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適合度検定でなぜカイ二乗分布を使うのか?それは『二項分布の正規分布近似』を活用しているため! 

データサイエンスLab.
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今回は、適合度検定についてわかりやすく解説します。
適合度検定では、カイ二乗分布を使います。
標準正規分布に従う確率変数Xがあったとき、Xの二乗の総和が従う分布がカイ二乗分布で、カイ二乗分布は母分散の検定に使われます。
それがなぜ、適合度検定に使われるのか疑問に感じていませんか?
この動画では、適合度検定の手順に加えて、適合度検定でなぜカイ二乗分布が使われるのかも解説しています。
QC検定のお勉強にもお役立てください。
皆さまのお役に立てる動画配信をしていきますので、応援していただけると嬉しいです(^-^)
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【関連動画】
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▼二項分布の正規分布近似。メリット、条件、およびその理由。
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#QC検定1級成績優秀表彰者が解説します

Опубликовано:

 

13 окт 2024

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Комментарии : 10   
@ザックスキフ
@ザックスキフ 2 года назад
ちょうど、分割表を学んでいて、意味不明で困っていたところでした。ありがとうございます。
@DataScienceLab.
@DataScienceLab. 2 года назад
コメントありがとうございます(^-^) タイミングばっちりでしたね、よかったです!
@lifehappy183
@lifehappy183 Год назад
わかりやすいです
@DataScienceLab.
@DataScienceLab. Год назад
よかったです(^-^) コメントありがとうございます!
@shu7641
@shu7641 Год назад
いつも拝見しています。 たとえば本動画の6:00ごろからの二項分布による適合度検定の数式の証明もそうですが ちゃんと背景にある数式を紹介してくださり、それでいて簡潔で要点を捉えたご説明なので、本当に勉強になります。 質問が2つございます。 ①どういった学習をされて、ここまでの理解に辿り着かれたのでしょうか? これまで読まれてきた書籍や動画などの中で、 いま配信されている動画に近い解説をされているものがあれば、差し支えない範囲で教えていただけますと幸いです。 ②高校数学の素養があれば、やはり理解度が全然違うでしょうか?(元私立文系30代です) 現在、統計検定2級(大学1~2年生の数学レベルだそうです)の学習中で、過去問の点数は60点ほどです。 過去問の解説を読んでも数式や記号、用語の意味がまったくわからない時があるのですが それが、高校数学なのか、大学数学(数学基礎/線形代数など)なのか、どこから手をつけていけばよいのかさえわからず困っております。
@DataScienceLab.
@DataScienceLab. Год назад
いつもご視聴いただきありがとうございます。 ①理論の勉強と実践の繰り返しです。 まず、参考書などで理論を勉強して手法をなんとなく理解する→実践で使ってみる→再び理論を勉強すると最初よりも理解が深まる→実践で使ってみるとさらに理解が深まる。の繰り返しです。 特に参考になったのは、統計解析ソフトウエアのWebサイトです。実践で使用していたソフトウエアのWebサイトは、実践をからめた理論の理解に役立ちました。 なお、動画の内容はオリジナルです。主に実践経験をベースにして私が理解した各種手法のイメージを共有したいと思い、動画配信しています。 ②『統計学を実務で活用したい』という目的であれば、高校数学レベルの知識があれば十分だと思います。私自身、大学数学の勉強はしていない状態で、統計学の勉強を始めました。 統計学を実務で活用する上では、難しい計算ができることよりも、活用のイメージができることのほうが重要だと考えます。難しい計算は、ソフトウエアがやってくれるので。
@shu7641
@shu7641 Год назад
@@DataScienceLab. 詳細にご回答ありがとうございます! たしかに、本当の理解には理論の勉強や問題集だけでなく実践が重要ですよね。 実務の活用をめざしていろいろ試行錯誤したいと思います。 しかし、オリジナルでここまで咀嚼されているとは、、 これからも拝見します。動画楽しみにしています!
@DataScienceLab.
@DataScienceLab. Год назад
ありがとうございます(^-^) これからもよろしくお願いします!
@耳を澄ませば
@耳を澄ませば 2 года назад
お疲れ様です。QC1級第31回のアローダイアグラムの問題が難しすぎです。最早結合点日程は最後の結合点から求めて、最遅結合点日程は最初の結合点から求める。解説読んでも謎です。自信がなくなってきました。
@DataScienceLab.
@DataScienceLab. 2 года назад
試験前は不安になりますよね。 誰でも得意分野と苦手分野があると思いますので、得意分野でしっかり得点できれば苦手分野をカバーできるのではないでしょうか(^-^)
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