정의 : 평균이 이고 분산이 인 무한모집단에서 크기가 n 인 표본을 뽑을 경우, n 이 충분히 크면 모집단의 분포에 관계없이 표본의 평균 는 근사적으로 평균이 이고 분산이 인 정규분포를 따른다. 그림과 위의 정의를 결부시켜 생각을 하면 쉽게 이해하실 수 있습니다. Attachments clt.jpg – 湲곗〈 寃쎈줈: ./files/attach/images/60/301/262/ba8a47ea98a016707b45a980cffed0e4.jpg 기존 StatEdu
검정력을 결정지어주는 확률을 검정력이라하고 이것을 함수식으로 표현한 것이 검정력함수라고 합니다. 관련용어 : 검정력(Power) 기존 StatEdu 렉쳐 글을 통계컬럼으로 이전했습니다. 원문: http://www.statedu.com/lecture/262300
대립가설(H1)이 참일 때, 귀무가설(H0)를 기각시키는 확률로서 다시말하면 귀무가설이 거짓인데 이것을 기각하고(버리고) 대립가설을 채택하는 것입니다. 그러므로 이 값이 크다는 것은 그만큰 좋다는 것을 말합니다. 따라서 검정력은 제2종 오류가 최소일 때 가장 커진다. 검정력은 1-β 관련용어 : 제2종 오류(Type II Error) 기존 StatEdu 렉쳐 글을 통계컬럼으로 이전했습니다. 원문: http://www.statedu.com/lecture/26229
제1종 오류의 반대개념. 대립가설(H1)이 참인데도 불구하고 잘못하여 대립가설을 기각하고 귀무가설(H0)을 잘못 채택할 확률. β(beta)라고 함 관련용어 : 제1종 오류(Type I Error) 검정력(power) 기존 StatEdu 렉쳐 글을 통계컬럼으로 이전했습니다. 원문: http://www.statedu.com/lecture/262298
귀무가설(H0)이 참인데도 불구하고 잘못하여 귀무가설을 기각하고 대립가설(H1)을 채택할 확률 관련용어 : 유의수준(significance level) ) 제2종 오류(Type II Error) 기존 StatEdu 렉쳐 글을 통계컬럼으로 이전했습니다. 원문: http://www.statedu.com/lecture/262297
통계 분석에서 가장 많이 나오며, 중요한 개념 중의 하나. 이 값이 0.05보다 작으면 유의한 차이가 있다라고 하며, 0.05보다 큰 경우에는 유의한 차이가 없다라고 한다. 유의확률은 가설(H0, H1)과 연계되는 개념으로 실제로는 H0가 참인데도 불구하고, H1 이라고 잘못 선택할 확률, 즉, 제 1종 오류를 범할 확률을 의미 다른 의미로는 “H1 이다” 라고 주장했는데, 그것이 틀릴 확률을 의미한다. 예를 들어 남자의 키와 여자의 키를 비교해서 남자가 여자보
귀무가설이 참인데도 불구하고 대립가설을 잘못 선택할 확률의 최대값. 즉, 제1종 오류의 최대값을 유의수준이라고 하며 보통 α (alpha) 라고 부른다. 일반적으로 alpha 는 0.05를 주로 사용하며 경우에 따라 0.1, 0.01, 0.001 을 사용하기도 한다. 통계프로그램을 이용할 경우에는 유의확률인 P 값과 유의수준 α (alpha)를 서로 비교하여 P 값이 α 보다 크면 귀무가설 H0를 선택하며, 작거나 같을 경우 대립가설 H1을 선택한다. 관련용어
통계용어사전 – 가설 검정에 있어서 검정 통계량의 값이 채택역을 벗어나 기각역에 놓일 때를 유의(有意)하다고 한다. 즉, 어떤 효과가 존재하지 않는다고 규정한 귀무가설이 기각된다면 그 효과는 유의적이라고 말한다. 여기서, 귀무가설이 기각된다는 것은 대립가설을 채택한다는 의미이고, 대립가설이라는 것은 차이가 있다는 것을 말한다. 즉, 일반적인 검정에서 유의하다고 하는 것은 차이가 있다는 것을 말한다. T-test 의 경우 2 그룹의 평균의 차이가 있을 경우 유의하
동일한 측정방법으로 동일 제품을 무한히 많이 측정하였을 때, 그 data 들의 산포(편차)를 말한다. 편차가 작으면 정밀도가 높다라고 한다. 결국, 정밀도가 높다는 것은 측정결과가 똑같거나 아주 비슷하게 나타나는 것을 의미한다. 관련 용어 : 정확도(accuracy) 기존 StatEdu 렉쳐 글을 통계컬럼으로 이전했습니다. 원문: http://www.statedu.com/lecture/262277
동일한 측정방법으로 동일한 제품에 대해 무한히 반복하여 측정하였 때 그 데이터들의 평균과 모평균과의 차이를 말한다. 이것은 결국 모평균에서 얼마나 치우쳐져 있는가를 나타낸다. 따라서 차이가 작다는 것은 오차가 작다는 것을 의미하는 것으로 정확도가 높다고 말한다. 이것은 또한 평균에서 얼마나 멀리 떨어져 있는가를 나타내는 말이다. 관련용어 : 정밀도(precision) 기존 StatEdu 렉쳐 글을 통계컬럼으로 이전했습니다. 원문: http://www.stated
