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【통계학】 14-6강. Fisher Exact Test (hypergeometric test) 14-6강. Fisher Exact Test (Fisher 정확 검정, hypergeometric test) 추천글 : 【통계학】 14강. 통계적 검정 1. 예제 [본문] 2. 설명 [본문] 3. 응용 [본문] 1. 예제 [목차] Figure. 1. 예제] ⑴ 위와 같은 표를 contingency table이라고 함 2. 설명 [목차] ⑴ 전제 : marginal total이 알려져 있음 ① marginal total : a + b, c + d, a + c, b + d를 지칭 ② a + b + c + d = n이란 것도 알려져 있음 ⑵ 귀무가설 H0 : 남성 집단과 여성 집단이 동일한 집단 ⑶ 귀무가설 변형 : 남성 집단은 n 명 중 a + c 명을 무작위로 추출한 집단에 불과함 ⑷ 통계량 1. 확률 (..
【통계학】 14-3강. Kruskal-Wallis H test 14-3강. Kruskal-Wallis H test(크루스칼 왈리스 검정) 추천글 : 【통계학】 14강. 통계적 검정 1. 개요 [본문] 2. 방법 [본문] 1. 개요 [목차] ⑴ 정의 ① 세 집단 이상의 분포를 비교하는 검정 방법 ② 모수적 방법에서의 one-way ANOVA와 같은 목적으로 쓰임 ③ 그룹별 평균이 아닌 중위수와 같은지를 검정 ④ 각 그룹의 표본수는 다를 수도 있음 ⑵ (참고) 검정 방법의 선택 ① 단일 표본 ○ 모수 검정 : 단일 표본 T-검정 ○ 비모수 검정 : 부호 검정(sign test), 윌콕슨 부호 순위 검정(Wilcoxon signed rank test) ② 두 표본 (대응 표본) : 사실상 단일 표본과 동일함 ○ 모수 검정 : 대응 표본 T-검정 ○ 비모수 검정 : 부호 ..
【통계학】 14-1강. 통계적 검정 예시 총정리 14-1강. 통계적 검정 예시 총정리 추천글 : 【통계학】 14강. 통계적 검정 1. 참고 [본문] 2. Xi ~ N(μ, σ2), σ2 is known [본문] 3. Xi ~ N(μ, σ2), σ2 is unknown [본문] 4. Xi ~ N(μ, σ2), μ is known [본문] 5. Xi ~ N(μ, σ2), μ is unknown [본문] 6. Xi ~ N(μx, σx2) (i = 1, ···, n), Yj ~ N(μy, σy2) (j = 1, ···, m), σx2, σy2 is known [본문] 7. Xi ~ N(μx, σ2) (i = 1, ···, n), Yj ~ N(μy, σ2) (j = 1, ···, m), σ2 is unknown [본문] 1. 참고 [목차] ⑴ X ~ N(0, ..
【통계학】 3-2강. 몬티홀 문제 3-2강. 몬티홀 문제(Monty hall problem) 추천글 : 【통계학】 3강. 확률공간 1. 상황 [본문] 2. 전제 [본문] 3. 정의 [본문] 4. 조건부 확률 [본문] 5. 베이즈 정리 [본문] 6. 결론 [본문] 1. 상황 [목차] Figure. 1. 몬티홀 문제 상황] ⑴ 세 개의 문 중 한 개의 문 뒤에 슈퍼카가 대기 ⑵ 쇼 참가자는 세 개의 문 중 한 개의 문을 선택 ⑶ 쇼 진행자는 쇼 참가자가 열지 않은 문 중 임의로 하나를 개방 ⑷ 쇼 참가자는 기존의 선택을 고수하거나 선택을 바꿀 수 있음 ⑸ 문제 : 어떤 선택이 합리적인가? 2. 전제 [목차] ⑴ 쇼 참가자는 최초에 1번 문을 선택 ⑵ 쇼 진행자는 3번 문을 개방 3. 정의 [목차] ⑴ P(ⅰ) : 1번 문 뒤에 슈퍼카가 있을..
【통계학】 3-1강. 포함배제의 원리 3-1강. 포함배제의 원리(inclusion-exclusion principle) 추천글 : 【통계학】 3강. 확률공간 1. 합집합, 교집합 관계 [본문] 2. 포함배제의 원리 [본문] 1. 합집합, 교집합 관계 [목차] ⑴ 정리 ⑵ 유도 2. 포함배제의 원리 [목차] ⑴ 정리 ⑵ 유도 합집합, 교집합 관계에 따라 다음 관계식을 얻을 수 있다. 따라서 n = k일 때 성립하면 n = k+1일 때 성립함을 증명했다. 합집합, 교집합 관계에서 n = 2일 때 성립함을 앞서 보인 바 있다. 따라서 포함배제의 원리는 모든 n ∈ ℕ에서 성립한다. 입력: 2019.06.27 11:33
【통계학】 15강. 분산분석(ANOVA) 15강. 분산분석(ANOVA) 추천글 : 【통계학】 통계학 목차 1. 분산분석(ANOVA) [본문] 2. 일원배치 분산분석(one-way ANOVA) [본문] 3. 이원배치 분산분석(two-way ANOVA) [본문] a. R로 하는 분산분석 1. 분산분석(ANOVA, analysis of variance) [목차] ⑴ 정의 : n개의 집단을 비교하는 통계적 분석 (단, n ＞ 2) ⑵ 제1종 오류의 누적(type Ⅰ error inflation) : n개의 집단에서 t 검정을 하는 경우 문제가 발생 (단, n ＞ 2) ① 1개의 집단에서 제1종 오류가 발생하지 않을 확률 (유의수준 5%) : 0.95 ② n개의 집단 모두 제1종 오류가 발생하지 않을 확률 (유의수준 5%) : 0.95n ③ 한 번이라도..
【통계학】 14강. 통계적 검정 14강. 통계적 검정 추천글 : 【통계학】 통계학 목차 1. 용어 [본문] 2. 네이만-피어슨 보조정리 [본문] 3. 일반 우도비 검정 [본문] 4. p value [본문] a. 통계적 검정 예시 총정리 b. 단순 검정 c. Kruskal-Wallis H Test d. Wilcoxon 순위 검정 e. 런 검정 f. Fisher Exact Test (hypergeometric test) g. 카이제곱검정 테스트 1. 용어 [목차] ⑴ 검정(test) ① 정의 : 가설이 통계적으로 유의한지 알아보는 것 ○ 응용 1. randomization check (balance test) : random sampling이 잘 됐는지 검증하는 것 ○ 응용 2. causal effect : 특정 처리(treatment)가..
【통계학】 13강. 통계적 추정 13강. 통계적 추정 추천글 : 【통계학】 통계학 목차 1. 개요 [본문] 2. 점추정 [본문] 3. 구간추정 [본문] 1. 개요 [목차] ⑴ 통계적 추정 : 표본을 통해 모집단의 특성을 추정하는 것 ⑵ 상태공간(state space) : ℝn. 목격하는 표본(샘플)들을 모두 모아놓은 집합 2. 점추정(point estimation, parametric approach, location type) [목차] ⑴ 정의 : 표본 (x1, ···, xn)을 보고 모수를 추정하는 방법 ① 모수(parameter) : 모집단의 특성을 보여주는 값. μ, σ, θ, λ 등 ② μ : 모집단의 평균 ③ σ : 모집단의 표준편차 ④ θ : 베르누이분포 혹은 이항분포에서 성공확률 ⑤ λ : 푸아송분포 혹은 지수분포의 λ ..

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