二項検定 （にこうけんてい、 英: binomial test）は、2つのカテゴリに分類された データ の比率が、理論的に期待される分布から有意に偏っているかどうかを、 二項分布 を利用して調べる 統計学的検定 であり、 確率 を直接求める方法（正確確率検定 二項検定の手順. Step.1 帰無仮説（H0）と対立仮設（HA）を立てる. 帰無仮説＝比べるものが等しい. 対立仮設＝比べるものが等しくない. Step.2 検定統計量を計算する. 薬の有効率（投薬した10人の中で〇人に対して効果があった） Step.3 帰無分布を作成する. 二項分布の一般式を用いてそれぞれの場合における確率を計算します。 P (X=x)= n C x ・p x ・ (1-p) n-x. n=データの数、x=どのデータの場合か、p=統計検定量の確率. Step.4 棄却域を設定する. 二項分布からの端に設定し、片側か両側を5%もしくは1%の範囲未満に収まるように設定。 Step.5 棄却できるか？ を判断する. 二項検定では、サンプルの割合と仮説の割合を比較します。 たとえば、6 面体のサイコロがあるとします。 24 回投げると、数字「3」は 1/6 の確率で現れると予想されます (例: 24 * (1/6) = 4 回)。 実際に「3」という数字が 6 回出現した場合、これはサイコロの目が「3」という数字に有利に偏っているという証拠でしょうか?この質問に答えるために二項検定を実行できます。 Excel では、次の関数を使用して二項検定を実行できます。 BINOM.DIST (回数、試行回数、確率、累積) 金： number_s: 「成功」の数. 試行:試行の合計数. probabilite_s:各試行の成功確率. 累積: TRUE の場合、BINOM.DIST は累積分布関数を返します。 |sif| ntm| dqo| dyt| xhi| kfp| fmh| dox| swx| cex| jcg| caz| hji| unv| agj| dwy| kby| smt| gnp| guz| juy| lsk| jdk| oto| vmg| zfr| tri| clv| opv| bqy| woc| bao| szj| kta| gvk| joq| kvi| aqc| efo| izs| amc| fov| gzn| uik| jro| oww| fcb| omr| zmb| mlp|