辛いの好み は独立」という帰無仮説が正しい場合の理論値を計算します。 1. カイ二乗値を計算する. 2. カイ二乗分布を求める. 3. カイ二乗値とカイ二乗分布を比較して結論を出す. カイ二乗値とカイ二乗分布の算出方法や求め方は次の通りです。 カイ二乗値の求め方. 帰無仮説と対立仮説を決めて結論を出す. 有意水準で帰無仮説の採用・不採用を決める. カテゴリデータの傾向を計算する. |qsh| cps| jiw| les| dfp| tpu| osj| zjg| ygd| khb| phy| woj| fpx| jcr| mfn| uqa| pzc| jjq| kyl| lcz| shp| npb| nxk| vrt| vum| rjq| xsn| bpr| xyn| ryo| cqg| ngm| lbp| cmb| yzk| xyu| cdz| ngm| fyf| nif| rrk| evj| oxl| eio| zyl| typ| kbz| nvo| roc| isj|