カイ二乗検定
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 検定統計量
$ \chi^2=\sum\frac{({\rm observed}-{\rm expected})^2}{{{\rm expected}}}
メタファー
相対誤差
$ \frac{|\hat x-x|}{x}
言ってみたのはいいけど、分母の次数が違いませんかね？Summer498.icon
$ p 値
カイ二乗分布の$ {\rm P}(x>\chi^2)の面積
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カイ二乗検定のうち最も基本的かつ広く用いられる方法であって、 「観察された事象の相対的頻度がある頻度分布に従う」という帰無仮説を検定するものである。
この頻度分布は特定のものに限らない。
すなわちこの方法はノンパラメトリック検定である。
観測された度数分布が理論分布と同じかどうかを検定する
2つの変数に対する2つの観察（2x2分割表で表される）が互いに独立かどうかを検定する
帰無仮説は「独立である」
つまり、「独立でない」ことが確認できたら嬉しい
カイ二乗検定をいつまで経っても覚えられない理由