배운 책들 정리/만만한 통계 : R 활용 (14) 썸네일형 리스트형 0216 만만한 통계 R - 독립 표본 t 검정, 종속 표본 t 검정 C13. 독립 표본 t 검정 # 독립표본 t검정 (등분산가정) // 양측검정 data 0215 만만한 통계 R - 유의성 검사 및 단일 표본 z 검정 (11,12) C11 유의성의 의미 (271P) # 단일표본 z검정 # 표본 n 0214 만만한 통계 R - 가설검정, 확률의 중요성 (09,10) PART 4 재미와 이윤, 두마리 토끼 잡기 C9. 가설검정. 1) 표본과 모집단 표본 : 부분집합 모집단 : 전체집합 // 변함이 없음 (결과값은 항상 하나) 오차(표본오차) : 모집단과 표본의 차이 표준오차 : 표본오차들을 표준편차(s)처럼 하나의 값으로 나타낸 것! // (가설을 검증하기 위해 구하는 값) 표준편차 : 관측치 - 평균 = 편차 -> 하나로 평균 // (데이터의 변동성을 확인하기 위해 구하는 값) 표본오차 : 표본평균 - 모수(모평균) s = sd (표준편차) n = 표본크기 2) 귀무가설 귀무가설 : 오차가 없다라는 것을 내는 것. (결과는 0이다) (차이가 없다) 연구가설(대립가설) : ??차이가 있다는 것을 내는 것 (차이가 있다) - 양측 검정 : 양쪽방향을 모두 봐야하는 검정.. 0213 만만한 통계 R - 기술 통계(평균,중앙,최빈값), 표준편차, 분산 0 목차 정리 - 확률과 유의성 검정이 중요한 부분 1 통계 입문 C1.통계에 대해 1) 통계를 통해 얻을 수 있는 것. - 더 높은 학문을 위해 필요한 것, 보건 의료나 데이터 통계나 통용적으로 널리 쓰이는 것. 2) R을 쓰는 이유 - 시각화 기능 및 무료이기에 3) 통계의 역사 - 숫자의 발견 이후 의견의 결론을 주장하기 위한 자료로 쓰이게 됨. * T 검정(20세기) : 두 집단의 평균 비교 * 상관계수(19세기) : 프렌치스 골턴이 상관계수를 정의했지만 피어슨이 음의 상관계수와 양의 상관계수를 정리하였다. 4) 통계의 범위 * 기술 통계 (평균, 중앙, 최빈값) : 전체 데이터에서 원하는 데이터로 결과값을 뽑기 위함. SQL에서 배운 것 그대로임. 연속형 변수(숫자) : 평균이나 중앙값으로 귀결.. 이전 1 2 다음
