728x90 t-test2 통계 / Python / T- test / T검정 개념 T - test / T 검정 목표 : T-test란 무엇인가 ? T-test : 모집단의 분산, 표준편차를 모를 때 사용되는 통계적 검정 방법 분산, 표준편차를 표본에서 추정하여 검정한다. T검정을 위한 가정 1. 종속변수는 양적변수여야 한다. 2. 모집단의 분산과 표준편차를 알 수 없다. 3. 모집단의 분포는 정규분포를 따른다. 4. 등분산성의 가정이 충족되어야 한다. - 검정 방식 영가설(귀무가설) : “두 집단간 평균 차이가 없다” / 대립가설 : “두 집단의 평균에는 차이가 있다” 둘 중 하나를 채택하고, 다른 하나는 기각하는 방식으로 이루어진다. 표본의 크기가 커질수록, t분포는 정규분포에 가까워지고, 자유도는 증가한다. 1) 단일표본 t검정(one-sample t-test) 하나의 집단에 대한.. 2021. 3. 13. 머신러닝 / Python / ANOVA(analysis of variance) / 분산분석 ANOVA(analysis of variance) 분산분석 : 두 개 이상 집단들의 평균을 비교하는 통계분석 기법 분산분석은 회귀분석의 한 형태로, 두 개 이상 집단들의 평균 간 차이에 대한 통계적 유의성을 검증하는 방법이다. - T 검정과의 차이점 T-test 와 ANOVA 둘다 집단 간의 평균을 비교한다는 공통점이 있지만, 세 집단 이상일 경우 t-검정을 사용한다면 1종 오류(Type I error)의 증가때문에 문제가 발생할 수 있다. T-test는 독립변수가 1개, 종속변수가 1개이며 그 중 독립변수의 수준이 2개일 경우 적합하다. 예를 들어, 독립변수 성별 => 여자,남자면 수준 2개 ANOVA는 독립변수의 수준이 3개 이상일 때 적합하다. 1. 일원배치 분산분석 (one-way ANOVA) o.. 2021. 3. 11. 이전 1 다음 728x90