학습 자료

• 가설검정(Hypothesis Testing)과 귀무가설(Null Hypothesis)
• 표본이 점점 증가하면서 가설의 accept / reject 결과가 어떻게 되는지 눈여겨 보기
  • https://youtu.be/0oc49DyA3hU
• 귀무가설과 대립되는 대안가설(Alternative Hypothesis)이 무엇인지와 p-value
  • https://youtu.be/5koKb5B_YWo
• 강의 영상
  • https://youtu.be/pE4OjL-Vmd8

핵심 키워드

• Hypothesis Test 의 의미
• T - test
• P - value

Reference

• T-test의 목적, 왜 정규분포를 활용하는지, one sample t-test(단측검정)와 two sample t-test(양측검정)의 차이는 무엇인지

  • T- test 동영상모음
  • https://youtube.com/playlist?list=PLalb9l0_6WArHh18Plrn8uIGBUKalqsf-

• T-Distribution의 이론적인 내용

  • **신뢰도 95%**일 때, **표준 정규분포(Standard Normal Distribution)**와 T-Distribution 이 어떻게 다른지 확인
  • https://youtu.be/Uv6nGIgZMVw

• Q-value

  P-value의 P는 Probability의 약어로, 귀무가설이 참이라는 가정 하에, 관측된 사건에서 귀무가설에 반하는 사건이 일어날 확률을 의미합니다. 이 P-value가 희박하면 희박할수록, 귀무가설을 기각할만한 강한 근거가 됩니다.

  하지만 P-value에도 문제점이 있습니다. 예를 들어, 여러 sample을 통해 다양한 가설검정을 시행했을 때, P-value를 같은 의미로 해석하기 어려운 상황이 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 Q-value 개념이 도입

  • https://doooob.tistory.com/101

필기

통계 분석 기법을 활용하여, 데이터를 분석하고 설명하는 가설 검정 단계 학습

가설검정 : 주어진 가설이 사실인지 아닌지를 수치적으로 확인하는 프로세스

귀무가설 : 차이가 없다는 가설?

대립가설 : 귀무가설에 반대되는 가설?

P-value : 귀무가설이 맞을 확률

귀무가설이 기각이 되는 것이 가설검정의 목표