Statistics/Concepts(+codes)23 Types of Errors in Hypothesis Testing 👄 이번 포스팅에서는 우리가 무조건 마주하게 되는 두 가지 ERROR! 타입에 대해서 알아보려 한다! 🤝 👄 전체 모집단 population에 대한 충분한 정보가 제공되지 않았기 때문에! 우리는 sample을 이용하여 전체 population에 대한 추론을 하는 과정을 거친다. 이런 추론 과정을 일종의 hypothesis testing이라 하며, 이 testing 과정에서 우리는 당연히 sample만을 가지고 추론하기에 여러 error에 마주치게 됨 Hypothesis Test: H0 & Ha - concepts 1. Hypothesis Testing? → Null Hypothesis(H0) 🙆♂️ 1▶ Create a Hypothesis (without stating H0) ▷ (if data giv.. Statistics/Concepts(+codes) 2022. 4. 27. ANOVA & (One-Way ANOVA + w/code) 🧐 우리는 한 sample 집단의 평균이 모집단의 평균이 같은 지를 검정했고 (one-sample t-test) T-test 👉 《One-sample T-test (w/ python code)》 👒 저번 시간에 statistics에서 빼놓을 수 없는 '가설검정 TEST - Hypothesis Test'에 대해 배웠다. Hypothesis Test: H0 & Ha - concepts 1. Hypothesis Testing? → Null Hypothesis(H0) 🙆♂️ 1▶ Creat.. sh-avid-learner.tistory.com 🧐 두 sample 집단평균끼리의 차이가 없는 지 있는 지도 검정했다 (two-samples 'independent' t-test) T-test 👉《Two-samples.. Statistics/Concepts(+codes) 2022. 4. 25. distribution≫ Student's t-distribution (in-depth) ✋ 통계에 있어서 빼먹지 않아야 할, 무조건 숙지해야 할 '통계분포' 개념 오늘은 가장 많이 사용하고 꼭 알아야 할 t-분포에 대해서 알아보려 한다 사실 저번 두 포스팅에서 t-분포에의 검정통계량 & p-value를 사용해 hypothesis test 두 가지를 진행한 바 있다. T-test 👉 《One-sample T-test (w/ python code)》 👒 저번 시간에 statistics에서 빼놓을 수 없는 '가설검정 TEST - Hypothesis Test'에 대해 배웠다. Hypothesis Test: H0 & Ha - concepts 1. Hypothesis Testing? → Null Hypothesis(H0) 🙆♂️ 1▶ Creat.. sh-avid-learner.tistory.com .. Statistics/Concepts(+codes) 2022. 4. 25. T-test 👉《Two-samples 'independent' T-test (w/python code)》 ① 가설검정 hypothesis test에 대해서 배웠고 ② 그 중 대표적인 One-sample T-test에 대해서 배웠다. T-test 👉 《One-sample T-test (w/ python code)》 👒 저번 시간에 statistics에서 빼놓을 수 없는 '가설검정 TEST - Hypothesis Test'에 대해 배웠다. Hypothesis Test: H0 & Ha - concepts 1. Hypothesis Testing? → Null Hypothesis(H0) 🙆♂️ 1▶ Creat.. sh-avid-learner.tistory.com 👮♂️ One-sample T-test를 간단히 얘기하자면, 우리가 모르는 모집단의 평균이 표본집단의 평균과 같은 지(또는 크거나 작은 지)를 알아보는 .. Statistics/Concepts(+codes) 2022. 4. 20. descriptive statistics & inferential statistics statistics 통계학을 배운다면 반드시(?) 구분해서 알아야 할 '기술통계치' & '추론통계치'!! 1. descriptive statistics(기술통계치) 'summarizes the characteristic of a data set' ≫ 주어진 data를 'descriptive(묘사하는) 관련 통계수치'라고 뜻하는 걸로 data를 설명하는 통계치들을 뜻함! ≫ 다시 크게 두 가지로 나눌 수 있는데, 1> 수집한 data를 집중적으로 나타내 주는 평균, 중앙값, 최빈값 등인 '데이터 집중화' → central tendency 2> 수집한 data가 어느 정도 퍼져 있는 지를 나타내 주는 '분산도'로 표준편차, 사분위 등이 있다. → variability ≫ 우리가 저번에 배운 box plot .. Statistics/Concepts(+codes) 2022. 4. 15. <추정과 검정> - 점 & 구간 추정 - confidence interval (w/python code) 1. 개요 → 모수 θ의 추정에 사용되는 통계량을 θ의 추정량(θhat으로 표기)이라고 함 → 추정을 목적으로 하는 표본통계량 모수(θ) 👉 추정량(=표본통계량; θhat) - 추정치(관찰값) Q) 그렇다면 모수를 추정하는 방법은? 1> 점추정(point estimation) = 하나의 모수를 '한 개의 값'으로 추정 2> 구간추정(interval estimation) = '모수가 포함되리라 기대되는 구간으로 모수 추정' (점추정을 보완한 것) ※ 점 추정은 표본정보를 하나의 값으로 요약하여 모수를 추정하지만, 구간 추정은 모수가 포함될 것으로 예상되는 구간을 이용하여 모수 추정 → 점추정을 하면 얼마만큼의 신뢰도로 해당 모수를 추정해서 맞힐 수 있는 지 모르기에 구간추정을 통해 점추정의 한계를 보완 2.. Statistics/Concepts(+codes) 2022. 4. 15. T-test 👉 《One-sample T-test (w/ python code)》 👒 저번 시간에 statistics에서 빼놓을 수 없는 '가설검정 TEST - Hypothesis Test'에 대해 배웠다. Hypothesis Test: H0 & Ha - concepts 1. Hypothesis Testing? → Null Hypothesis(H0) 🙆♂️ 1▶ Create a Hypothesis (without stating H0) ▷ (if data gives us strong evidence that the hypothesis is wrong) we can reject the Hypothes.. sh-avid-learner.tistory.com - H0을 세우고 Ha를 이용해 H0을 기각하는 결론을 내리는 hypothesis test! - 🙌 이번 시간에는 해당 가설검정 tes.. Statistics/Concepts(+codes) 2022. 4. 5. <추정과 검정> - 표본추출법 (w/ python code) (2/2) - 오늘은 하단 두개 (좌) 집락추출법 (우) 층화추출법에 대해서 배워보자 - Q) 모집단에서 표본을 추출하는 또 다른 두가지 방법? A) 집락추출법/층화추출법 (단순임의추출/계통추출은 하단 포스팅 참조 ↓↓↓↓↓↓) - 표본추출법 (w/ python code) (1/2) - (아래) (제 1 - 2 - 3 - 4분면 순서대로) 단순임의추출법 - 계통추출법 - 집락추출법 - 층화추출법 - ** 앞선 포스팅에서 우리는 통계적 추론에 대해서 배웠고, 모집단에서 표본을 추출하여 여러 통 sh-avid-learner.tistory.com ☝️ 여기서, 모집단을 대표할 수 있도록 표본을 추출하는 것이 가장 중요하다..! (표본추출'방법'에 따라 분석 결과 및 해석에 큰 차이가 발생할 수 있기 때문) ✌️ code.. Statistics/Concepts(+codes) 2022. 3. 30. <추정과 검정> - 표본추출법 (w/ python code) (1/2) - (아래) (제 1 - 2 - 3 - 4분면 순서대로) 단순임의추출법 - 계통추출법 - 집락추출법 - 층화추출법 - ** 앞선 포스팅에서 우리는 통계적 추론에 대해서 배웠고, 모집단에서 표본을 추출하여 여러 통계학적 방법을 이용해 모집단을 추측하는 것이 '통계학'이라고 배웠다. https://sh-avid-learner.tistory.com/entry/%EC%B6%94%EC%A0%95%EA%B3%BC-%EA%B2%80%EC%A0%95-%EC%B6%94%EB%A1%A0-%EA%B0%9C%EC%9A%94 Statistics/Concepts(+codes) 2022. 3. 25. <추정과 검정> - 추론 개요 1. 통계적 추론 개요 [1] 관련 기본 개념 → 모집단 = 관심대상을 다 모아 둔 것 → 모수 = 해당 모집단(↑)을 대표하는 값. 모집단의 특징을 요약하는 '수' (예를 들면 모집단의 평균, 분산) "but 우리가 알고 싶어하는 모집단을 이용하려면 시간 & 비용이 너무 많이 소요된다. 따라서 일부 표본을 추출!" → 표본 = 모집단에서 n개의 표본을 추출 (X1, X2 ~ Xn) (여기서 표본을 어떻게 추출하느냐? 다양한 표본 추출법이 있으며 그 내용은 다음 포스팅에) → 표본자료 = 추출한 표본에서 구하고자 하는 대응값 (x1, x2 ~ xn) (무슨 말이냐면... 우리가 모집단의 어떤 '값'에 대해 애초에 궁금했을 것이다. 예를 들면 우리나라 성인 '비만도'라는 값에 대해 궁금했다고 치자. 그러면.. Statistics/Concepts(+codes) 2022. 3. 24. Hypothesis Test: H0 & Ha - concepts 1. Hypothesis Testing? → Null Hypothesis(H0) 🙆♂️ 1▶ Create a Hypothesis (without stating H0) ▷ (if data gives us strong evidence that the hypothesis is wrong) we can reject the Hypothesis ▷ (but when we have data that is similar to the hypothesis but not exactly the same) fail to reject the Hypothesis (best we can do) (because it's unclear if the hypothesis should be based on many different res.. Statistics/Concepts(+codes) 2022. 3. 24. 이전 1 2 다음
