코딩 기록

귀무가설과 대립가설로 보는 통계 데이터 분석 (가설, 검정) 가설검정이란 조사하고자 하는 현상을 구체적인 가설(수학적 표현)로 만들고, 가설을 입증할 수 있도록 실험이나 관찰을 수행한 후(통계 데이터 분석 이후), 그 결과를 효과적인 값(요약할 수 있는)으로 구하는 일련의 과정이다. 이렇게 구해진 값을 귀무가설이 사실이라고 가정한다. (대립가설은 더 아래에서 설명) 그리고 기대되는 값들과 비교하여, - 귀무가설 하에서 얻어지기 힘든 값이라면, 귀무가설을 기각- 충분히 얻어질 수 있는 값이라면 귀무가설을 기각하지 못한다. 가설검정의 절차는 다음과 같다. (통계 데이터 분석 순서는 비슷하다) 1. 귀무가설, 대립가설 설정2. 실험이나 관찰을 계획, 수행3. 실험이나 관찰을 효과적으로 요약4. 요약된 값이 귀..

분산분석과 다중비교란, 영향력 유무의 판정 시도 분산분석이란?모집단의 수가 셋 이상인 경우에 tㅡ검정을 이용하여 모평균을 비교해 보도록 합시다. (분산분석 시작) 2개씩 짝을 지어 5개의 표본평균 들을 대상으로 유의수준이 5%인 tㅡ 검정을 10번 실시한다고 가정합시다. 실제로 이 평균들 간에 차이가 없을 때, 옳은 결론에 도달할 수 있는 확률은 한 쌍에서 0.95씩이므로 10번의 tㅡ 검정이 올바른 결론에 도달할 수 있는 확률은 0.95의 10승이 됩니다. 바꾸어 말하면 이 중 적어도 어느 하나의 검정이 잘못된 결론을 내리게 될 확률 즉, 유의수준이 이나 되는 셈입니다. 그러므로 이처럼 모집단의 수가 셋 이상이면 tㅡ 검정이 아닌 여러 모집단을 총괄적으로 분석할 수 있는 분산분석(Analysis of ..