カイ二乗分布（Chi-Squared Distribution）とは？-AI関連の用語集【クラベルAI】-

カイ二乗分布（Chi-Squared Distribution）

カイ二乗分布（Chi-Squared Distribution）は、統計学の「検定」や「推定」において最も重要な役割を果たす連続型確率分布の一つです。

最大の物理的・統計的特徴は、「データのバラつき（分散）」や「理論値とのズレ」を数値化できる点にあります。ズレを2乗することでマイナスを排除し、すべて正の値として集計するため、分布の範囲は ０から ∞ となります。

グラフの形状は自由度 ｋに依存します。ｋが小さいときは左側に鋭いピークを持つ右裾の長い形ですがｋが大きくなるほど山がなだらかになり、正規分布に近い左右対称な形へと変化します。

実務では、主に以下の3点で活用されます。

1. 適合度検定: 観測データが特定の理論分布（例：メンデルの法則やサイコロの目）と一致するかを判定。

2. 独立性の検定: 「性別と支持政党」のように、2つの属性が互いに関係しているかを検証。

3. 母分散の推定: 標本から元の集団全体のバラつきの範囲を予測。

このように、カイ二乗分布は「偶然起きたズレなのか、意味のある差なのか」を科学的に切り分けるための強力なツールです。

カイ二乗分布（Chi-Squared Distribution）関連用語

カイ二乗分布（Chi-Squared Distribution）に関連する単語は以下の通りです。

カイ二乗分布（Chi-Squared Distribution）やさしい解説

カイ二乗分布（Chi-Squared Distribution）とは、標準正規分布に従う複数の変数を「2乗して足した値」が描く確率分布です。

最大の特徴は、「データのバラつきやズレ」を評価できる点にあります。例えば、アンケート結果が予想とどれだけズレているかを調べたり、2つの事柄（例：薬の服用と完治率）に関係があるかを判定する「カイ二乗検定」の基礎となります。

グラフの形は「自由度（足し合わせる数）」によって変化しますが値は必ず正になります。統計学において、データの信憑性や関連性を科学的に証明するために欠かせないツールです。

AI関連の用語集【まとめ】

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