语言
没有数据
通知
无通知
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
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
乗検波、直線ダイオード検波、同期検波を比較すると、2乗検波が性能的に最も劣っている。 原理の項の説明からわかるように、入力されるAM信号の電圧はあまり大きな値であっては困る。したがって、ラジオ電波を受信する場合、強電界地区では回路的に対策をとらないまま2乗検波
test）は、2つのカテゴリに分類されたデータの比率が、理論的に期待される分布から有意に偏っているかどうかを、二項分布を利用して調べる統計学的検定であり、確率を直接求める方法（正確確率検定）の一つである。 二項検定はある事象の成功確率 π {\displaystyle \pi } に関する仮説： H 0 : π = π 0 {\displaystyle
非心カイ二乗分布（ひしんカイにじょうぶんぷ、ひしんカイじじょうぶんぷ、英: noncentral chi-squared distribution）、または非心カイ自乗分布、非心カイ2乗分布、非心χ2分布とは、確率分布と統計学におけるカイ二乗分布の拡張である。 平均が μi で、分散が σi2 の正規分布に従う
(1)〔数〕 同じ数・文字を二度かけ合わせること。 自乗。
⇒ 二乗
搜索 
搜索 搜索 
