Allen's 데이터 맛집

이번에는 부호검정에 대해 알아보겠습니다. 부호검정은 표본의 순위나 순서가 중요한 경우에 사용되는 비모수적인 가설 검정 방법 중 하나입니다. 주로 중앙값의 비교나 관련성을 검정하는 데 사용됩니다. 부호검정의 개념 부호검정은 데이터의 값 대신 부호에만 기반하여 가설을 검정하는 비모수적인 방법입니다. 주어진 데이터의 부호를 기록하여 가설을 검정하며, 데이터의 분포에 대한 가정이 필요하지 않습니다. 대표적으로 "중앙값의 차이가 없다"와 같은 가설을 검정하는 데 사용됩니다. 부호검정의 단계 1. 가설 설정: 귀무가설과 대립가설을 설정합니다. 대표적으로 "중앙값에 차이가 없다"와 같은 가설을 설정합니다. 2. 부호 계산: 주어진 데이터에서 각 쌍의 관측값의 차이에 대한 부호를 기록합니다. 이를 통해 양의 부호와 음..

이번에는 작은 표본 크기를 다루는 통계적 방법 중 하나인 피셔의 정확 검정에 대해 알아보겠습니다. 피셔의 정확 검정은 표본 크기가 작거나 가정이 만족되지 않는 경우에 사용되며, 비모수적인 방법으로 데이터를 분석합니다. 피셔의 정확 검정의 개념 피셔의 정확 검정은 범주형 데이터에 대한 가설 검정을 수행하는 통계적 방법입니다. 주어진 데이터로부터 관찰된 빈도와 기대 빈도를 비교하여 가설을 검정합니다. 주로 작은 표본 크기나 가정이 만족되지 않는 경우에 사용됩니다. 피셔의 정확 검정의 단계 1. 가설 설정: 귀무가설과 대립가설을 설정합니다. 귀무가설은 일반적으로 두 그룹 간의 차이가 없다는 것을 가정합니다. 2. 검정 통계량 계산: 주어진 데이터로부터 관찰된 빈도와 기대 빈도를 비교하여 검정 통계량을 계산합니..