Q1. 비모수 통계와 모수 통계에 대해서 각각 설명하고 차이점을 알려줄래?
모수통계란 데이터가 정규분포를 이루고 평균, 표준편차 등의 매개변수를 알고 있다고 가정하는 통계의 일종이다.
이러한 통계를 사용하려면 인구 분포의 모양을 알고 해당 정보를 사용하여 인구에 대해 추론해야 합니다.
파라메트릭 통계의 예로는 t-테스트, ANOVA 및 선형 회귀가 있습니다.
반면 비모수 통계는 모집단 분포나 모수에 대한 가정이 필요하지 않습니다. 이러한 통계는 데이터가 정규 분포를 따르지 않거나 샘플 크기가 작을 때 사용됩니다. 비모수 통계는 추론을 위해 실제 값이 아닌 데이터 순위를 사용하는 데 중점을 둡니다. 비모수 통계의 예로는 Wilcoxon 부호 순위 테스트, Kruskal-Wallis 테스트 및 Mann-Whitney U 테스트가 있습니다.
따라서 모수 통계와 비모수 통계의 주요 차이점은
모수 통계는 모집단 분포에 대한 가정을 하고 해당 정보를 사용하여 추론하는 반면
비모수 통계는 가정을 하지 않고 대신 데이터 순위를 사용한다는 것입니다.
Q2. 해당 코드는 귀무 가설을 기각하는 데 사용되는 코드입니다. 예를 들어, lower.tail = False이면 귀무가설을 기각하지 않는 것입니다. 맞습니까?
lower.tail = False아니요, 정확하지 않습니다. 모수 lower.tail는 분포의 아래쪽 꼬리 또는 위쪽 꼬리에서 확률을 계산할지 여부를 지정하는 데 사용됩니다. 귀무 가설을 기각할지 여부를 직접 결정하지는 않습니다.
가설 검정에서 귀무 가설을 기각할지 여부는 계산된 p-값과 유의 수준(알파)에 따라 결정됩니다. 계산된 p값이 유의수준보다 작거나 같으면 귀무가설을 기각하고, p값이 유의수준보다 크면 귀무가설을 기각하지 않는다.
매개 lower.tail변수는 p-값 계산에 사용됩니다. 이면 lower.tail = TRUEp-값은 분포의 아래쪽 꼬리에서 관찰된 검정 통계량만큼 극단적이거나 그보다 더 극단적인 검정 통계량을 관찰할 확률로 계산됩니다. 이면 lower.tail = FALSEp-값은 분포의 위쪽 꼬리에서 관찰된 검정 통계량만큼 극단적이거나 그보다 더 극단적인 검정 통계량을 관찰할 확률로 계산됩니다.
따라서 lower.tail매개변수는 귀무가설의 기각 여부를 직접 결정하지는 않지만 귀무가설의 기각 여부를 결정하는 데 사용되는 p-값의 계산에는 영향을 미칩니다.
Q3. 여기에서 아래쪽 꼬리인지 위쪽 꼬리인지에 어떤 영향을 줍니까?
R의 인수 lower.tail는 특정 통계 테스트에 대한 확률을 계산할 때 사용할 분포의 꼬리를 결정합니다.
lower.tail를 로 설정하면 R TRUE은 임계값의 왼쪽 영역인 분포의 아래쪽 꼬리에 대한 확률을 계산합니다. 이는 대립가설이 매개변수의 참값이 귀무가설값보다 작다는 단측 검정이라고도 합니다.
lower.tail를 로 설정하면 R FALSE은 임계값의 오른쪽 영역인 분포의 위쪽 꼬리에 대한 확률을 계산합니다. 이는 대립가설이 매개변수의 참값이 귀무가설값보다 크다는 단측 검정이라고도 합니다.
따라서 사용할 꼬리의 선택은 수행되는 통계 테스트에서 대립 가설의 방향에 따라 다릅니다.
'개인공부 정리 > 다양한 질문들' 카테고리의 다른 글
| 0224 만만한 통계 R 외부 챕터 4~6 질문 - 데이터 프레임, 데이터 분석, 데이터 가공 (1) | 2023.02.24 |
|---|---|
| 0223 만만한 통계 R 외부 챕터 15 질문 - 내장 함수, 변수 타입과 데이터 구조 // 기초 문제 연습 (1) | 2023.02.23 |
| 0221 만만한 통계 R 질문 - 선형회귀, 단순회귀, 다중회귀 (18) (0) | 2023.02.21 |
| 0220 만만한 통계 R 질문 - 상관계수 계산 및 유의성 검정, 보건의료(7,17) (0) | 2023.02.20 |
| CP 3 ~ CP 5 문제 풀이 질문 (0) | 2023.02.17 |
