통계/기초통계17 [통계] [기초통계] 6. 모평균 및 모비율의 신뢰구간 구하는 법 설명 1) 모평균-모집단이 정규분포, 분산이 알려진 경우-모집단이 정규분포, 분산을 모르는 경우-모집단이 임의분포, 표본크기가 n으로 충분히 큰 경우 $$ x=\frac{-b+\sqrt{b^{2}-4ac}}{2a} $$ 2) 모비율-Z1, ...Zn은베르누이 분포에서 확률표본 3) 표본 크기 결정 -이전 연구에서 사용한 p*가 존재하는 경우-소표본으로 p를 추정한 추정치 p^을 이용하여 n을 계산한 후 필요한 표본을 더 추출하는 경우-표준오차의 최대값을 사용 4) 모평균 및 모비율의 신뢰구간 구하기 출처: https://thegap.tistory.com/170 [theGAP (SecureDog):티스토리] 지지율, 시청률, 실업률 따위와 같이 모집단에서 어떤 사건에 대한 비율을 모비율.. 2024. 1. 19. [통계] [기초통계] 베르누이분포 설명 8.2 베르누이분포와 이항분포¶ 베르누이분포와 이항분포는 확률분포 중 가장 단순한 분포지만 분류문제에서 널리 사용된다. 이 절에서는 두 분포의 개념을 알아보고 이 분포들이 스팸메일 필터링에 어떻게 쓰이는지 살펴본다. 베르누이 시행¶ 결과가 두 가지 중 하나로만 나오는 실험이나 시행을 베르누이 시행(Bernoulli trial)이라고 한다. 예를 들어 동전을 한 번 던져 앞면(H:Head)이 나오거나 뒷면(T:Tail)이 나오게 하는 것도 베르누이 시행이다. 베르누이 확률변수¶ 베르누이 시행의 결과를 실수 0 또는 1로 바꾼 것을 **베르누이 확률변수(Bernoulli random variable)**라고 한다. 베르누이 확률변수는 두 값 중 하나만 가질 수 있으므로 이산확률변수(discrete rando.. 2024. 1. 19. [통계] [기초통계] 3. 조건부 확률 설명 조건부 확률 이란? 조건부 확률(Conditional probability)이란 어떤 사건이 일어났다는 전제 하에 다른 사건이 일어날 확률입니다.두 사건 A, B가 있을 때, 사건 A가 일어났을 때 B가 일어날 확률은 다음과 같이 표현합니다. 위 밴다이어그램을 보면 쉽게 이해할 수 있습니다. P(B|A)는 A에 대한 A∩B의 확률인 것을 알 수 있습니다.만약 한 개의 주사위를 던질 때 짝수가 나오는 사건을 A라고 하고, 3의 배수가 나오는 사건을 B라고 했을 때 P(B|A)는 다음과 같습니다. 조건부 확률의 정의로부터 A와 B가 동시에 일어날 확률 P(A∩B)를 다음과 같이 유도할 수 있습니다. 즉, A와 B가 동시에 일어날 확률은 A의 확률과 A가 일어났다는 전제하에 B의 확률을 곱.. 2024. 1. 19. [통계] [기초통계] 2. 정규분포 설명 규분포(Normal distribution)는 연속확률분포(즉, 정수 뿐만아니라 연속된 값을 취할 수 있는 분포)의 하나로, 가우스 분포(Gaussian distribution)라고도 한다. 정규분포는 일상적인 자료에서 흔히 볼 수 있는 분포이다. 가령 전체 부서 남자 직원의 키를 조사했을 때 보통 평균값 주변에 많이 분포되어 있고, 평균 값에서 멀어질수록 더 적은 수가 분포되어 있는 것을 생각해보면 된다. 특히 모집단의 수가 클 경우 정규분포를 근사적으로 따를 것으로 가정하고 통계적 분석을 할 수 있다. 그러나 이 외에도 정규분포가 통계학에서 아주 유용하게 사용되는 이유는 따로 있다. 중심극한정리(Central li.. 2024. 1. 19. [통계] [기초통계] 가설 검정 방법과 원리 ㄱ 가설 검정 방법과 원리 / 유의성 검정 절차 ● 1단계: 귀무가설 H0과 대립가설 H1을 설정합니다. 광고의 효과에 대한 가설을 예로들어봅니다. 귀무가설은 "광고 전과 후의 평균 상품 판매량에는 차이가 없을 것이다."가 될 것이고, 대립가설은 "광고 전과 후의 평균 상품 판매량에는 차이가 있을 것이다."가 될 것입니다. ● 2단계: 유의수준 α를 정합니다. 다음으로 귀무가설을 기각하거나 채택할 유의수준 (허용 1종 오류)을 설정합니다. 보통 5% (α=0.05)또는 1% (α=0.01)로 설정합니다. 또한 양측 검정을 할지 단측 검정을 할지도 설정합니다. 아래 그림에서도 확인 할 수 있듯이 양측 검정을 하였을 때에는 양쪽으로 α/2 값을 적용하기 때문에 단측 검정보다는 양측 검정을 할 때 좀 더 엄밀.. 2024. 1. 19. 이전 1 2 다음
