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z-검정2

두개의 표본 비교-확률과통계(24) 두개의 표본 비교 본 포스팅에서는 두 개의 표본(짝을 이룬 표본, 독립적인 두 표본)을 비교하는 방법에 대해 다루도록 한다. 짝을 이룬 표본의 비교 아래와 같은 모집단 A, B의 집합이 있다고 가정하자. ○ 누적 분포함수를 가지는 모집단 A에서의 데이터 관측치 의 집합 ○ 누적 분포함수를 가지는 모집단 B에서의 데이터 관측치 의 집합 위의 두개의 모집단에서 과 를 비교하는데 두 모집단에서 분산이 다를 경우라면,두 모집단에서 표본 추출을 무작위로 선정하는 것이 좋은 방법이다. ○ 무작위 표본추출은 특정 종류의 대상이 선호되는 것에서 발생할 수 있는 편향성을 제거하는 데 도움을 준다. ▷ 맹검법(Blind experiment), 이중맹검법(double-blind experiment), 플라시보(Placebo.. 2020. 8. 11.
가설검정(유의수준, t-검정, z-검정)-확률과통계(23) 가설검정(유의수준, z-검정) 본 포스팅에서는 유의수준(Significance level)과 표준정규분포를 이용한 z-검정에 대해서 다룰 것이다. 가설검정의 유의수준(Significance level) 오류의 종류: 검정을 수행할 때 다음과 같은 오류가 존재한다. ○ 1종오류(type I error): 귀무가설이 참일때 이를 잘못 기각함으로써 발생하는 오류 ▷ 1종 오류의 발생 가능성은 α보다 크지 않다. ○ 2종오류(type II error): 귀무가설이 거짓일때 이를 잘못 채택함으로써 발생하는 오류 유의수준(Significance level)은 가설검정에 사용되는 기준값으로써, 1종 오류 확률의 상한으로 정의된다. ○ 신뢰수준이 1-α라면 α가 유의수준이 된다. ○ 일반적으로 α는 0.1, 0.05,.. 2020. 8. 9.
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