 त्खाय स्कोटेस ज़ूहाम भात करेंगे गुडनिस अफ्ट गुडनिस अफ्ट काम अतलवाँ है, कि हमारे पास एक सामपल हमने द्रोग की है, और स्में frequently जागी अगी खुडनिस करटगेगी् से, लज़ोग तरट रई ना तीगी करते होग ननेदा कै वोप्तेन की हैं पी Наनदिय सार viennent पी आँगद् off पी आँगद् off to to to to talk talk to talk to talk to talk to नाल, हैपोटसीस से. for example, hypothesis might state that 50% of all liars are men and 50% are women. सु, नाल, हैपोटसीस में, तो तरां के हमारे, हैपोटसीस हो सकतें, काौज कोर में. एक तो कैतें, नो प्रझेपहौटसीस, एक हम कैतें, नो देफ्रेंच एप्ोटसीस. उसुसcznieदियाध्वाल needed a बी दनगा ब चार्ठागड्फ money आप गाडन चागतगानी्ये गखाडे अन वो आप आद्ब, गत्फ Hanım के आराजां स 쓸ॉऎनिक्का ऽटगारिय आँजान आए बुक्प्odox ki ki a achha khو Wheat अप याण लो सी than उसुदी जी. गई ज़ाए बलके हम न्वेत डिझदा है, की हम कते हैं के सामपल प्रष्टिन मिर्गा में जाल खाए बाशझ करे से संपात भी, मुछ सि अपलेश्टिःभूँ. अक निक रोग आप बहु Чер में किम prescription औ Lightlines त Terror particular ख्री 이번에 सरच्या णेख से ही हम लेकना के नूल malaria कई ज़ा आप बहु� sparaj kya kya security यह किं Aww नूलग अप बहुचनूल बहुचनूलनो करोटीए कनन इस्झ शनेरे का सं�チャ हई książ kale избन पा से cake काय स्कौर में भी अं बनायंगे के नल में कातगरी सारी एकूली दिवाईटिड और अल्टरनतिम हम काएंगे के दे अ नाच. देटा फोर काय स्कौर टेस्ट टिस्ट is very simple, there is no need to calculate a sample mean or standard deviation. We just select a sample of n individuals and count how many fall in each of the category. The resulting values are called observed frequencies. काय स्कौर के नामारे पास अबसेरत्ट फ्रिकुन्सिचlares have observed frequencies and expected frequencies. अबसेरत्ट फ्रिकुन्सिच को जो ہमारे डेटा के अंधर आती हैं, than the data which we collect and the data that actually comes into our data is expected. अबसेरत्ट का मतलब हमारी नल भीपोधसी से लेटीट है,। And expected, it, it means, is related to our null hypothesis. Were equals or with certain population proportions In general, the goal for Ka innovation is to compare the data flatter the obstacles for ensemble or the expected frequency The problem is to determine, for the data fit the description specified in the hypothesis तो हम उस में टेस्ट क्या करते हैं क्या मारा अबज़र्व देटा हूँ well it fits to the expected data or the data that we pose in null hypothesis, that's why it's called goodness of fit that how well the observed data fit the null hypothesis data. यहाँ बे एक इजाम्पल दीवी हैं जैसा के 40 इस के अंदर college students का देटा है, जिस में के उनका exercise का हम ने पुचा है कितनी exercise करते है, और फिर हीपोटेटिकल क्या केरे हैं हमारा, जो हमारा नाल हीपोटेसिस है, हीपोटेटिकल सामपल, that represents how the sample distribution would look if it were the perfect agreement with the proportion stated in the null hypothesis. तो नाल हीपोटेसिस क्या केरा है, के काटगरी A में 25% लोग होने चाहिये, तो मजोरती आसी होगी जो के वान सावीक exercise करती है, 50% लोग होने चाहिये, और काटगरी C में 25%. तो this is a proportion that is suggested in the null hypothesis, which we call no difference hypothesis. हम तेस करेंगे कि क्या जो हमारे अबजर्व देटा में भी इसी तरंका प्रोटेशन है, या फिन नहीं है, how well the observed data fit to this hypothetical null hypothesis data, which we have proposed here. आचा ब हम expected frequencies हम ने निकाल नहीं होती है, to find the exact frequency expected for each category, हम क्या करते है, multiply the sample size by the proportion for the percentage from the null hypothesis. ज़सा के फर्स करें, हम ने उनो ने नहीं नहीं नहीं है, क्या है के 25% हमारे असे होंगे, जो भिरकुल एकसर्साइस नी करते होंगे, 25% ही काटगरी C में होंगे, जो के more than once you regular exercise करते होंगे, और हमारे एडर 50% हैगा, 50% हैसे होंगे, जो के हमारे regular once a week करते होंगे, जो अब हमने अगर अगर निकालना है, expected frequency ही तो हम क्या करेंगे, असका formula क्या है के हम percentage हमारी नहीं असे होंगे, उसको multiply कर देंगे अपने N size से, तो हमारा सामपल सायस 40 है, पेली कैतगरी में हमारा 25% है, तो हमारी expected frequency हमारी 10 आजाएगी, right? तो इस तना से हम expected frequencies निकालते है, और फिर हमारी जब expected frequency आजाएगे, और हमारी observed frequency आजाएगे, we can plug in the values in the formula, and we can calculate exactly the chi-square value, like we take the value of f or t in the parametric test also. So, we use the symbol of f e and f o, for taking out f e, we multiply the percentage in the no difference hypothesis with N. Now, we will manually calculate the value of chi-square, and we will see what do we mean by expected and observed, and how we put them in the formula and calculate.