▷ 오늘 학습 계획: 통계 강의(심화 1~2)
📖 07_가설 검정
1) 가설검정과 유의수준
가설(hypothesis)
주어진 사실 또는 조사하려고 하는 사실에 대한 주장 또는 추측
- 귀무 가설(Null hypothesis): 기존의 사실(아무것도 없다, 의미가 없다)
- 대립 가설(Alternative hypothesis): 귀무가설의 반대
제1종 오류(type I error)
귀무가설이 참이지만 귀무가설을 기각하는 오류
제2종 오류(type II error)
귀무가설을 기각해야 하지만 귀무가설을 채택하는 오류
검정통계량
귀무가설이 참이라는 가정하에 얻은 통계량
P-value
귀무가설이 참일 확률 → 0~1사이의 표준화된 지표(확률값)
기각역(reject region)
귀무가설을 기각시키는 검정통계량의 관측값의 영역
가설 검정의 절차
가설 수립 → 유의 수준 결정 → 기각역 설정 → 검정통계량 계산 → 의사 결정
양측검정(two-side test)
대립가설의 내용이 같지 않다 또는 차이가 있다 등의 양쪽 방향의 주장
단측검정(one-side test)
한쪽만 검증하는 방식으로 대립가설의 내용이 크다 또는 작다 처럼 한쪽 방향의 주장
2) 단일 표본에 대한 가설 검정
모평균 가설검정
모비율 가설검정3) 두개의 표본에 대한 가설 검정
대표본(모분산을 아는 경우)
소표본(모분산을 모르는 경우)
대응 비교
📖 08_범주형자료분석
범주형 자료 분석은 카이제곱 검정으로 추론함
1) 적합도 검정
관측된 값들이 추론하는 분포를 따르고 있는지 검정
한 개의 요인을 대상으로 검정
관찰 빈도(observed frequency): 데이터로 부터 수집된 값
기대 빈도 (expected frequency): 기대값과 비슷한 개념2) 독립성 검정
관측된 값을 두 개의 요인으로 분할하고 각 요인이 다른 요인에 영향을 끼치는지(독립)를 검정
3) 동일성 검정
서로 다른 세개 이상의 모집단으로 관측된 값들이 범주내에서 동일한 비율을 나타내는지 검정
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