728x90 반응형 hypothesis3 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 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. Testing Hypothesis and p-values Testing Hypothesis and p-value이론, 추측, 가설 등에서는 $\theta$의 값에 대하여 관심이 있다. (보통 $\theta$에 대한 함수로 표현 가능하고 교재에서 $\phi(\theta)$라고 한다.) 주로 \[ H_0:\ \theta = \theta_0 \]과 같이 표기하며 이를 null hypothesis라 한다. 이때 $\theta_0$는 데이터를 얻기 전에 어떤 값으로 특정되어야 한다. 이제 우위 $H_0$가 참일 때 관측된 데이터가 얼마나 unlikely한지 측정할 것이다. Note: $H_0$이 얼마나 likely한지 평가하는 것이 아니다. 얻은 데이터 $s$가 unlikely한지 평가하는 것이다.만일 under $H_0$에서 데이터 $s$가 surprising하다면,.. 2023. 5. 25. 이전 1 다음 728x90 반응형
