ChiSquaredTest コマンド
- ChiSquaredTest( <行列> )
-
独立性の仮説に基づいて決定された期待度数の行列と，与えられた観測度数の行列を比較する カイ二乗検定 を行う． 期待度数の行列は内部的に計算される．各期待度数は，与えられた観測度数の行列の行と列の合計から，次の規則に従って求められる： \( \text\{期待度数} = \frac{\text\{行の合計} × \text\{列の合計}}\{\text\{観測度数の合計}} \)
結果はリスト形式で \{p値，カイ二乗検定統計量} として返される．
ChiSquaredTest( <観測度数のリスト>, <期待度数のリスト> )
与えられた観測度数のリストと期待度数のリストを比較するhttps://en.wikipedia.org/wiki/ja:%E3%82%AB%E3%82%A4%E4%BA%8C%E4%B9%97%E6%A4%9C%E5%AE%9A#.E9.81.A9.E5.90.88.E5.BA.A6.E6.A4.9C.E5.AE.9A[適合度検定]を行う．
結果はリスト形式で \{p値，カイ二乗検定統計量} として返される．
ChiSquaredTest( <観測度数の行列>, <期待度数の行列> )
与えられた観測度数の行列と期待度数の行列を比較するhttps://en.wikipedia.org/wiki/ja:%E3%82%AB%E3%82%A4%E4%BA%8C%E4%B9%97%E6%A4%9C%E5%AE%9A[カイ二乗検定] を行う．
結果はリスト形式で \{p値，カイ二乗検定統計量} として返される．
ChiSquaredTest({{1, 2, 1}, {3, 2, 3}}, {{2, 3, 2}, {4, 2, 3}}) 出力： \{0.45, 1.58}.
ChiSquaredTest({1, 2, 3, 4}, {3, 2, 4, 2}) 出力： \{0.31, 3.58}.
ChiSquaredTest({{1, 2, 1}, {3, 2, 3}}) 出力： \{0.69, 0.75}.