그냥 키워드에 맞는 학습 내용 찾아가서 보자 n121
#기술통계치(descriptive statistics) 란?
데이터를 요약 묘사 설명하는 통계 기법.
https://drhongdatanote.tistory.com/25

Python에서 사용. df.desccribe()

1#
추리 통계치(Inferential Statistics)란?
population(모집단) 에서 샘플을 추출해 통계적 자료를 구하고 모집단이 어떨것이다 예측한 통게치

2#
표본 평균의 표준 오차 ( Standard Error of the Sample Mean )
std/root(n) : 표본의 수가 많아질 수록, 표준편차가 적을 수록
표본 평균에 대한 표준 오차가 적다.

3#
t-test란 ? = > 구글링 해보세요
... 두집단의 평균을 비교하는 것인데.. 그 비교가 어느정도 의미가 있는 것인지 까지 확인 하는 것이다.
필요 조건으로 정규분포를 따라하 야고, 독립성, 등분산성을 따라야 함
두집단의 평균의 차이를 / 표준오차로 나눈것.
여기서 귀무가설은, 두집단이 같다.
t-test 사용 방법, ?
T-test with Scipy
https://docs.scipy.org/doc/scipy/reference/generated/scipy.stats.ttest_1samp.html

4#
P-value의 기준
https://en.wikipedia.org/wiki/P-value

1) p-value < 0.01 : 귀무가설이 옳을 확률이 1%이하 -> 틀렸다 (깐깐한 기준)
2) p-value < 0.05 (5%) : 귀무가설이 옳을 확률이 5%이하 -> 틀렸다 (일반적인 기준)

2.5) 0.05 ~ p-value ~ 0.1 사이인 경우: (애매함)

실험을 다시한다.
데이터를 다시 뽑는다.
샘플링을 다시한다
기존의 경험 / 인사이트를 바탕으로 가설에 대한 결론을 내린다.
3) p-value > 0.1 (10%) : 귀무가설이 옳을 확률이 10%이상인데 -> 귀무가설이 맞다 ~ 틀리지 않았을것이다

ex) p-value : 0.85 --> 귀무가설은 틀리지 않았다. (귀무가설이 옳다와 톤이 약간 다름)

0개의 댓글