[통계학] 범주형 자료분석 (1) - 적합도 검정 예제의 대립가설과 모수에 대한 의문 (categorical, data analysis, example, internist, alternative hypothesis, seasonal influenza patient incidence rate, population pi, number of infl..
질문 요약이 예제에서, 내과의사의 주장에 따라 대립가설 H1이 '계절별 감기환자 발생률은 같다'일까요? 또한, 모수 pi=0.25, i=1,2,3,4를 나타내는 것인가요? 고맙습니다.답변 요약적합도 검정에서 대립가설(H1)은 통상적으로 '연관이 있다' 또는 '다르게 나온다' 등의 주장을 함을 나타냅니다. 검정통계량의 특정 수치에 따라 기각역보다 작으면 H0(귀무가설)의 주장을, 기각역보다 크면 H1의 주장을 채택합니다. 예제에서 말하는 모수는 각 계절별 감기환자 수로 구성된 실제 숫자를 의미하며, 봄 24명, 여름 16명, 가을 28명, 겨울 32명의 데이터가 그 예입니다.원본 바로가기 >>> Unsplash 추천 이미지 (키워드 : categorical, data analysis, example, in..
2024. 1. 15.
[통계학] 검정통계량 계산식 (equation, calculation, p1, p2, groups, proportion, assumption, 0)
질문 요약검정통계량 계산식 중 -(p1-p2)는 왜 생략되었나요?답변 요약강의에서 검정통계량의 분자에서 -(p1-p2) 부분이 생략된 이유는 두 집단 모비율이 같다고 가정했기 때문입니다. 따라서 (p1-p2)가 0이 되어 생략할 수 있습니다. 이 경우, 두 학원의 합격률에 유의미한 차이가 없다는 결론을 내릴 수 있습니다.원본 바로가기 >>> Unsplash 추천 이미지 (키워드 : equation, calculation, p1, p2, groups, proportion, assumption, 0 ) 검정통계량 계산식과 관련된 질문에 대한 답변 통계학에서 검정통계량 계산은 매우 중요한 과정 중 하나입니다. 질문 주신 내용에 대해 첫 번째와 두 번째 질문에 대해 차례로 답변드리겠습니다. 첫 번째 질문에서는 ..
2024. 1. 15.
[통계학] 공분산 계산 시 n-1로 나누지 않는 이유? (sample, covariance, n-1, sample covariance, formula, sample correlation coefficient, denominator, provided blog link, image)
질문 요약47강 17분대에서 표본의 공분산을 구하는 과정에서 n-1로 나누지 않는 이유는 무엇인가요? 표본공분산 구하는 공식에는 왜 n-1로 나누는 것인지 헷갈립니다.답변 요약표본상관계수를 구할 때에는 n-1이 분모에 포함되지 않는다고 합니다. 자세한 공식은 제공된 블로그 링크와 이미지를 통해 확인할 수 있습니다. 블로그 : https://blog.naver.com/PostView.naver?isHttpsRedirect=true&blogId=mykepzzang&logNo=220929023044, 이미지 : https://file.unistudy.co.kr/Data/SEDATA/eject801__20211223153454.jpg원본 바로가기 >>> Unsplash 추천 이미지 (키워드 : sample, c..
2024. 1. 12.
[통계학] p값과 검정통계량의 관계에 대한 질문입니다 (Z0, significance level, p-value, confidence interval, significance probability, test statistic, rejection threshold, null hypothesis)
질문 요약Z0와 유의수준 간의 관계 및 p값에 대한 보충 설명을 부탁드립니다답변 요약P값은 모비율을 나타내는 P와는 다른 개념이다. P값은 유의확률을 의미하는데, 검정통계량 Z의 절대값보다 클 확률을 나타낸다. 또한, Z₀는 기각치로서 유의수준(알파)을 나타내며, P값이 유의수준보다 작을 경우 귀무가설을 기각할 수 있다. P는 모비율, P값은 유의확률, Z₀는 기각치, Z는 검정통계량을 나타낸다.원본 바로가기 >>> Unsplash 추천 이미지 (키워드 : Z0, significance level, p-value, confidence interval, significance probability, test statistic, rejection threshold, null hypothesis ) 통계학에서..
2023. 12. 13.
[통계학] 예제 8-5번에서의 표본분산 풀이 방법에 대한 이해 요청 (sample variance, certain value, probability, chi-square statistic, normal distribution population, mean, variance, degrees of freedom, chi-square distribution table)
질문 요약예제 8-5번에서 표본분산이 특정 값 이상 나올 확률과 카이제곱 통계량을 이용한 풀이의 관계에 대해 설명 부탁드립니다. 예제 8-6, 8-7에서도 비슷한 논리가 적용되는지 궁금합니다.답변 요약문제 예제 8-5에서 X~N(170, 82)인 정규분포 모집단을 가정했을 때, 이는 평균이 170이고 분산(σ2)이 82인 모집단을 의미합니다. σ는 8입니다. 문제의 (2) 항에서는 표본분산 S2이 특정한 값 이상이 될 확률이 2.5%일 때의 S2 값을 묻고 있습니다. 이를 계산하기 위해서는 자유도 ν가 19일 때 카이제곱 분포표에서 χ2 0.025, 19 값을 찾아야 하는데, 이 값은 32.852입니다. 예제 8-6과 8-7도 유사한 방식으로 계산합니다. 참조할 수 있는 카이제곱분포표 해석 방법은 16강..
2023. 12. 13.
[통계학] 대응자료의 검정과 관련된 질문입니다 (corresponding material, black, Ud, Ud0, hypothesis, test statistic, value 5)
질문 요약대응자료의 검정에서 Ud와 Ud0의 의미에 대해 알고 싶습니다. 또한, 가설 설정과 검정통계량 계산에서 5라는 값을 대입하는 이유를 설명해주세요.답변 요약대응비교에서는 하나의 대상을 두 번 측정한 값들 간의 차이를 이용해 모집단의 통계를 추정하거나 검정합니다. 이를 위해 t분포를 사용하며, 표본의 관측치를 이용하여 사건 전과 후의 차이를 나타내는 새로운 변수를 사용합니다. 가설 검정을 위해 귀무가설을 모집단의 차이의 평균이 5kg 이하이고, 대립가설을 모집단의 차이의 평균이 5kg보다 크다로 설정합니다.원본 바로가기 >>> Unsplash 추천 이미지 (키워드 : corresponding material, black, Ud, Ud0, hypothesis, test statistic, value ..
2023. 12. 12.
