비모수 가설검정
중앙값의 부호 검정 – 표본크기가 큰 경우 : 검정통계량이 Z.분포를 따름 귀무가설($H_0$) 검정통계량 대립가설($H_1$) 귀무가설 기각역 $M=M_0$ $n_{+}=’+{rm 부호의} {rm 갯수}’$ $M> M_0$ $dfrac{n_{+}-0.5n}{sqrt{0.25n}}> z_{alpha}$ $M< M_0$ $dfrac{n_{+}-0.5n}{sqrt{0.25n}}<-z_{alpha}$ $Mne M_0$ $left|dfrac{n_{+}-0.5n}{sqrt{0.25n}}right|> z_{frac{alpha}{2}}$ 중앙값의 부호 검정 – 표본크기가 작은 경우 : 귀무가설$(H_0)$ 검정통계량 대립가설$(H_1)$ 귀무가설 기각역 $$M=M_0$$ $$n_{+}=’+{rm 부호의} {rm 갯수}’$$ $$M> M_0$$ $$n_{+}> B{left({n,0.5}right)}_{alpha}$$ $$M< M_0$$ […]
집단간분산과 집단내분산이 같은 것은 무엇을 의미?
[ QA ] CONTENTS 신호와 노이즈가 같다는 의미, 집단내분산보다 집단간분산이 작은 구역은 중첩되어 있는 영역입니다. 집단간분산이 집단내분산보다 큰 영역은 확실히 범주형 원인변수가 작동하는 것입니다. 유의수준과 임계값은 무엇? 유의수준(significance level)은 가설 검정에서 귀무가설을 기각하는 기준이 되는 확률입니다. 일반적으로 $alpha$로 표시됩니다. 임계값 (critical value)은 귀무가설을 귀무가설이 참이여서 귀무가설을 채택하는 영역과 귀무가설이 거짓이어서 귀무가설을 기각하는 영역의 경계값입니다. 왜 […]
표본통계량에서 표본분산보다 카이제곱을 많이 쓰는 이유는?
[ QA ] CONTENTS 자유도를 포함하고 있기 때문입니다. 모르는 모분산도 가지고 있지만 모분산은 추정과 가정으로 정할 수 있습니다. 표본분산을 대체하는 카이제곱 표본통계량에서 표본분산보다 카이제곱을 많이 사용하는 이유는, 카이제곱 분포가 자유도를 반영하여 표본 크기에 따른 변동성을 고려할 수 있기 때문입니다. 또한, 통계적 추론에서 더 직접적이고 유용하게 활용될 수 있기 때문입니다. 이러한 이유로 카이제곱은 표본분산보다 더 자주 […]
Image Upload
print_test
Figure Animation 데이터 수집 데이터 종류 데이터 수집 데이터 종류 [Q&A] 스프레드시트에서 정리한 정형데이터에서 데이터를 속성에 따라 분류하면 범주형데이터, 순서있는 범주형데이터, 이산형데이터, 연속형데이터 이 중에서 이산형데이터와 연속형데이터는 수치로 나타나는 양적데이터입니다. 범주형데이터, 순서있는 범주형데이터, 이산형데이터, 연속형데이터 이 중에서 이산형데이터와 연속형데이터는 수치로 나타나는 양적데이터입니다. 데이터 프레임 데이터 프레임은 열과 행으로 구성된 테이블 형태의 데이터 구조로, 다양한 데이터 […]