カイ二乗仮説検定は、カイ二乗分布に基づいています。t分布と同様に、自由度と非心度というパラメータがあります。
図では、カイ二乗分布のPDFとCDF（黒の実線）を示し、比較のために同じ平均と分散をもつ正規分布（灰色の点線）も示しています。
カイ二乗分布について正しい記述はどれですか？
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仮説検定がなぜ有用かを学び、1標本の比率検定のワークフローを順を追って確認します。その中で、zスコア、p値、偽陰性と偽陽性のエラーといった重要な概念に触れます。Stack Overflow調査と医療用品の配送遅延データセットを紹介します。
2つのグループ間で平均の差を検定するt検定の方法と、ANOVAやペアごとのt検定で2つ以上のグループに拡張する方法を学びます。
2つのグループ間で比率の差を検定する比率検定を学び、カイ二乗の独立性検定で3つ以上のグループに拡張します。さらに、1標本の場合に戻り、カイ二乗の適合度検定を学びます。
現在の演習
パラメトリックな仮説検定が仮定する前提を学び、その前提が満たされない場合に使えるシミュレーションベースおよび順位ベースのノンパラメトリック検定を見ていきます。
