2. 데이터 분석을 위한 기초 수학/통계(이동훈 강사님)_08

▶ 통계: 일부분으로 전체를 예측하려고 하는 것

 

▶ 기술통계학과 추론통계학

1. 기술통계학: 데이터의 특징을 나열

2. 추론 통계학: 가설설정, 모집단 특성 파악

 

▶ 귀무가설: 기본적으로 참으로 추정되며 처음부터 버릴것으로 예상되는 가설, A는 B와 같다

▶ 대립가설: 귀무가설을 기각함을 보이면 참임을 보일 수 있다.

양측검정: 제1형 : A는 B는 아니다

단측점정: 제2,3형 : A가 B보다 작다, A가 B보다 크다.

 

▶ 가설검정의 기준

P-VALUE: 유의확률: 귀무 가설이 맞다는 전제 하에, 표본에서 실제로 관측된 통계치 (=귀무가설과 다른) 와 같거나 더 극단적인 통계치가 관측 확률

 

T-TEST: 두집단의(또는 한 집단의 전/후) 평균에 통계적으로 유의미한 차이가 있는지 검정

 

 

 

F-검정: 두 집단의 분산에 통계적으로 유의미한 차이가 있는지 검정

F-검정의 귀무가설: 차이가 없다. (P>유의수준) 유의수준=0.05

→ P값이 0.05보다 크므로 두 집단의 분산에 유의미한 차이가 없음

F-검정의 대립가설: 차이가 있다. (P<유의수준) 유의수준=0.05

→ P값이 0.05보다 작으므로 두 집단의 분산에 유의미한 차이가 있음

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