딥러닝 공부방

여인권 교수님의 KMOOC 강의 를 수강하면서 공부한 내용을 정리해보았습니다. 독립 표본을 통해 분산이 같은 세 정규 모집단의 평균 비교하는 방법을 알아보겠습니다. 모든 조합에 대해 평균 차에 의한 가설검정으로 결과를 도출할 때 발생하는 문제에 대해 알아보겠습니다. 세 모집단 평균 비교 두 모집단의 경우 모평균의 차를 이용했지만 세 모집단의 경우는 검정통계량을 찾기 어렵습니다. 세 모집단의 평균 비교를 하는 방법으로 다중검정을 생각할 수 있습니다. 방법 1. 모든 쌍에 대해 t-검정 => 다중 검정 다중검정시에 유의수준 문제가 발생하게 됩니다. 하지만 다중검정시에 유의수준 문제가 발생하게 됩니다. 다중검정의 문제에 대해 알아보겠습니다. 다중검정을 통해 유의수준이 도출되었을 때 본페르니의 부등식에 의해 다..

여인권 교수님의 KMOOC 강의 를 수강하면서 공부한 내용을 정리해보았습니다. [통계학] 32. 두 모집단 비율 비교 - 비율 차, 구간 추정, 신뢰 구간, 중심축량 여인권 교수님의 KMOOC 강의 를 수강하면서 공부한 내용을 정리해보았습니다. 두 모집단 비율 비교 독립표본을 통해 두 범주로 이루어진 두 모집단의 비율을 비교하는 방법을 deep-learning-study.tistory.com 저번 포스팅에서 정규분포로 가정간 두 모집단 비율 비교에서 신뢰구간을 구하는 법을 공부했습니다. 이번 포스팅에서는 가설검정방법에 대해 알아보겠습니다. 두 모집단 비율 비교 - 가설검정방법 대표본의 경우 비율차를 바탕으로 한 가설검정방법을 알아보겠습니다. 표본크크기가 크지 않는 경우 비율 비교에 대한 가설검정방법을 알..

여인권 교수님의 KMOOC 강의 를 수강하면서 공부한 내용을 정리해보았습니다. 두 모집단 비율 비교 독립표본을 통해 두 범주로 이루어진 두 모집단의 비율을 비교하는 방법을 알아보겠습니다. 비율 차에 대한 중심축량과 이를 바탕으로 한 구간추정방법을 알아보겠습니다. 1. 모집단 가정과 점추정, 중심축량 구하기 각각의 모집단은 동일한 두 범주 (S, F)로 나누어져 있다고 가정하겠습니다. 여기서 S는 성공, F는 실패입니다. 또 각각의 표본은 정규분포를 따른다고 가정하겠습니다. 관심문제를 설정하겠습니다. 4번이 통계적 성질은 가장 좋지만, 형태가 어려우므로 이 강의에서는 1번 비율차에 대해서 다뤘습니다. 두 모집단에서 베르누이 시행으로 표본을 추출했다고 가정하겠습니다. 모집단을 가정 했으므로 비율차에 대한 점..

여인권 교수님의 KMOOC 강의 를 수강하면서 공부한 내용을 정리해보았습니다. 두 모집단 분산 비교 독립표본을 통해 두 정규 모집단의 분산을 비교하는 방법을 알아보겠습니다. 분산비에 대한 중심축량과 이를 바탕으로 한 분산비의 구간추정과 가설검정방법을 알아보겠습니다. 1. 정규 모집단으로 가정한 두 모집단 두 모집단의 표본은 독립이라고 가정하겠습니다. 평균이 다르고 분산이 같은 두 모집단과 평균이 다르고 분산도 다른 두 모집단의 모습입니다. 분산이 같은 경우에 하나의 기준으로 표본이 어느 모집단에 있을 확률이 높다고 판단할 수 있습니다. 하지만 분산이 다른 경우에는 두 개의 기준으로 표본이 어느 모집단에 있을 확률이 높은지 판단해야 합니다. 2. 점추정과 중심축량 분산이 다른 두 모집단의 관심문제는 다음과..

여인권 교수님의 KMOOC 강의 를 수강하면서 공부한 내용을 정리해보았습니다. 두 모집단 평균 비교 대응표본을 통해 모집단의 평균을 비교하는 방법을 알아보겠습니다. 대응표본에서의 평균 차에 대한 중심축량과 이를 바탕으로 한 구간추정과 가설검정방법을 알아보겠습니다. 1. 대응표본을 통해 모집단의 평균비교 예시 약의 유효성 평가는 어떻게 하면 좋을까? 두 운동화의 내구성 비교를 어떻게 하면 좋을까? 이 두 가지 경우와 같은 상황일 때 대응표본을 통한 모집단의 평균을 비교할 수 있습니다. 동일한 개체를 대상으로 처리 전후를 비교하거나 유사한 두 대상을 쌍으로 만들어 서로 다른 처리하고 처리효과에 차이가 있는지를 알아봅니다. 관측값의 기저 차이에 의해 발생하는 변동을 제거하고 순수한 처리효과를 유도할 수 있습니..

여인권 교수님의 KMOOC 강의 를 수강하면서 공부한 내용을 정리해보았습니다. 두 모집단 평균 비교 - 독립표본, 분산이 다른 경우 독립표본을 통해 분산이 다른 두 정규 모집단의 평균 비교하는 방법을 알아보겠습니다. 평균 차에 대한 중심축량과 이를 바탕으로 한 구간추정과 가설검정방법을 알아보겠습니다. 1. 정규모집단으로 가정한 경우 통계값 도출 (1) 두 개의 모집단에서 얻은 표본은 독립표본입니다. (2) 점추정은 표본평균의 차를 이용합니다. (3) 표본평균 차의 통계적 성질은 다음과 같습니다. (4) 정규확률변수의 선형결합도 정규분포를 따릅니다. 독립이기 때문에 공분산을 고려할 필요가 없습니다. (5) 표준화하면 다음과 같습니다. 2. 중심축량 구하기 두 모집단의 분산이 같은 경우와 다른 경우의 차이점..

여인권 교수님의 KMOOC 강의 를 수강하면서 공부한 내용을 정리해보았습니다. 두 모집단 평균 비교 - 독립표본, 분산이 같은 경우 독립표본을 통해 분산이 같은 두 정규 모집단의 평균 비교하는 방법을 알아보겠습니다. 평균 차에 대한 중심축량과 이를 바탕으로 한 구간추정과 가설검정방법을 알아보겠습니다. 1. 두 모집단 비교에서의 가정 (1) 두 모집단 모두 정규 분포 형태를 갖는다. (2) 정규 분포라고 보기 어렵다. a. 표본크기가 큰 경우 정규 분포로 가정(대표본) b. 표본크기가 크지 않고 이상점이 존재(비 모수적 방법 이용) 크게 두 가지 경우로 가정해볼 수 있습니다. 2. 정규 모집단으로 가정한 경우 신뢰구간 신뢰구간 구하는 방법을 알아보겠습니다. 정규 모집단으로 가정한 경우 다음과 같습니다. 또..

여인권 교수님의 KMOOC 강의 를 수강하면서 공부한 내용을 정리해보았습니다. 독립표본과 대응표본 독립표본과 대응표본을 알아보기 위해 두 모집단을 비교하는 예시를 보겠습니다. [두 모집단 비교 예시] 1. 진통제를 복용한 그룹과 위약을 복용한 그룹을 대상으로 진통효과 비교 2. 고혈압약을 복용하기 전과 후의 혈압 감소 효과 비교 3. 다른 두 지역을 대상으로 국정운영 지지율을 비교 4. 일란성 쌍둥이를 대상으로 두 다이어트 방법의 효과 비교 1번과 3번은 별개의 두 집단을 비교이므로 독립표본이라고 할 수 있습니다. 2번과 4번은 쌍을 이룬 두 집단 비교이므로 대응표본(짝비교)이라고 할 수 있습니다. 이처럼 두 모집단이 독립표본인지, 대응표본인지 분류할 필요가 있습니다. 검정, 추정 방법이 달라지기 때문입..

(k-mooc 통계학의 이해2, 여인권)을 수강하면서 공부한 내용을 정리해보았습니다. 구간추정에 기반한 표본크기결정 방법을 알아 보겠습니다. 가설검정에 기반한 표본크기결정 방법을 이해하겠습니다. 1. 구간추정에 의한 표본 크기 결정 구간추정에 기반한 표본크기결정 방법에 대해 알아보겠습니다. 모비율에서 $\delta$는 $\theta_1$ - $\theta_2$를 의미합니다. 100(1-a)% 신뢰수준에서 허용오차범위가 $\pm\delta$일 때 n(표본크기)은 다음과 같이 구할 수 있습니다. 표본의 크기는 모수추정의 정확도 및 신뢰도에 영향을 줍니다. 2. 예시 문제 이번 조사는 M**회사가 R**회사에 의뢰해 지난 20일 전국 19세 이상 성인남녀 1천명을 전화설문한 결과로 신뢰수준 95%에 표본오차는..

(k-mooc 통계학의 이해2, 여인권)을 수강하면서 공부한 내용을 정리해보았습니다. 구간추정에 기반한 표본크기결정 방법을 알아보겠습니다. 모비율 추론을 하는데 있어 주의해야 할 사항을 알아보겠습니다. 1. 모비율 추론 모비율을 추론할 때는 성공확률에 관심을 갖는 베르누이 확률을 이용합니다. 점추정량은 다음과 같이 구할 수 있습니다. 모비율($\theta$)를 표본비율(P)로 추정한 것입니다. 또한 평균과 같은 형태이므로 표본크기가 클 때 중심극한정리를 이용할 수 있습니다. 정규근사는 다음과 같은 조건이 있습니다. 2. 모비율의 구간추정 모비율의 구간추정하는 방법을 알아보겠습니다. (1) 중심축량을 구합니다. (2) 신뢰기준을 설정하고 신뢰구간을 구합니다. (3) 미지모수($\theta$)가 포함되어 있..