➡️ 카이제곱 분포와 계산식 카이제곱 분포 : 범주형 데이터의 독립성 검정이나 적합도 검정에 사용되는 분포카이제곱( \chi^2, chi-square) : (관측값-예측치)^2 / 기대값 의 합관측값이 클수록 (=관측값-기대값의 차이가 클수록) 카이 제곱 통계량이 우측으로 이동함 →  값이 희귀해짐 →  귀무가설을 기각할 가능성이 높아짐자유도가 클수록 카이제곱 분포가 우측으로 확장됨 자유도가 작을수록 0근처에 몰려있음 자유도가 증가하면 분포가 넓어지고,평균이 우측으로 이동하고, 오른쪽 꼬리가 길어짐 → 점점 정규 분포 근사➡️ 카이제곱 검정 (Chi-Square Test) - 비모수 검정- 전제 조건 :  정규분포를 안 따라도 됨 / 각 카테고리 빈도수는 5개 이상 이여야함. ( 거의 충족 됨 )카이제곱..