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の従う分布のことを自由度 k のカイ二乗分布と呼ぶ。 普通はこれを Z ∼ χ k 2 {\displaystyle Z\sim \chi _{k}^{2}} と書く。カイ二乗分布は k という1個の母数をもつ。これは Xi の自由度に等しい正の整数である(場合によっては非整数自由度のカイ二乗分布
が従う分布のことを「自由度ν、非心パラメーターμの非心t分布」と呼ぶ。μ=0の場合はt分布そのものである。この非心t分布においては(非心F分布(英語版)等の他の多くの非心分布とは異なり)非心パラメータμは負の値であってもよい。 この非心t分布の累積分布関数は、以下の式で与えられる。 F ν , μ (
Chi-squared test)、または χ 2 {\displaystyle \chi ^{2}} 検定とは、帰無仮説が正しければ検定統計量が漸近的にカイ二乗分布に従うような統計的検定法の総称である。次のようなものを含む。 ピアソンのカイ二乗検定:カイ二乗検定として最もよく利用されるものである(本項で述べる)。
二分心(にぶんしん、英: Bicameral Mind)は、ジュリアン・ジェインズによる人間の心の仮説である。1976年の著作『神々の沈黙-意識の誕生と文明の興亡』(英: The Origin of Consciousness in the Breakdown of the Bicameral
数学において、二項分布(にこうぶんぷ、英: binomial distribution)は、成功確率 p で成功か失敗のいずれかの結果となる試行(ベルヌーイ試行と呼ばれる)を独立に n 回行ったときの成功回数を確率変数Xとする離散確率分布である。 二項分布に基づく統計的有意性の検定は、二項検定と呼ばれている。
をする傾向性がある、といった対立仮説を設定する。例えば、薬剤の効果を調べる試験において複数の投与量ごとの反応の程度を見る、といった順序尺度で表される変数について、投与量の水準が増加するにつれて反応が変化する、という対立仮説を立てる
近似することができるかどうかを推測することが求められる。この推測はそこまで正確なものではなく、誤りを起こすこともある。 この推測の際の誤りによる影響を減らすため、英国の統計家であるフランク・イェイツは、2 × 2 分割表の各々の観測値とその期待値との間の差から0
何人かの一行が, 分かれて乗り物に乗ること。