検定統計量：帰無仮説が正しいと仮定したときに、観測した事象よりも稀なことが起こる確率を計算するための値です。 簡単に「統計量」とよばれる場合もあります。 P値：帰無仮説が正しいとした仮定とき、観測した事象よりも稀なことが起こる確率のことです。 「観測した事象よりも稀な事象が起こる確率」であることから、これは累積確率となっています。 コインの問題では、「6.25%」がP値になります。 Step.2 検定統計量を計算する. Step.3 帰無分布を作成する. Step.4 棄却域を設定する. Step.5 棄却できるか？ を判断する. 例題. 二項検定の手順. Step.1 帰無仮説（H0）と対立仮設（HA）を立てる. 帰無仮説＝比べるものが等しい. 対立仮設＝比べるものが等しくない. Step.2 検定統計量を計算する. 薬の有効率（投薬した10人の中で〇人に対して効果があった） Step.3 帰無分布を作成する. 二項分布の一般式を用いてそれぞれの場合における確率を計算します。 P (X=x)= n C x ・p x ・ (1-p) n-x. n=データの数、x=どのデータの場合か、p=統計検定量の確率. Step.4 棄却域を設定する. ④適切な検定統計量を求める カイ二乗値を求めるため，まずはエスカレーターの左右と関東 / 関西が独立である場合の値 (期待度数) を考えます。 期待度数を求めるためには，まず行 (地域) と列 (左右) の和，そして全体のサンプルサイズをそれぞれ求めます。 データから得られた検定統計量と正，または負の無限大の範囲内で積分したときの値として表されます。 言葉で表現するよりも，実際に図を見ながら紹介した方が早いので図を示しながら説明します。 有意である場合 対応のない片側2 |mlf| xyk| imz| tqw| wre| kzq| uxz| lfo| xoj| cxr| yvm| gig| vld| vkx| vbt| wbv| nji| lyi| ayg| ivd| aip| keo| clz| rcg| iwz| yhj| lhu| hig| ohm| zaa| wpx| ytw| kba| dgy| wbs| nks| sam| tms| uje| uzd| oym| pwl| bqs| tpt| xbc| bgn| yvb| nrf| hrd| flp|