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일원분류 분산분석 (One-Factor ANOVA) One-Factor Analysis of Variance (ANOVA)Analysis of Variance (ANOVA)모집단이 2개의 경우 모평균(또는 모비율)을 비교하는 방법을 다루었다.이제 모집단이 3개 이상인 경우에 대해 생각해보자.기본적인 아이디어는 통계적 분석(statistical analysis)이 같은지 확인하는 것이다. 여러개의 모집단에서 추출된 독립 표본의 집합을 completely randomized design(완전임의배치법)이라 한다.그리고 분산분석(analysis of variance, ANOVA)라는 통계적 방법론을 이용한다. 모집단이 2개인 경우, pair인지 independent인지 구분하여 검정하였다.모집단이 3개 이상인 경우에도 비슷한 방식으로 구분한다.첫번째는 bloc.. 2024. 6. 1.
적합도 검정, 독립성 검정 (Goodness of Fit Test, Independence Test) Goodness of Fit Test and Independence Test with Contingency Tables1. One-way Classifications (모형 적합도 검정)$k$개의 범주에 대하여 각 범주의 확률을 $p_i$ ($i=1,2,\dots, k$)라 하자.$k$개의 범주의 관측값은 각각 $x_1, x_2, \dots, x_k$이고 $x_1 + \dots + x_k=n$이다.이를 observed cell frequencies라 한다. null hypothesis는\[ H_0: p_i = p_i^* \quad (1 \le i \le k) \]이고 검정통계량은 다음 중 하나를 이용한다. (대부분 카이제곱 이용)\[ \chi^2 = \sum_{i=1}^{k} \frac{(x_i - e_.. 2024. 5. 26.
표본분산은 왜 n-1로 나눌까? (불편추정량, 자유도) 표본분산은 왜 n이 아니라 n-1로 나눌까?Notation$\mu$: 모평균 (모집단의 평균, 우리는 알 수 없다.)$\sigma^2$: 모분산 (모집단의 분산, 우리는 알 수 없다.)$X_1, X_2, \dots, X_n$: 평균이 $\mu$이고 분산이 $\sigma^2$인 모집단(정규분포일 필요는 없다.)에서 i.i.d(독립항등분포) 샘플링한 확률변수.$\overline{X}$: 표본평균 (sample mean)$E(X)$: 기댓값. $E[X] = \mu$$Var(\cdot)$: 분산, $Var(X) = E[(X - E[X])^2] = E[X^2] - E[X]^2$ 표본평균의 통계량표본평균의 평균, $E[\overline{X}]$$\overline{X} = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{.. 2024. 5. 21.
모비율 검정 (Inferences on Population Proportion, Two Population Proportions) Discrete Data Analysis: Population Proportion1.1 모비율의 추정 (Inferences on a Population Proportion)parameter $p$가 모집단의 비율(모비율)이라 하자. 모집단에서 $n$개의 관찰에 대한 무작위 표본을 얻은 경우, 각 관찰은 성공확률이 $p$인 베르누이 분포를 따른다.  따라서 성공횟수 $X$는 파라미터가 $n$과 $p$인 이항분포를 따른다. ($X \sim Bin(n, p)$) 전체 모집단에서 $n$개의 샘플을 얻고, 우리가 보고 싶은 특성이 있는/없는 두 범주(category)로 분리할 수 있다.각 샘플이 특성이 있는 확률이 $p$라 하고 전체 샘플 수를 $x$라 하자.sample proportion의 point estim.. 2024. 5. 18.
모평균 추정-모집단이 두개인 경우 (Comparing Two Population Means, Paired Samples, Independent Samples) Comparing Two Population MeansTwo Sample Problems이번 포스트에서는 두 모집단의 차이를 살펴볼 것이다.영어로는 two-sample problem이라 한다. 두 모집단 A, B가 있다고 하자.$x_1, \dots, x_n$은 A에서 얻은 데이터(observed data)이고, $y_1, \dots, y_m$은 B에서 얻은 데이터라 하자.수학적으로 $x_i$는 $F_A(x)$에서, $y_i$는 $F_B(x)$에서 추출된 샘플이라 할 수 있다.  두 모집단의 차이를 말할 때, $F_A(x), F_B(x)$의 차이를 구하면 되지 않느냐고 할 수 있다.그러나 $H_0: F_A=F_B \text{ vs. } H_A: F_A \neq F_B$ 이렇게는 하면 답이 없다.두 분포가 .. 2024. 5. 16.
모평균 가설 검정 (Hypothesis Tests of a Population Mean, t-test, z-test) Hypothesis testing, Null hypothesis, Alternative hypothesis, p-value통계적으로 다양한 가설을 세울 수 있다. (평균, 분산, model fitness 등)이 글에서는 모평균에 대한 가설과 그 검정방법을 소개한다.HypothesisNull Hypothesis ($H_0$, 귀무가설)초기에 설정하는 가설.효과가 없거나 차이가 없다는 주장을 담는다.Alternative Hypothesis ($H_A$, 대립가설)귀무가설과 대조(opposite)되는 가설.귀무가설이 틀렸다는 것을 보여주기 위해 사용된다.보통 대립가설이 "주장"이 되는 경우가 많다.모평균($\mu$)과 관련된 가설은 다음과 같이 세팅된다.two-sided set of hypothesis: $H.. 2024. 5. 9.
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