통계-가설 검정
통계 가설은 사실 일 수도 있고 아닐 수도있는 모집단에 대한 가정입니다. 가설 검정은 통계학자가 통계 가설을 수락하거나 거부하는 데 사용하는 일련의 공식 절차입니다. 통계 가설에는 두 가지 유형이 있습니다.
Null hypothesis, ${H_0}$ -기회 기반의 가설을 나타냅니다.
Alternative hypothesis, ${H_a}$ -일부 비 무작위 원인에 의해 영향을받는 관측에 대한 가설을 나타냅니다.
예
동전이 공정하고 균형 잡혀 있는지 확인하고 싶다고 가정 해 보겠습니다. 귀무 가설은 반쪽 뒤집기는 앞면과 반쪽은 꼬리를 뜻하는 반면 대립 가설은 머리와 꼬리를 뒤집는 것이 매우 다를 수 있다고 말할 수 있습니다.
예를 들어 동전을 50 번 뒤집 으면 앞면 40 개와 뒷면 10 개가 나옵니다. 결과를 사용하여 귀무 가설을 기각해야하며 증거를 바탕으로 동전이 아마도 공정하고 균형이 맞지 않았다는 결론을 내릴 것입니다.
가설 검정
다음 공식 프로세스는 통계학에서 표본 데이터를 기반으로 귀무 가설을 기각할지 여부를 결정하는 데 사용됩니다. 이 프로세스를 가설 검정이라고하며 다음 4 단계로 구성됩니다.
State the hypotheses-이 단계에는 귀무 가설과 대립 가설을 모두 명시해야합니다. 가설은 상호 배타적 인 방식으로 기술되어야합니다. 하나가 참이면 다른 하나는 거짓이어야합니다.
Formulate an analysis plan-분석 계획은 귀무 가설을 평가하기 위해 표본 데이터를 사용하는 방법을 설명하는 것입니다. 평가 프로세스는 단일 테스트 통계에 중점을 둡니다.
Analyze sample data -분석 계획에 명시된 테스트 통계 값 (평균 점수, 비율, t 통계, z- 점수 등의 속성 사용)을 찾습니다.
Interpret results-분석 계획에 명시된 결정을 적용합니다. 검정 통계량의 값이 귀무 가설을 기반으로 할 가능성이 매우 낮 으면 귀무 가설을 기각합니다.