1. 가설 검정의 목적: 가설 검정은 특정 가설에 대한 통계적 증거를 평가하는 과정입니다. 주어진 결과(차이)가 우연에 의한 것인지 아니면 특별한 이유로 발생한 것인지를 결정합니다. 2. z-score와 t-test: z-score는 보통 모집단의 평균과 표준 편차를 사용하여 계산됩니다. t-test는 샘플의 표준 편차를 사용하여 알려지지 않은 모집단에 대한 가설을 테스트합니다. z-score의 문제는 추론통계 시 보통상황에서는 보다 더 많은 정보를 요구한다는 것임 표준 오차를 계산하기 위해서 모집단의 표준편차 혹은 분산의 값을 알아야 하지만 대부분의 경우 모집단의 표준편차는 알 수 없음 (따라서,샘플의 표준오차는 계산할 수 없다.) 3. 표준 오차(Standard Error): 표준 오차는 샘플의 평균..

#Regression #lm(formula, data, subset, weights, na.action, method = "qr", ...) #summary(object, correlation = FALSE, symbolic.cor = FALSE, ...) #anova(object, ..., scale = 0, test = "F") #lm 적용 후 적합된 회귀모형 객체에 대해 활용할 수 있는 함수 # print # summary: 회귀분석 후 기본 결과 확인 # coef, coeffients: 추정된 회귀계수값 확인 # resid, residuals: 잔차 확인 # fitted: 종속변수 추정값 # anova: 요인에 대한 분산분석 결과 확인 # predict: 새로운 데이터에 대한 추정값 # plot:..

range의 개념 가장높은 값 - 가장 낮은 값 +1 range comparison ex) range1:1,8,9,9,10,10 -> 하나의 아웃라이어가 존재 = negative skewd 된 그래프모양 range2:1,2,4,6,8,10 -> 고른 분포모양 quartile q1= 25% q2=50% (median) q3=75% interquartile range 양쪽 끝단 25%를 쳐낸 범위 ex) N(population)=16 2,3,4,4,5,5,6,6,6,7,7,8,8,9,10,11 q3(8) -q1(4.5)=3.5 interquartile range는 다소 대강(crude)의 변수측정임 표준편차 구하기 1.편차점수(deviation score)x-u(뮤)(not u-x) 편차:평균으로부터 어느만..