Suppose one wants to test independence between the two variables of a contingency table. The values in the table constitute the observed frequencies of the dataset. But how does one determine the expected frequency of the dataset? One of the important assumptions is that the two variables are independent, which means the variables do not influence each other. For independent variables, the statistical probability of any event involving both variables is calculated by multiplying the individual probabilities in the contingency table. It is also important to note that the expected frequency for each column must be at least 5. The expected frequencies are then used to calculate the chi-square value and P-value.

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Expected FrequencyContingency TableObserved FrequenciesIndependenceStatistical ProbabilityChi square ValueP valueIndependent VariablesEvent ProbabilitiesData Analysis

章から 8:

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8.13 : Determination of Expected Frequency

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8.1 : 母集団パラメータを推定する分布

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8.2 : 自由度

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8.3 : 学生tの配布

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8.4 : z分布とt分布の選択

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8.5 : カイ二乗分布

分布

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8.6 : カイ 2 乗の臨界値を求める

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8.7 : 母集団標準偏差の推定

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8.8 : 適合度検定

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8.9 : 適合度検定の期待度数

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8.10 : コンティンジェンシーテーブル

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8.11 : Test of Independenceの紹介

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8.12 : 独立性テストの仮説検定

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8.14 : 均質性のテスト

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8.15 : F ディストリビューション

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