t분포3 t-test 밑바닥부터 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. 들어가며t-test는 일반적으로 가장 처음 배우는 기초 추론 통계 분석 방법이자 실질적으로 가장 많이 쓰이는 분석방법이다. t-test는 두 집단의 평균 차이를 비교한다. 예를 들어 남녀간의 연봉 차이, 지역별 소득 차이, 흡연자와 비흡연자의 혈압 차이 등 집단을 비교해야 할 일이 무척 많다. 그런데 집단간의 평균 비교는 그냥 두 집단의 평균을 계산하면 어느 쪽 평균이 더 높은지 금방 알 수 있기 때문에 분석이라는 단어가 과분할 정도로 간단한 작업이다. .. 2022. 4. 21. 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
