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そもそも検定というのは、
「Ａ（とＢ）は性質Ｘを満たすかもしれない」
という仮定があったとき、
「もし「Ａ（とＢ）は性質Ｘを満たす」としたら、Ａ（とＢ）の統計量Ｆは分布Ｄに従うはず。
それでは実際にそうなるか、見てみよう」
というテストを行うこと。
（どれだけ頑張っても「本当にＡは性質Ｘを満たすのか？」が100％確実になることはないことに注意。）
カイ二乗分布というのは上の説明のうち「Ｄ」にあたるところによく用いられる、特別な分布。
どんな分布でも数集めた平均が正規分布に従う（中心極限定理）ように、
ある種の統計量がどんな分布であっても近似的にカイ二乗分布に従うことが分かっている。
カイ二乗検定を講義で習った。 とりあえず「電源入れてモノ入れれば冷えるんだろ」程度の理解はしたが、なぜカイ二乗分布があのような分布をとるのか、 なぜカイ二乗検定をすると...
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なんでカイ二乗分布がああなるのか、じゃなくて、ああなるものをカイ二乗分布と呼んでるわけ。 だから検定統計量がカイ二乗分布に従わない場合はカイ二乗検定は使えない（n→∞で漸...
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