통계 분석16 [통계 분석] 모수 검정와 비모수 검정 통계학의 분석기법들은 크게 모수적 분석과 비모수적 분석 방법으로 나눠집니다. 1. 모수 검정(parametric test) 모수 검정이란 모집단이 특정한 분포를 따른다는 가정하에서 모수에 대한 검정을 뜻합니다. 모수란 표본을 대상으로 도출된 통계량(평균, 표준편차, 분산)을 통해 모집단의 특성을 유추하게 되는데 이를 모수( 모-평균, 모-표준편차, 모-분산 )라고 합니다. 즉, 모집단을 설명하기 위한 여러가지 지표를 말합니다. 1-1 모수 검정의 가정 모수 검정을 진행하기 위해서는 4가지 가정이 필요합니다. 이가정 들이 충족되지 않는다면 모수적 방법의 결과의 신뢰도가 낮아집니다. 가. 정규성 모수 검정의 대부분은 데이터가 정규분포를 따라야한다는 가정입니다. 정규성 검정의 가설 귀무가설(H0) : 데이터가.. 2023. 10. 27. [기초 통계학] 회귀분석의 종류(1) 1. 단순선형회귀분석 하나의 독립변수가 종속변수에 미치는 영향을 추정할 수 있는 통계기법 y : 종속변수 값 x : 독립변수 값 B0 : 선형 회귀식의 절편 B1 : 선형 회귀식의 기울기 ε : 오차항, 독립적이며 N의 분포를 이룬다. 회귀분석에서 검토사항 1. 회귀계수들이 유의미한가? 해당 계수의 t 통계량의 p-값이 0.05보다 작으면 해당 회귀계수가 통계적으로 유의 하다고 볼 수 있다. 2. 모형이 얼마나 설명력을 갖는가? 결정계수(R^2)를 확인한다. 결정계수는 0~1 값을 가지며, 높은 값을 가질수록 추정된 회귀식의 설명력이 높다. 3. 모형이 데이터를 잘 적합하고 있는가? 잔차를 그래프로 그리고 회귀진단을 한다. 회귀계수의 추정(최소제곱법) 측정값을 기초로 하여 적당한 제곱합을 만들고 그것을 .. 2023. 6. 30. [기초 통계학] 회귀 분석 1. 회귀 분석의 정의 하나나 그 이상의 독립변수들이 종속변수에 미치는 영향을 추정할 수 있는 통계기법. 변수들 사이의 인과관계를 밝히고 모형을 적합하여 관심있는 변수를 예측하거나 추론하기 위한 분석방법 독립변수의 개수가 하나이면 단순선형회귀분석, 독립변수가 두 개 이상이면 다중선형 회귀 분석으로 분석 할 수 있다. 2. 회귀분석의 변수 영향을 받는 변수(y) : 반응변수, 종속변수, 결과변수 영향을 주는 변수(x) : 설명변수, 독립변수, 예측변수 3. 선형회귀분석의 가정 가. 선형성 입력변수와 출력변수의 관계가 선형이다.(가장 중요한 가정) 나. 등분산성(같을 등) 오차의 분산이 입력변수와 무관하게 일정하다. 산점도를 활용하여 잔차와 입력 변수간에 아무런 관련성이 없게 무작위적으로 고루 분포되어야 등.. 2023. 6. 29. [기초 통계학] 통계학 및 로마자 기호 모음 1. 모집단과 표본집단 통계 기호 모집단 기호 발음 표본집단 기호 발음 적용 예시 N 엔 n 엔 크기 μ 뮤 x̄ 엑스바 평균 ρ 로우 r 로우 피어슨 상관계수 σ² 시그마 제곱 or 시그마 스퀘어 s² 에스 제곱 분산 σ 시그마 s 에스 표준편차 χ2 카이 제곱 or 카이 스퀘어 χ2 카이 교차분석 Y^ 와이 햇 y^ 와이 햇 y의 추정값 2. 기호 표기법 및 설명 표기법 영어 발음 적용 예시 ∑ summation 써메이션 이산형 자료의 합 ∫ integral 인테그랄 연속형 자료의 합, 적분 α alpha 알파 제 1종 오류, 우의 수준 β beta 베타 제 2종 오류, 회귀분석 기울기 ϵ epsilon 입실론 회귀분석 잔차(오차) θ theta 쎄타 모비율 λ lambda 람다 포아송 분포 e e .. 2023. 6. 28. 이전 1 2 3 4 다음
