Elementor #71060
123-456-7890 This Headline Grabs Visitors’ Attention A short description introducing visitors to your business and the services you offer Contact us About Us Use this section to describe your company and the services you offer. You could share your company’s story and details about why you are in business. The goal is to create a […]
정규분포인 한우 도체중의 범주형 원인변수에 대한 F검정과 t검정
[DATA SCIENCE] 데이터사이언스 > 모델링 > 새확률변수 > 정규분포 관련 확률분포 정규분포인 한우 도체중의 범주형 원인 변수에 대한 F검정과 t검정 Figure Table 한 집단의 평균과 분산은 서로 독립적인 모수(매개변수, parameter) 한 전체집단에 속하여 등분산인 모집단의 표본집단 3개에 서로 다른 중재(Intervention, 처치, Treatment)가 적용되어 각 집단의 평균이 이동함을 모델링, 한 전체집단에 속하여 등분산이지만 속성이 다른 집단 […]
교차분석 카이제곱검정
TRAINING DATA SCIENCE 프로그래밍 구글시트 데이터 수집, 시각화, 설명 모델링 확률모델, 새 확률변수, 통계모델, 연구계획 데이터분석 모수추정, 모수비교 표본종류: 대응표본 확률변수가정: 등분산성, 독립성, 정규성 새확률변수: 각 Cell의 표본확률차이의 합 표집분포: 표본카이제곱 중심극한정리 검정확률분포: 카이제곱분포 검정통계량: 표본카이제곱과 표준오차의 비 귀무가설: 유전자형 별 마블링스코어의 확률분포는 같다. 가설검정: 유의확률과 유의수준을 비교 정규분포 $$f(x , ; mu_X, sigma_X^2)=dfrac{1}{sqrt{2pi}sigma_X} mathrm{exp} […]
상관분석 t검정
TRAINING DATA SCIENCE 프로그래밍 구글시트 데이터 수집, 시각화, 설명 모델링 확률모델, 새 확률변수, 통계모델, 연구계획 데이터분석 모수추정, 모수비교 표본종류: 대응표본 확률변수가정: 선형성, 정규성 새확률변수: 상관계수(공분산/표준편차곱) 표집분포: 상관계수 중심극한정리 검정확률분포: t분포 검정통계량: 표본상관계수와 표준오차의 비 귀무가설: 마블링스코어와 등심지방함량의 상관계수는 0 가설검정: 유의확률과 유의수준을 비교 정규분포 $$f(y , ; mu_Y, sigma_Y^2)=dfrac{1}{sqrt{2pi}sigma_Y} mathrm{exp} left(-dfrac{(y-mu_Y)^2}{2sigma_Y^2}right)$$ 여기서, $y$는 정규분포를 나타내는 […]
단순선형회귀분석 F검정
TRAINING DATA SCIENCE 프로그래밍 구글시트 데이터 수집, 시각화, 설명 모델링 확률모델, 새 확률변수, 통계모델, 연구계획 데이터분석 모수추정, 모수비교 표본종류: 대응표본 확률변수가정: 선형성, 등분산성, 독립성, 정규성 새확률변수: 결정계수(공분산제곱과 분산곱의 비) 표집분포: 결정계수 중심극한정리 검정확률분포: F분포 검정통계량: 표본결정계수와 표준오차의 비 귀무가설: 마블링스코어로 설명되는 등심지방함량은 0 가설검정: 유의확률과 유의수준을 비교 정규분포 $$f(y , ; mu_Y, sigma_Y^2)=dfrac{1}{sqrt{2pi}sigma_Y} mathrm{exp} left(-dfrac{(y-mu_Y)^2}{2sigma_Y^2}right)$$ […]
일원분산분석 F검정
TRAINING DATA SCIENCE 프로그래밍 구글시트 데이터 수집, 시각화, 설명 모델링 확률모델, 새 확률변수, 통계모델, 연구계획 데이터분석 모수추정, 모수비교 표본종류: 독립표본(여러 집단) 확률변수가정: 등분산성, 독립성, 정규성 새확률변수: 집단간분산/집단내분산 표집분포: 표본분산 중심극한정리 검정확률분포: F분포 검정통계량: 신호(집단분산)와 노이즈(개체분산)의 비 귀무가설: 도체중의 지역에 의한 신호는 0 가설검정: 유의확률과 유의수준을 비교 정규분포 $$f(y , ; mu_Y, sigma_Y^2)=dfrac{1}{sqrt{2pi}sigma_Y} mathrm{exp} left(-dfrac{(y-mu_Y)^2}{2sigma_Y^2}right)$$ 여기서, […]
독립표본 t검정
TRAINING DATA SCIENCE 프로그래밍 구글시트 데이터 수집, 시각화, 설명 모델링 확률모델, 새 확률변수, 통계모델, 연구계획 데이터분석 모수추정, 모수비교 표본종류: 독립표본(두 집단) 확률변수가정: 등분산성, 독립성, 정규성 새확률변수: 평균차이 표집분포: 표본평균 중심극한정리 검정확률분포: t분포 검정통계량: 평균차이와 표준오차의 비 귀무가설: 등심단면적 평균차이는 0 가설검정: 유의확률과 유의수준을 비교 정규분포 $$f(y , ; mu_Y, sigma_Y^2)=dfrac{1}{sqrt{2pi}sigma_Y} mathrm{exp} left(-dfrac{(y-mu_Y)^2}{2sigma_Y^2}right)$$ 여기서, $y$는 정규분포를 […]
대응표본 t검정
TRAINING DATA SCIENCE 프로그래밍 구글시트 데이터 수집, 시각화, 설명 모델링 확률모델, 새 확률변수, 통계모델, 연구계획 데이터분석 모수추정, 모수비교 스프레드시트: 구글시트 프로그래밍 언어: 파이썬 표본종류: 대응표본 확률변수가정: 등분산성, 독립성, 정규성 새확률변수: 차이평균 표집분포: 표본평균 중심극한정리 검정확률분포: t분포 검정통계량: 차이평균과 표준오차의 비 귀무가설: 지방함량 차이평균은 0 가설검정: 유의확률과 유의수준을 비교 정규분포 구글시트로 정규분포 그리기 파이썬으로 정규분포 그리기 […]
가설검정
모평균 Z검정 : 모평균($mu$)와 주어진 평균($mu_0$)의 비교 – 정규분포 가정 – 모분산을 아는 경우 귀무가설($H_0$) 검정통계량 대립가설($H_1$) 귀무가설 기각역 $$mu=mu_0$$ $$dfrac{bar{X}-mu_0}{dfrac{sigma_X}{sqrt{n}}}$$ $$mugtmu_0$$ $$dfrac{bar{X}-mu_0}{dfrac{sigma_X}{sqrt{n}}}gt z_{alpha}$$ $$multmu_0$$ $$dfrac{bar{X}-mu_0}{dfrac{sigma_X}{sqrt{n}}}lt -z_{alpha}$$ $$muneqmu_0$$ $$left|dfrac{bar{X}-mu_0}{dfrac{sigma_X}{sqrt{n}}}right|gt z_{frac{alpha}{2}}$$ 모분산 카이제곱($chi^2$)검정 : 모분산($sigma^2$)과 주어진 분산($sigma_0^2$)의 비교 – 정규분포 가정 귀무가설($H_0$) 검정통계량 대립가설($H_1$) 귀무가설 기각역 $$sigma^2=sigma^2_0$$ $$(n-1)dfrac{S^2}{sigma_0^2}$$ $$sigma^2gtsigma^2_0$$ $$(n-1)dfrac{S^2}{sigma_0^2}gtchi_{n-1 ; alpha}^2$$ $$sigma^2ltsigma^2_0$$ $$(n-1)dfrac{S^2}{sigma_0^2}ltchi_{n-1 ; alpha}^2$$ […]
분산분석
일원분산분석표 : 한 범주형 원인변수에 의해 집단간분산(신호) 생성, 신호의 비교기준은 집단내분산(노이즈) 변동: 편차제곱합 (Sum of Squared deviations) 자유도 (degree of freedom) 분산: 편차제곱평균 (Mean of Squared deviations) 검정통계량 (test statistic) 집단간(Between) $SS_{B}$ $k-1$ 여기서, $k$는 표본내 집단수 ${MS}_{B}=dfrac{SS_{B}}{k-1}$ 집단간분산(Between variance) $F=dfrac{MS_{B}}{MS_{W}}$ 집단내(Within) $SS_{W}$ $n-k$ 여기서, $n$은 표본크기(표본의 개체수) $k$는 표본내 집단수 $MS_{E}=dfrac{SS_{E}}{n-k}$ 집단내분산(Within variance) […]