Allen's 데이터 맛집

가설 검정은 통계적으로 얻은 표본 데이터를 사용하여 어떤 가설에 대한 결론을 내리는 통계적 추론 방법 중 하나입니다. 일반적으로 두 가지 가설을 비교하여, 주어진 데이터가 어느 가설과 더 일치하는지를 판단합니다. 이러한 가설은 귀무가설(H0)과 대립가설(H1)로 나눌 수 있습니다. 기본적인 가설 설정 1.귀무가설 (Null Hypothesis, H0): 어떤 효과나 차이가 없다는 가설입니다. 주로 기본적인 가설로 설정되며, 검정의 대상이 되는 가설입니다. 2.대립가설 (Alternative Hypothesis, H1): 귀무가설이 거짓임을 증명하려는 목적의 가설입니다. 주로 연구자가 입증하고자 하는 가설로 설정됩니다. 가설 검정의 주요 단계: 1.가설 설정: 귀무가설(H0)과 대립가설(H1)을 명확하게 ..

모수적 추론은 모집단의 특성을 나타내는 모수(parameter)에 관심을 두고, 표본을 통해 이 모수에 대한 추론을 하는 통계적 방법을 의미합니다. 주로 신뢰구간 추정과 가설 검정이 모수적 추론의 주요 방법입니다. 1. 신뢰구간 추정 (Confidence Interval Estimation) 신뢰구간은 표본 통계량을 사용하여 모집단 모수에 대한 구간 추정을 제공합니다. 이는 "우리는 95% 확신 수준에서 모평균은 이 구간 안에 있다"와 같은 형태로 해석될 수 있습니다. 신뢰구간은 모수가 어디에 있을 것으로 예상되는지에 대한 범위를 제공합니다. 예를 들어, 모평균의 95% 신뢰구간이 [60, 70]이라면, 우리는 이 구간 안에 모평균이 있다고 95%의 확률로 주장할 수 있습니다. 2. 가설 검정 (Hypo..