딥러닝 공부방

여인권 교수님의 KMOOC 강의 를 수강하면서 공부한 내용을 정리해보았습니다. 반복이 있는 이원배치 분산분석 - 변량/혼합효과모형 반복이 있는 이원배치 변량 또는 혼합효과모형에서 상호작용효과가 있는 경우의 분산분석표와 고정효과모형의 분산분석표의 차이점을 알아보겠습니다. 분산분석 결과에 따른 관심 모수에 대한 추론 방법을 알아보겠습니다. 1. 변량효과모형 (1) 변량효과 모형식 변량효과모형식은 다음과 같이 설계할 수 있습니다. 변량효과모형은 분산에 대해 관심이 있으므로 분산요소에 대한 추론을 해야합니다. (2) 평균제곱(MS)의 기댓값 변량효과모형에서는 고정효과모형과 다르게 MS를 계산합니다. 상호작용이 유의한 경우 주효과에 대한 추론은 MSE 기반이 아닌 MS(AB)을 기반으로 진행합니다. (3) 분산분..

여인권 교수님의 KMOOC 강의 를 수강하면서 공부한 내용을 정리해보았습니다. 처리효과가 있다고 할 때, 수준 평균의 선형 결합 형태의 가설에 대한 검정 방법을 알아보겠습니다. 1. 선형대비 - Linear Contrast 선형대비는 고정효과모형에서만 이용할 수 있는 방법입니다. 선형대비는 계수의 합이 0인 $\mu_i$의 선형결합을 의미합니다. $\mu_L$의 추정은 모평균을 표본평균으로 바꾸어 표현할 수 있습니다. L은 정규분포를 따른다고 가정하면 분산과 분산의 추정량은 다음과 같습니다. 분산의 추정량을 구했으므로 중심축량을 도출할 수 있습니다. 가설검정 선형대비에서 귀무가설을 다음과 같이 설정합니다. 중심축량에서 귀무가설을 대입하여 검정통계량을 도출합니다. 검정통계량은 자유도가 N-p인 t분포를 따..

여인권 교수님의 KMOOC 강의 를 수강하면서 공부한 내용을 정리해보았습니다. 처리효과가 있다고 할 때, 어떤 수준들 간에 차이가 있는지 확인하기 위해 모든 평균 차의 조합에 대해 유의성을 검정하는 방법을 알아보겠습니다. 다중비교 - Multiple comparison 분산분석 고정효과모형 가설검정을 통해 처리효과가 있다고 판단될때 다중비교를 통해 어떤 수준들 간에 차이가 있는지 확인할 수 있습니다. 모든 그룹의 평균에 대해 검정하는 방법입니다. 다중비교 방법은 여러가지가 있습니다. 여기서 배워볼 방법은 Fisher's LSD, Bonferroni's MSD, Scheffe, Tukey HSD 방법입니다. 1. Fisher's least significant difference - 최소유의차 방법, LS..