適合度検定で予想される頻度

適合度検定は、観測された結果が期待された結果と統計的に類似しているかどうかを確認するために実行されます。

適合度検定では、帰無仮説 (分布が主張どおりであると仮定する仮説) と矛盾する対立仮説を使用します。

信号機の色を予測する場合など、分布内のすべての予想度数が等しい場合、予想度数 - E は演算の総数 6 とカテゴリ数 k の比率 3 として表されます。

ただし、髪の色が異なる女性を見つけるなど、期待度数が等しくない場合、Eは観測された度数の合計に各カテゴリの確率を掛けて計算されます。

前の出産の例では、期待度数と観測度数を使用してカイ 2 乗値が計算されます。カイ二乗表を使用すると、期待度数と観測度数の差が統計的に有意であるかどうかを発見できます。

この差と検定統計量が大きく、P値が小さい場合、検定統計量はクリティカル領域にあることを意味します。したがって、帰無仮説は棄却されます。そうでない場合は、帰無仮説を棄却できません。