統計: ピアソンのカイ二乗検定で標本が理論分布と適合しているか調べる - CUBE SUGAR CONTAINER

例えば、ある六面ダイス (サイコロ) に歪みがないことを調べたいとする。 もしサイコロに歪みが無いなら、出る目の理論的な度数分布はどれも となるはず。 しかし、サイコロの出る目は無限母集団なので、実際にすべてのパターンを試して確認することができない。 つまり、全数調査は不可能ということ。 そのため、歪みがあるか否かは実際に何度かそのサイコロを振った有限な結果から推測する必要がある。 これはつまり、標本から母集団の分布を調べる推測統計になる。 上記のようなシチュエーションでは、今回紹介するピアソンのカイ二乗検定という方法が使える。 ピアソンのカイ二乗検定で適合度を調べると、実際に振ってみた結果から母集団が理論分布となっているか否かが判断できる。 この検定はノンパラメトリックなので、特定の分布の仕方には依存しないところが便利に使える。 ピアソンのカイ二乗検定の公式 (適合度) まず、ピアソンの

[rokujyouhitoma]

これは良記事。Xorshiftの検定をピアソンのカイ二乗検定で行いましたー。