p-value (2) 썸네일형 리스트형 [통계] Day 2-3 가설 검정과 분석 방법 가설검정은 통계학에서 중요한 개념으로, 데이터를 분석하여 특정 가설이 맞는지 여부를 결정하는 과정입니다. 가설검정은 아래와 같은 핵심 요소들로 구성됩니다. 귀무가설과 대립가설 - 귀무가설$($null hypothesis$)$: 연구자가 처음부터 기각하려는 가설로, 일반적으로 무의미한 차이나 효과가 없다는 가정입니다. 귀무가설은 유의수준$($alpha$)$과 함께 정의되며, 가설 검정 결과에 따라 기각 여부가 결정됩니다. - 대립가설$($alternative hypothesis$)$: 연구자가 입증하려는 가설로, 일반적으로 귀무가설과 반대되는 주장을 나타냅니다. 대립가설은 단측$($한 방향으로의 차이$)$ 또는 양측$($양방향으로의 차이$)$으로 설정됩니다. 유의수준과 p-값 - 유의수준$($alpha$).. [통계] Day 1-4 이상치, 상관관계, 카이제곱 검정 데이터 분석은 정확한 판단과 의사 결정을 위해 핵심적인 개념들을 이해하는 것이 중요합니다. 이상치와 상관관계는 데이터 분석에서 자주 다뤄지는 주제입니다. 그럼 이 두 개념에 대해서 살펴보겠습니다. 1. 이상치 $($Outlier$)$ 이상치란 대부분의 데이터가 모여 있는 부분에서 벗어나 극단적인 값으로 나타나는 데이터를 말합니다. 이상치는 데이터의 분석 결과를 왜곡시키거나 오해를 야기할 수 있기 때문에 탐지하고 처리하는 것이 중요합니다. 상자 그림 (Box Plot)은 이상치를 시각화하기 위한 효과적인 도구입니다. 상자 그림은 데이터의 위치와 분산을 한눈에 파악할 수 있도록 도와줍니다. 이 그림에는 다음과 같은 정보가 담겨 있습니다: 최솟값 $($Minimum$)$: 데이터 중 가장 작은 값 제1사분위수.. 이전 1 다음
