통계(단일 표본의 가설검정)-2

안녕하세요 좀있다 올린다는게 어쩌다 보니까 하루가 지나서 올리게 되네요;;;ㅎㅎ 죄송합니다 

한쪽꼬리검정 양쪽꼬리검정

어제까지 한쪽꼬리검정와 양쪽꼬리검정까지 정리를 하였는데요.

위의 그림을 가지고 설명을 하자면 μ값이 같거나 다르면 양쪽 꼬리 검정이고 부등호가 있을때는 한쪽 꼬리 검정으로 많이 사용을합니다. 

제 1종오류 α값을 p값이라고 표현이라고도 하는데요

P값이란 귀무가설이 참이라는 가정하에 관측된 값보다 표본의 값이 더 극한 값을 가질 확률입니다.

즉 α영역보다 더 극한 값을 가지게 되는 경우라고 볼수가 있습니다. 

가설검정의 결과를 요약할때에 통계적으로 유의하였다. 유의하지 않았다라고 말하는데요 

그러면 우리가 통계적 유의성이라는 말이 무슨 말일까요? 

이런 통계적 유의성이 있다는 말은  예로들어서 고등학생 100명의 표본을 뽑아서 키의 평균을 잰 결과 180cm가 나왔다고 합니다 이는 전국 평균 고등학생의 키 175cm에 비한 결과를 유의한 차이가 있다고 말합니다. 결국 통계적 유의성은 가설검정의 최종 결과를 표현한 말입니다. 

모집단 평균의 검정

모집단이 σ를 알고 있을때 평균(μ)의 검정은 입니다. 

모집단이 σ를 모르고 있을때에는 입니다.

모집단 비율 검정

이항분포의 조건이 만족되어야하고 

nπ 와 n(1-π), 적어도 5이상의 값을 가져야 한다 .

검정 통계량은 이렇게 계산이 됩니다. 

아직 정리할려니까 .. 많이 어렵네요 ㅎㅎ 

수고하셨습니다. ㅎ