概念理解

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2×2のクロス集計表を例に、独立性検定（カイ二乗検定）とオッズ比の役割の違いを整理。オッズ比の95%信頼区間の求め方と解釈も解説します。

共分散Cov[X,Y]や分散V[X]の公式・記号を一覧で確認。期待値、標準偏差、相関係数の定義と、混同しやすい違いを数式で整理します。

二項分布・ポアソン分布・正規分布・ベータ分布について、期待値・分散・モーメント母関数の導出過程と定義、覚えておきたい性質をまとめて解説します。

条件付き確率の定義式からベイズの定理の導出・直感的な意味までを順番に解説。機械学習や医療診断など、実際に役立つ場面も紹介します。

カイ二乗検定は、統計学で広く使用される手法で、観察データが期待値とどれだけ一致しているかを評価するためのものです。特に、カテゴリデータ（名義尺度データ）を扱う際に有用です。