遺伝学カイ二乗の自由度
二遺伝子雑種の9:3:3:1の表は表現型クラスが4つで、自由度は3です。クラス数と推定したパラメータ数を入れれば、臨界値を調べる前に正しい自由度が分かり、イェーツの補正が関係する場合も知らせます。ブラウザで無料で使えます。
- 無料
- ブラウザで動作
- 登録不要
- データは端末の外に出ません
無料で実行
計算例
- 階級
- 4
- 推定パラメータ
- 0
- 自由度
- 3
- 適用した式
- df = 4 - 1 - 0 = 3
- 検定の種類
- goodness_of_fit
遺伝学の適合度カイ二乗検定は、数えた子が 3:1 や 9:3:3:1 のようなメンデル期待に合うかを問います。臨界値を引く前に自由度が必要で、この場面ではその数は決まった規則に従います。表現型クラス数から一を引き、同じ度数から推定したパラメータ数をさらに引きます。この遺伝学カイ二乗自由度計算は、クラス数（一遺伝子雑種は二、二遺伝子雑種は四、三遺伝子雑種は八）、任意の期待比、任意の推定パラメータ数を受け取り、df = k − 1 − m と適用した式、df が一時のイェーツ補正の合図、教科書的な比なら名前付きのメンデル型を返します。
遺伝学のカイ二乗で自由度が意味すること
遺伝学における適合度カイ二乗の自由度は、標本合計と当てはめたパラメータが取り分を使ったあと、独立な情報片がいくつ残るのかという一つの問いに答えます。子を k 個の表現型クラスに分けると、それらの度数は標本サイズに合計しなければならないので、自由に動けるのは k から一を引いた分だけです。
だからクラスが二つの一遺伝子雑種 3:1 表の自由度は一、クラスが三つの不完全優性 1:2:1 表は二、クラスが四つの二遺伝子雑種 9:3:3:1 表は三になります。
同じ引き算は検定交雑 1:1 や 1:1:1:1、9:3:4 や 12:3:1 のようなエピスタシスの潰れ、八クラスの三遺伝子雑種 27:9:9:9:3:3:3:1 表にも当てはまり、比があらかじめ完全に指定されていれば自由度は七です。
遺伝学者が同じ度数から組換え価・対立遺伝子頻度・生存係数などのパラメータを推定すると、独立な推定ごとに自由度がもう一つ減るので、作業式は df が k 引く一引く m です。本計算はその引き算だけを行い、カイ二乗統計量そのものは計算せず、p 値も引かず、疎なマスの併合も代行しません。
期待度数が五を下回ったので二クラスを併合するのは、先に行うデータの判断です。そのあと新しいクラス数を送ってください。イェーツの連続補正は df が一のときに論じられるのが通例で、応答はその場合を印付けするので、実験報告で触れても補正を自動とは扱いません。
正しい度数でも自由度を誤ると教科書の臨界値比較に落ちるのが最も多い失敗です。だから完全なカイ二乗機関とは別に、遺伝学の自由度だけの段階があります。
遺伝学カイ二乗自由度計算が役立つ場面
生物学の教室や個別指導の基盤は、学習者が四列を数えただけで 9:3:3:1 問題に df を四と書かないよう、遺伝学カイ二乗自由度計算を使います。試験対策の生成器は、一クラスの貼り付けを拒み、問題が k 引く二を求めているのに黙って k 引く一を返さず、当てはめた組換え価を引く決定的な神託を必要とします。
二遺伝子雑種を 9:3:4 や 9:7 のエピスタシス表に潰す家畜や温室の用紙はクラス数を変え、したがって自由度も変えます。カイ二乗自由度遺伝学計算で順位を取る内容サイトは、無料ブラウザ経路と前払い自動化経路が同じ純モジュールで一致するライブ部品の恩恵を受けます。検証失敗は残高を消費しません。
カイ二乗統計量そのもの、パネットスクエア、臨界値の検索は別意図です。遺伝学の適合度表の自由度だけが問なら、この頁に留まってください。
活用例
エピスタシスと併合クラスの表
9:3:4 や 9:7 への潰れは k を変えます。計算は実験ノートに四クラスの元の値を残さず、新しい df を返します。
よくある質問
表現型クラスからカイ二乗の自由度をどう求めますか？
整数 classes を送ってください（3:1 の一遺伝子雑種は 2、9:3:3:1 の二遺伝子雑種は 4）。
なぜ k ではなく k − 1 なのですか？
クラス度数は標本サイズに合計しなければならないので、独立なのは k − 1 個だけです。完全に指定されたメンデル比の自由度はしたがって k − 1 です。
9:3:3:1 の二遺伝子雑種の自由度は 3 ですか 4 ですか？
classes 4、または classes 4 と ratio 9:3:3:1 を送ってください。
遺伝の交配で自由度をさらに1つ引くのはどんなときですか？
組換え価や対立遺伝子頻度など、同じ計数から推定したパラメータ1つごとに、さらに1つ引きます。あらかじめ決めたメンデル比を検定する場合は、追加で引く必要はありません。
この計算機でカイ二乗値やp値も出せますか？
いいえ。正しい臨界値を調べるための自由度だけを求めます。カイ二乗統計量はご自身で計算し、個体数の少ないクラスは先にまとめてから新しいクラス数を入力してください。
関連ツール
開発者向け — APIアクセス
このページの機能はすべてAPIからも利用できます。自社システムに組み込みたいチーム向けのセクションです。それ以外の方は上のツールをそのままお使いください。
エンドポイント
Bearerトークンで認証し、POST1回でタスクをキューに登録します。結果はWebhookまたは署名付きリンクで受け取れます。
お使いのスタックから呼び出す
curl -X POST https://api.kit.forhosting.com/bio/chi-square-dof-genetics \
-H "Authorization: Bearer $KIT_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{"classes":4}'const res = await fetch("https://api.kit.forhosting.com/bio/chi-square-dof-genetics", {
method: "POST",
headers: {
"Authorization": `Bearer ${process.env.KIT_KEY}`,
"Content-Type": "application/json"
},
body: JSON.stringify({
"classes": 4
})
});
const { task_id } = await res.json();import os, requests
res = requests.post(
"https://api.kit.forhosting.com/bio/chi-square-dof-genetics",
headers={"Authorization": f"Bearer {os.environ['KIT_KEY']}"},
json={
"classes": 4
},
)
task_id = res.json()["task_id"]<?php
$res = file_get_contents("https://api.kit.forhosting.com/bio/chi-square-dof-genetics", false, stream_context_create([
"http" => [
"method" => "POST",
"header" => "Authorization: Bearer " . getenv("KIT_KEY") . "\r\nContent-Type: application/json",
"content" => '{"classes":4}',
],
]));
$task = json_decode($res, true);body := bytes.NewBufferString(`{"classes":4}`)
req, _ := http.NewRequest("POST", "https://api.kit.forhosting.com/bio/chi-square-dof-genetics", body)
req.Header.Set("Authorization", "Bearer "+os.Getenv("KIT_KEY"))
req.Header.Set("Content-Type", "application/json")
res, _ := http.DefaultClient.Do(req)リクエスト例
{
"classes": 4
}レスポンス例
{
"task_id": "tsk_a1b2c3d4e5f6a1b2c3d4e5f6",
"type": "bio.chi_square_dof_genetics",
"status": "queued",
"_links": {
"result": "/tasks/tsk_…/result"
}
}非同期APIです。task_idは即時に返ります。ポーリングは1秒あたり1リクエストまでです。
料金
単価はすべて公開しています。トークン換算や独自クレジットはありません。失敗したタスクは課金されません。
制限
max_classes | 64 |
エラー
| HTTP | コード | 意味 |
|---|---|---|
401 | unauthorized | APIキーが無効か、指定されていません。Authorizationヘッダーを確認してください。 |
402 | insufficient_balance | 残高が不足しています。チャージ後に再度お試しください。 |
404 | unknown_type | 指定されたタスクタイプは存在しません。タイプ名を確認してください。 |
429 | rate_limited | リクエストが多すぎます。しばらく待ってから再度お試しください。 |
技術的な注記
同じ決定的モジュールが無料のブラウザ実行と API を動かすため、宿題の確認と採点スクリプトが 9:3:3:1 表の自由度が三であることで食い違うことはありません。
入力契約、応答の形、誤りの扱い
表の表現型クラス数で、二から六十四までです。教室でメンデル比が完全に指定されている場合の通例です。あるときは部分の数が classes と一致し、重みは正の整数で、教科書型を探す前に gcd で約分するので 18:6:6:2 は 9:3:3:1 と同じ二遺伝子雑種を指します。interpretation は引き算の一行の読みです。ratio 9:3:3:1 を足すと型は二遺伝子雑種の独立の法則になります。臨界値表はご自身のものを組み合わせてください。この端点は df だけを解きます。必須の整数 classes（別名 phenotype_classes、k、n_classes）を含む JSON 本体を POST してください。任意の estimated_parameters（別名 parameters、m）は同じデータから推定した独立パラメータの数で、省くと零です。任意の ratio（別名 expected_ratio、mendelian_ratio）は 3:1 や 9:3:3:1 のようなコロン区切りの期待比です。classes の欠落、非整数、二から六十四の外、ratio の部分数が classes と食い違う場合、df を一未満にする estimated_parameters は、フィールド名付きの invalid_input で失敗します。それらの失敗は課金されません。成功時は classes と estimated_parameters を返し、degrees_of_freedom を公開し、formula と formula_applied で恒等式を述べ、test_kind を goodness_of_fit にし、df が一のときだけ yates_correction_typical を真にします。比を渡したときは ratio が約分形で、既知のメンデル例なら pattern と pattern_label が名付けます。クラス数が二・三・四・八のとき common_ratios は教科書の典型期待を列挙します。例：classes が四なら degrees_of_freedom は三で二遺伝子雑種の比の手がかりが出ます。
遺伝学カイ二乗自由度計算が役立つ場面
小さな parse API を呼べば、統計パッケージ一式を立てずにその変化を記録できます。実装は純粋な parse の段階 A なので、成功した呼び出しは毎回公表の基本料金 $0.002 で、モデルトークンも外向き通信もありません。併合のあともクラス数を偽りなく保ち、degrees_of_freedom を試験に固定すれば、宿題・LMS 拡張・実験報告で使う標準メンデル表の一・二・三・七が再現できます。
連携の活用例
教室の 3:1 と 9:3:3:1 の報告
学習者は表現型クラス数を入れ、臨界値を引く前に一遺伝子雑種なら df = 1、二遺伝子雑種なら df = 3 であることを確かめます。
試験の神託と採点スクリプト
自動採点は degrees_of_freedom を固定し、欠落や一クラスの入力を拒むので、誤った df が統計量の惜しい正解として通りません。
技術的な質問
estimated_parameters はいつ設定しますか。
組換え価や対立遺伝子頻度のようなパラメータを同じ度数から推定したときに限ります。独立な推定ごとに df からもう一つ引きます。教科書の 3:1 や 9:3:3:1 検定では 0 のままにしてください。
遺伝学カイ二乗自由度計算の料金はいくらですか。
ブラウザの道具は無料です。API 要求は成功した呼び出しごとに前払い残高から $0.002 を使い、不正な入力は課金されません。