Statistics 통계학6 통계 검정 1. Hypothesis p -value : 어떠한 가설이(귀무가설)이 참이라는 가정하에 우리가 관찰한 표본 평균이 뽑힐 확률 notation : p0 p0: 기존에 알려져 있는(주장하는) 모수값 p(hat): real 값 진짜 모수: 우리가 검정하고 싶은 아무도 모르는 분포의 특성 기존에 알려진 모수값: p0 표본을 사용해서 계산된 모수의 추정값: p hat 2023. 5. 25. [Statistics] 확률 확률은 1. 한번도 일어나지 않을 확률 0 2. 모두 일어날 확률 1 확률의 덧셈 법칙 출처: https://www.youtube.com/watch?v=NXKZngx-Dvc&list=PLsri7w6p16vuDN55ZGHVYnitXs2R1Wz6q&index=12&ab_channel=%EB%85%B8%EA%B2%BD%EC%84%AD 2023. 3. 29. [Statistics] 중간값, 최빈값 모르는 것만 노트! 데이터의 표현 방법 1. 표 2. 그래프 - 중간값 = median() - 최빈값 = mode() - 모분산 = VAR.P(전체 모집단의 분산 구하기) 엑셀에서는 아래의 계산으로만 가능한데 > degree of freedom(자유도): 모집단을 기준으로 해서 모수를 구하는 것은 불가능해서 sample을 구함 (다양한 샘플 중 하나는 꼭 평균을 나타내야하기 때문에 n-1 임) - 표본 분산 = VAR.S - 평균에서 떨어진 값 에서 평균을 뺀 후 제곱근 / number of items = 분산 - 모분산 이란 모집단을 구성하는 개별 측정치 root(평균에서 떨어진 값 에서 평균을 뺀 후 제곱근 / number of items) = 표준 편차 출처: https://www.youtube.c.. 2023. 3. 29. [Statistics] 데이터 1. 데이터 수집 : 데이터를 수집하는 도구는 어떻게 구성이 되어있는지? 1) 변수 수집: 연구 목적에 맞는 변수를 기준으로 구하고 그 데이터를 근거로 특성 파악 필요 - 범주형 척도: 1- 명목 척도: 수치는 상관없는 척도 ex, 남자+남자 = 여자? X 2- 서열 척도: 순서와도 같음 ex, 마라톤 우승 순서, 마라톤 우승자 간 도착 간격 - 연속형 척도: 자료를 뽑아내기 위한 기준이 있음 1- 등간 척도: 간격이 동일한 데이터 2- 비율 척도: kg, or 부피, 길이 등 수치와의 연관성이 있음 출처: https://www.youtube.com/watch?v=x6Q72So27S0&list=PLsri7w6p16vuDN55ZGHVYnitXs2R1Wz6q&index=8&ab_channel=%EB%85%B.. 2023. 3. 29. 이전 1 2 다음
