확률분포4 F분포 어디에 쓰일까? ※이전글 카이제곱 분포 관련글 확률, 확률변수 그리고 확률분포 1. 들어가며 통계학은 기술통계와 추론통계로 구분되는데, 기술통계와 추론통계를 연결해주는 것이 확률분포이다. 그런데 확률분포를 이해하기 위해서 diseny.tistory.com 1. 들어가며 당연한 말이지만 F분포는 F값의 확률분포라는 의미다. 그럼 F값이 무엇인지부터 알아야 한다. 2개의 확률변수 X, Y에 대해 각 확률변수를 다음과 같이 정의한다. 위의 식1, 식2에서 X, Y는 카이제곱 값을 자유도로 나눈 형태다. ※관련글 자유도(Degree of Freedom)에서 자유로워 지기 1. 들어가며 자유도는 통계학을 공부하다 보면 아마 제일 처음 만나는 알쏭달쏭한 개념이다. 최초로 등장하는 시기는 표본분산을 구할 때다. 표본으로 모분산을 추.. 2022. 4. 21. 카이제곱 분포 이해하기 확률, 확률변수 그리고 확률분포1. 들어가며 통계학은 기술통계와 추론통계로 구분되는데, 기술통계와 추론통계를 연결해주는 것이 확률분포이다. 그런데 확률분포를 이해하기 위해서는 먼저 확률을 알아야 하고 그 다음에 확diseny.tistory.com 1. 들어가며위의 관련글에서 확률분포는 추론 통계를 위해 필요한 이론이라고 설명했다. 기초 통계 수준에서 가장 많이 쓰이는 확률분포는 정규분포와 t분포, 카이제곱분포, F분포이다. 상대적으로 정규분포와 t분포는 이해하기 어렵지 않은데 카이제곱분포와 F분포는 조금 생각을 해봐야 한다. 이번 포스팅에서는 카이제곱 분포에 대해 알아보자. 2. 카이제곱 분포처럼 표준정규분포를 따르는 확률변수 집합에서 m개의 확률변수를 “독립적”으로 추출하는 경우를 생각해 보자. 독립.. 2022. 4. 19. 확률, 확률변수 그리고 확률분포 1. 들어가며통계학은 기술통계와 추론통계로 구분되는데, 기술통계와 추론통계를 연결해주는 것이 확률분포이다. 그런데 확률분포를 이해하기 위해서는 먼저 확률을 알아야 하고 그 다음에 확률변수를 알아야 최종적으로 확률분포를 이해할 수 있다. 대부분 대학에서 "확률과 통계"라는 이름으로 통계와 확률을 같이 배우는 이유는 우리가 배우는 통계의 핵심이 추론 통계이기 때문이다. 2. 확률과 확률변수어떤 사건(event) A가 발생할 확률은 사건 A가 발생할 수 있는 확실함의 정도를 의미한다. 특정한 시행(예를 들면 주사위를 한 번 던지는 경우)에 일어날 수 있는 모든 경우의 수가 n가지이고 사건 A가 발생할 수 있는 경우의 수가 a가지 일 때 사건 A가 일어날 확률은 다음과 같다. P(A) = a/n “.. 2022. 4. 18. 가설검증과 1종 오류 1. 들어가며가설을 검증한다는 말은 검증하는 사람(분석가)이 명확한 근거를 갖고 있거나 정답을 알고 있다는 뉘앙스를 가진다. 그러나 검증이라는 표현보다는 결단을 내린다는 말이 사실에 더 가깝다. 판단에 대한 기준을 갖고 있긴 하지만 그 기준 자체가 절대적인 것은 아니며 그렇기 때문에 오류 가능성이 필연적으로 존재할 수 밖에 없다. 2. 통계량통계량은 표본 데이터를 계산해서 얻어 낸 값이다. 표본에서 구한 평균, 분산, 표준편차 이런 것들도 모두 통계량이지만 일반적으로 카이제곱값, T값, F값 등을 의미한다. 무엇이 되었든 통계량은 귀무가설이 맞다는 가정하에 생성된 확률 분포를 기반으로 특정한 값 이상을 얻을 확률을 가진다. 3. 귀무가설과 확률분포과 같이 귀무가설이 맞다는 가정하에 그려진 T.. 2022. 2. 24. 이전 1 다음
