결정계수
Figure Animation [Q&A] CONTENTS 결정계수 Author Detail Publication Histroy DOI Citation Download Print 구글문서 Print 구글문서 Abstract 결정계수는 회귀모델의 적합도를 나타내며, 반응변수와 설명변수의 관계를 회귀기준(점, 선, 면, 초면)을 통해 측정합니다. 잔차표준오차와 결정계수로 모델의 적합도를 평가하며, 결정계수는 회귀식이 데이터의 변동을 얼마나 잘 설명하는지의 비율을 나타냅니다. 총변동 중 회귀식에 의해 설명된 변동의 비율로, 값이 1에 가까울수록 모델의 […]
피어슨상관계수
Figure Animation [Q&A] CONTENTS 피어슨상관계수 Author Detail Publication Histroy DOI Citation Download Print 구글문서 Print 구글문서 Abstract 상관분석은 개체가 가진 두 변수 간의 선형적 관계를 분석합니다. 두 변수가 서로 독립적일 경우, 이들은 2차원 직교좌표계에서 점으로 나타나며, 이를 통해 생성된 산점도는 집단의 분포와 변수 간 상관의 정도를 시각적으로 보여줍니다. 두 변수 사이에 상관관계가 있음은 한 변수의 […]
관측빈도수와 기대빈도수의 차
Figure Animation [Q&A] CONTENTS The difference between observed frequency and expected frequency. Author Detail Publication Histroy DOI Citation Download Print 구글문서 Print 구글문서 Abstract 개체가 가진 두 범주형 변수의 상관관계를 파악하기 위해 교차표를 사용하며, 이는 변수별 범주를 기반으로 생성됩니다. 각 범주에 대한 관측빈도수를 기록하여, 행과 열의 합으로 변수 분포를 나타냅니다. 기대빈도수는 관측빈도로부터 산출되며, 두 변수의 […]
집단간분산과 집단내분산의 비
Figure Animation [Q&A] CONTENTS Scatter plot Author Detail Publication Histroy DOI Citation Download Print 구글문서 Print 구글문서 Abstract 표본분산은 표본 데이터의 분포를 나타내는 중요한 통계량으로, 표본의 변동성을 측정합니다. 정규분포를 따르는 확률변수의 표본에서, 표본분산을 모분산으로 나눈 값에 자유도를 곱한 결과는 카이제곱 분포를 따르게 됩니다. 이 과정을 통해, 표본분산의 분포를 표준화하고, 표본 데이터를 이용해 모집단의 분산을 추정할 […]
변동 – 범주형 원인변수
Figure Animation [Q&A] CONTENTS Individual variation and group variation. Author Detail Publication Histroy DOI Citation Download Print 구글문서 Print 구글문서 Abstract 개체의 변동과 집단의 변동은 서로 연관되면서도 각기 다른 현상을 나타냅니다. 개체의 변동은 하나의 집단 내 개체 간 차이로, 유전, 환경 등에 의해 발생하며 집단 내 다양성을 나타냅니다. 반면, 집단의 변동은 서로 다른 집단들 간 […]
독립된 두 집단의 평균차이
Figure Animation [Q&A] CONTENTS Scatter plot Author Detail Publication Histroy DOI Citation Download Print 구글문서 Print 구글문서 Abstract 독립된 두 확률변수의 차이로 새로운 확률변수를 생성합니다. 이 확률변수의 기대값은 두 확률변수 기대값의 차이로 정의되며, 그 분산은 각 확률변수의 분산의 합으로 계산됩니다. 이러한 분석은 통계적 추론에 있어 핵심적인 역할을 하며, 특히 두 집단의 평균 차이를 검정하는 데 […]
대응된 두 확률변수의 차이평균
Figure Animation [Q&A] Q 모집단(population)과 집단(group, category)를 구분 – A 집단은 모집단의 부분집합, 모집단의 일부 속성을 상속, 집단의 속성을 모두 모은 것이 모집단, 집단과 모집단은 모두 iid 확률변수를 가지는 개체로 이루어짐. Q. 대응된 표본에서 두 모평균 차이의 기대값의 표현방법 – A. 새로운 확률변수의 표본평균의 추정량으로 표현. Q. 대응표본과 독립표본에서 두 확률변수의 차이의 기대값과 분산 – […]