Statistics1 Statistics : 카이제곱분포 카이제곱분포 배경 모집단이 정규분포를 따르지 않을 때, t분포를 이용한 모평균추론보다, t분포를 이용한 모분산추론이 더 심각한 오류를 만든다. 따라서 모분산은 t분포를 쓰지 않고, 카이제곱분포를 쓴다. 정의 > "표준정규분포 하는 모집단에서 얻은 n개의 data 제곱의 합" == 분산 이라는 통계량을 분석한 것이다. > V = (Xbar - x1)**2 + (Xbar- x2)**2 + (Xbar- x3)**2 ----(Xbar- xn)**2 > χ**2 = V / σ**2 = (n-1)s**2/σ**2 특징 > 감마분포의 특수한 형태 > 자유도 (관측한 데이터의 수) 에 따라 달라진다. > 0 근처의 데이터 상대도수가 크다. > 자유도 n이 커짐에 따라서 가운데 볼록한 높이가 낮아지면서 점점 오른쪽으로 .. 2020. 1. 1. 이전 1 다음
