[통계개념] 잡다하게 정리

신뢰구간(Confidence interval, CI)

출처 : m.blog.naver.com/PostView.nhn?blogId=baboedition&logNo=220916281966&proxyReferer=https:%2F%2Fwww.google.com%2F

3강. (통계-3) 신뢰구간

표본 평균은 모집단에서 뽑은 표본의 데이터의 평균 값을 의미한다.

ex) 20대 남성 중 100명의 키의 평균이 174cm이다. //20대 남성이 모집단, 그중 100명이 표본, 174cm가 표본 평균

그럼 여기서 20대 남성의 키는 표본 평균에 오차범위 ±5라고 하고 신뢰도를 65%라고 하면

169~179사이에 95% 확률로 전국평균이 있을것이다. 여기서 169~179가 신뢰구간인 것이다.

 

* 정리하자면 신뢰 구간은 모집단에서 뽑은 표본의 평균을 구한다. 여기서 표본 평균이 실제 모집단에서 가능할 것이라는 오차범위를 지정하고 구한 표본 평균에서 오차범위로 나타내면 그것이 신뢰 구간이 되는 것이다.

 

왜 주로 95%로 두는 거고 유의 수준은 0.05로 두는거지...?

 

유의 수준

출처 : blog.naver.com/PostView.nhn?blogId=jione322&logNo=220903024536

유의확률 p value와 유의수준 진.짜. 쉽게 이해하기!

 

귀무가설이란?

직접 검증의 대상이 되는 가설로 연구자가 부정하고자 하는 가설

 

대립가설이란?

귀무가설에 반대되는 사실로 연구자가 주장하고자 하는 가설

	귀무가설(H0)	대립가설(H1)
H0을 기각	제 1종 오류	참
H1을 기각	참	제 2종 오류

제 1종 오류를 범할 확률의 최대값을 α라 하며 이 값을 유의수준이라 한다. (유의 수준은 0과 1사이의 값을 가진다.)

일반적으로 유의수준은 <0.05로 두는데 이것이 성립하면 귀무가설이 올으나 귀무가설을 기각하고 대립가설을 연구자가 채택할 확률이 5%미만이다.

 

확률 분포와 확률 밀도 함수

 

연속 확률 분포

연속 활률 변수의 값은 실수 집합처럼 연속적이고 무한개의 경우의 수를 가진다. 이러한 연속 확률 변수의 분포를 연속 확률 분포라고 한다.