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모수비교
귀무가설, 검정
코딩
구글시트
논문작성
데이터
저온숙성한 딸기가 달다
당도 같다 - 기각
저온숙성(독립): 이분형 변수
당도(종속): 연속형 확률변수
대응표본: 대응 속성의 상관
정규성, 상관유의성
값차이
표본평균 중심극한정리
t분포
차이평균과 오차의 비
당도 차이평균은 0
유의확률과 유의수준으로 판정
구글시트 함수
데이터 수정
AI와 함께 논문작성
데이터 입력
설이 아키보다 달다
당도 같다 - 기각
품종(독립): 명목형 변수
당도(종속): 연속형 확률변수
독립표본: 두 범주의 속성
등분산성, 독립성
평균차이
표본분산 중심극한정리
t분포
평균차이와 오차의 비
당도 평균차이는 0
유의확률과 유의수준으로 판정
구글시트 함수
데이터 수정
AI와 함께 논문작성
데이터 입력
딸기가 단 월이 있다
당도 같다 - 기각
출하월(독립): 순서형 변수
당도(종속): 연속형 확률변수
독립표본: 여러 범주의 속성
등분산성, 독립성, 정규성
집단간분산, 집단내분산
표본분산 중심극한정리
F분포
신호와 노이즈의 비
당도의 신호는 0
유의확률과 유의수준으로 판정
구글시트 함수
데이터 수정
AI와 함께 논문작성
데이터 입력
과중과 당도는 상관 있다.
상관계수 0이다 - 기각
과중(속성): 연속형 확률변수
당도(속성): 연속형 확률변수
대응표본: 대응 속성의 상관
등분산성, 독립성
두 속성의 표준편차에 의한 상관
상관계수 중심극한정리
t분포
상관계수와 오차의 비
과중과 당도의 상관계수는 0
유의확률과 유의수준으로 판정
구글시트 함수
데이터 수정
AI와 함께 논문작성
데이터 입력
과중으로 당도 알 수 있다.
결정계수 0이다 - 기각
과중(독립): 연속형 변수
당도(종속): 연속형 확률변수
대응표본: 대응 속성의 회귀
등분산성, 독립성, 정규성
결정계수: 상관계수의 제곱
결정계수 중심극한정리
F분포
회귀변동과 잔차변동의 비
과중으로 설명되는 당도는 0
유의확률과 유의수준으로 판정
구글시트 함수
데이터 수정
AI와 함께 논문작성
데이터 입력
품종마다 제철이 있다.
확률분포 같다 - 기각
출하월(속성): 순서형 확률변수
품종(속성): 명목형 확률변수
대응표본: 대응 Cell의 확률
등분산성, 독립성, 정규성, 선형성
각 Cell에서 확률차이평균
확률차이평균 표준정규분포
카이제곱분포
확률의 연관과 우연의 비
확률차이의 합은 0
유의확률과 유의수준으로 판정
구글시트 함수
데이터 수정
AI와 함께 논문작성
데이터 입력