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대기통계학6

통계 이론 :: 기각역과 p-value 아래 내용 출처: https://velog.io/@ljs7463/%EA%B8%B0%EC%B4%88%ED%86%B5%EA%B3%84-21-%ED%86%B5%EA%B3%84%EC%A0%81-%EC%9C%A0%EC%9D%98%EC%84%B1%EA%B3%BC-p%EA%B0%92 통계적 유의성: 실험결과가 유연히 일어난 것인지 아니면 유연히 일어날 수 없는 극단적인 것인지를 판단하는 방법 결과가 우연히 일어날 수 있는 변동성 범위 밖에 존재한다면, 통계적으로 유의하다. 용어정리 P값 (P-value) : 귀무가설을 구체화한 기회 모델이 주어졌을 때 관측된 결과와 같이 특이하거나 극단적인 결과를 얻을 확률(우연히 일어날 확률) 알파 (alpha) : 실제 결과가 통계적으로 의미 있는 것으로 간주되기 위해, 우연에 .. 2023. 5. 22.
통계 이론 :: 가설 검정 가설검정의 기본원리 가설검정(hypothesis testing) : 표본을 기초로 얻은 검정통계량의 관찰값을 이용하여 모집단분포 또는 모수에 대해 이미 설정된 가설에 대한 타당성을 판정하는 과정 표본에 근거하여 타당성을 조사한 결과 이미 설정한 가설이 거짓으로 판정되면 그 가설을 기각(reject)한다 하고, 설정한 가설이 타당성이 있거나 부정하지 못하면 그 가설을 채택(accept)한다고 한다. 거짓이 명확히 규명될 때까지 참인 것으로 인정되는 모수에 대한 가설, 즉 반증적 방법으로 증명하기 위해 기각할 것을 바라면서 설정하는 가설을 귀무가설(null hypothesis)이라 하고 H0으로 나타낸다. 귀무가설과 대립되거나 이 가설을 부정하는 가설로서 강력한 증거로 입증하고자 하는 가설을 대립가설(alt.. 2023. 5. 3.
통계 연습 :: 추정 1. 가설검정의 기본원리 표본을 기초로 얻은 검정통계량의 관찰값을 이용하여 모집단분포 또는 모수에 대해 이미 설정된 가설에 대한 타당성을 판정하는 과정을 가설검정(hypothesis testing)이라 한다. 표본에 근거하여 타당성을 조사한 결과 이미 설정한 가설이 거짓으로 판정되면 그 가설을 기각(reject)한다 하고, 설정한 가설이 타당성이 있거나 부정하지 못하면 그 가설을 채택(accept)한다고 한다. 거짓이 명확히 규명될 때까지 참인 것으로 인정되는 모수에 대한 가설, 즉 반증적 방법으로 증명하기 위해 기각할 것을 바라면서 설정하는 가설을 귀무가설(null hypothesis)이라 하고 H0으로 나타낸다. 귀무가설과 대립되거나 이 가설을 부정하는 가설로서 강력한 증거로 입증하고자 하는 가설을 .. 2023. 5. 3.
통계 이론 :: 추정 1. 추정의 개념 통계적 추론(statistical inference) : 표본으로부터 얻은 정보를 이용하여 과학적으로 미지의 모수를 추론하는 과정 추정(estimation) : 표본평균, 표본비율, 표본분산 등과 같은 표본으로부터 얻은 통계량을 이용하여 모수를 추론하는 과정 점추정 (point estimation) : 모수에 대한 추정량은 표본추출에 따라 가변적이므로 최적의 추정량을 설정하여 가장 보편타당한 추정값을 얻어야 하며, 이와 같은 최적의 추정값을 구하는 과정 구간추정(interval estimation) : 미리 정해진 어느 정도의 확신을 가지고 모수 q의 참값이 포함될 것으로 믿어지는 구간을 추정하는 방법 [Note] 바람직한 추정량의 성질 1. 불편성 unbiasedness 모수의 추정량.. 2023. 5. 3.
통계 연습 :: 표본 분포 2023. 5. 1.
통계 이론 :: 표본 분포 1. 표본 분포 모분산이 알려진 경우 (비현실적, 이상적인 경우) X1, X2 가 취할 수 있는 값은 각각 0, 1, 2, 3 이다. 표본평균 X의 확률분포를 구하기 위하여 X1, X2 의 결합분포를 생각하면, 위 표와 같이 나타낼 수 있다. 한편, X1, X2 가 취할 수 있는 값은 각각 0, 1, 2, 3 이므로, X의 관찰 가능한 값은 0, 0.5, 1, 1.5, 2, 2.5, 3 이므로, X1과 X2사이에는 아래와 같은 관계가 있다. X=0 : (X1, X2 ) = (0, 0) X=0.5 : (X1, X2 ) = (0, 1), (1, 0) X=1.0 : (X1, X2 ) = (0, 2), (1, 1), (2, 0) X=1.5 : (X1, X2 ) = (0, 3), (1, 2), (2, 1), (3.. 2023. 5. 1.
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