@ '통계학' 당주힘실26 [당주힘실 통계학] 12-2. 두 모집단의 비교_짝비교, 모비율의 차이 당.주.힘.실 : 당신의 주장에 힘을 실어줄 (12-1 내용 중) 2. 짝비교 : 실험대상들의 외적인 조건이 많아서 최대한 비슷한 조건의 실험대상끼리 짝을 짓는다. 그리고 각 쌍에 있는 하나는 처리1, 나머지는 처리2를 배정한다. 이때 짝 지우는 과정에 각 쌍에 있는 실험단위들은 비슷한 특성을 갖게 되므로 서로 독립이라 할 수 없다. 이 경우 각 쌍마다 한 쌍의 반응값을 관측하여 서로 비교하게 된다. 개념을 좀 더 명확히 하기 위해 다음 소개될 내용들을 알아보고 간단한 이해를 위한 최종 정리를 할 예정이다. 추가로 두 모비율의 차이를 추론하는 방법을 정리할 것이다. 12-2. 에서는 두 모집단을 비교하는 방법 중 짝비교와 두 모비율의 차이를 추론하는 방법을 소개한다. 짝비교 두 종류의 처리효과를 비교할 .. 2022. 8. 20. [당주힘실 통계학] 12-1. 두 모집단의 비교_두 개의 독립표본 비교 당.주.힘.실 : 당신의 주장에 힘을 실어줄 두 모집단 간의 차이가 관심의 대상이 된다. 예를 들면 기존의 것과 변경점을 갖는 것의 효과 비교와 같은 것이다. 두 모집단의 비교를 위한 추론 가정은 자료를 어떻게 수집하느냐에 따라 추론 방법이 달라진다. 두 종류의 자료수집 과정에 따른 추론 방법을 소개한다. 그전에 기본적인 용어를 정의한다. - 처리 : 비교하고자하는 특성, 일종의 개별적 모집단이 될 수 있다. - 실험단위 : 실험 대상 - 반응값 : 실험 후에 얻어지는 수치 1. 두 개의 독립표본 비교 : 임의로 두 그룹으로 나누어 한 그룹에는 처리1, 다른 그룹에는 처리2를 배정. 각 그룹의 실험대상으로부터 얻어지는 반응 값들은 서로 영향을 주지 않는 독립이다. 예를 들어 조건이 비슷한 총 20개의 표.. 2022. 8. 20. [당주힘실 통계학] 11-2. 정규모집단 추론_분산(퍼진 정도), 카이제곱 분포 당.주.힘.실 : 당신의 주장에 힘을 실어줄 모평균처럼 모집단의 중심위치뿐 아니라 모집단의 퍼져 있는 정도가 관심의 대상이 될 수도 있다. 이것은 모집단의 중심위치가 얼마나 안정적으로 유지하는가에 대한 의미이다. 이 퍼진 정도는 표준편차에 대한 추론이 필요하다. 모표준편차의 대한 추론은 반드시 정규분포를 따른다는 전제를 갖는다. t 분포에서의 모표준편차 추론은 모평균의 추론보다 훨씬 심각한 오류를 범할 가능성이 있다. 따라서 모집단의 정규성 여부 판단이 최우선이다. 모표준편차에 대한 추론 모표준편차는 모분산에 대한 추론으로부터 시작한다. 모분산 추론을 위한 통계량으로 표본분산은 아래와 같다. 점추정의 경우 σ^2의 추정량으로 s^2을 사용하고 모표준편차의 추정량으로 표본표준편차 s를 사용한다. 구간추정이.. 2022. 8. 19. [당주힘실 통계학] 11-1. 정규모집단 추론, 표본의 크기가 작을 때_t 분포, 모평균 당.주.힘.실 : 당신의 주장에 힘을 실어줄 표본의 크기가 큰 경우에는 중심극한정리에 의해 표본평균의 분포가 정규분포가 된다는 사실을 이용하였다. 그러나 한 개의 관측치를 얻는 데 신간과 비용이 많이 소요되어 많은 관측치를 얻을 수 없는 경우에는 표본의 크기가 작아서 중심극한정리를 이용할 수 없다. 실제로 표본의 크기가 작은 경우에 표본평균의 분포는 모집단의 분포에 많은 영향을 받는다. 즉 표본의 크기가 작은 경우에는 모든 모집단에 대하여 적용할 수 있는 일반적인 통계적 추론방법을 제시할 수 없다. 이제 소개되는 t 분포(t distribution)를 이용하여 모집단의 분포가 정규분포를 따르고 모집단의 표준 편차(σ)가 알려져 있지 않을 때 적용할 수 있는 모평균 μ에 대한 추정, 검정방법을 알아간다. .. 2022. 8. 19. [당주힘실 통계학] 10-2. 통계적 추론, 표본의 크기가 클 때_모평균의 가설 검정 당.주.힘.실 : 당신의 주장에 힘을 실어줄 10-1. 서론 중 - 모수의 추정 : 미지수인 모수에 대한 추측을 수치화된 정확도와 함께 제시 / 점추정, 구간추정 - 모수에 대한 가설검정 : 모수에 대한 여러 가설들이 적합한지 혹은 적합하지 않은 것인지를 추출된 표본으로부터 판단 (예시, 모평균의 추정) 서울시 A중학교 1학년 100명을 임의 추출하여 키를 조사했다. 우리는 서울시의 모든 중학교 1학년 인원의 키를 알고자 한다. 이를 위해 다음과 같은 추론이 가능하다. (결론) - 모평균을 하나의 값으로 추정한다 : 점추정 - 모평균을 포함할 만한 적당한 구간을 정한다 : 구간추정 - 모평균이 5년 전의 평균값인 155cm와 다른지를 판단한다 : 가설검정 이번 페이지에서는 정규분포를 이용하여 모평균에 대.. 2022. 8. 18. 이전 1 2 3 4 5 6 다음 반응형
