検定
代表的な母集団１つに対する検定は、次のようなものがあります。
※母集団が複数の場合には、これらの検定の他にF検定等があります。
Z検定
分散値が判明している場合の、母集団の平均に関する検定です。
- 例
- 私は毎日晩酌をします。その記録を毎日記録しています。昨年より、お酒が弱くなったのではないか？
と感じました。お酒を飲むという行為は本人なのですから、そのばらつき（飲む量における分散）は変わっていません。
そこで、昨年のデータと比較して、もし弱くなったのであれば、昨年のデータより量が減っているはずです。
それについて調べてみましょう。
ロトに関しては、この検定は使用できません。
それは、分散値が判明していないといけないからです。分散値は分かりませんね。
それは、一定したばらつきを持つということがロトには存在しないからです。一定したばらつきがない（無秩序）中に、
秩序がある。これがカオスです。
さて、上記でロトに関しては、この検定は使用できないと説明しましたが、実は二項分布の特殊性により、
このZ検定を用いる手法があります。
それは、二項分布の正規近似を使用して発生確率に関する検定を行おうというものです。
そうです。母集団の平均に関する検定ではなく、発生確率に関する検定を行うのです。
そのために、基準化する公式を変形させて適用します。
ロトにおいては、発生確率に関する予想をすることになります。
t検定
分散値が不明の場合の、母集団の平均に関する検定です。
- 例
- ロトにおいて、本数字「１」が出現することを考えます。
分散値が不明ですので、本抽選からサンプルを選んで、それが本来の出現回数（母集団の平均）に
等しいか否かを調べます。
この検定で、ある期間の出現可能性や、セット球等の他の要因での出現可能性が検定できます。
ロトにおいては、出現回数に関する予想をすることになります。
カイ二乗検定
分散値が不明の場合の、母集団の分散に関する検定です。
この例は示さなくとも、ロトに関しては適用できないことがわかります。
それは、母集団の分散は不明ですので、検定できないということです。
これらの検定は、正規分布に適用されますが、二項分布でも正規分布に近似することによって、適用できます。
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