가설검정,hypothesis_test

통계적 가설 검정, statistical hypothesis test

통계적 오류와의 관계
{
1종 오류 type I error 알파 오류 α error 거짓 양성 귀무가설이 참임에도 이를 기각하는 오류
2종 오류 type II error 베타 오류 β error 거짓 음성 귀무가설이 거짓임에도 이를 채택하는 오류
See WpKo:1종_오류와_2종_오류



오류,error esp 통계적 오류 statistical_error
}



단측검정 한쪽검정 one-sided test, one-tailed test
좌측검정
우측검정
양측검정 two-sided test, two-tailed test
꼬리가 양쪽에.
WpKo:단측-양측_검정
WpEn:One-_and_two-tailed_tests




유의수준,significance_level:
WpKo:유의_수준 wpko에만 있다? WpEn:Statistical_significance에 해당, 이것은 WpKo:통계적_유의성이 interwiki로 되어있고...

MKLINK
A/B test ... 이거 pagename 을 어떻게? AB테스트, AB_test? ... { WpKo:A/B_테스트 WpEn:A/B_testing }

[edit]

tmp bmks ko



개념 통계 20 - 유의 수준이란 무엇인가?
https://drhongdatanote.tistory.com/77?category=648822
{
1종 오류 : 귀무가설이 참인데 기각함
2종 오류 : 귀무가설이 거짓인대 채택함
가설검정에서는 1종 오류만 고려, 왜냐하면 1종 오류가 2종보다 더욱 중요하므로.
1종 오류를 최대한 줄여야 하는데 무작정 줄일 수는 없음 - 그래서 1% 또는 5% 정도로 임계값critical_value를 설정하고 귀무가설을 채택 or 기각하는데 이를 유의수준,significance_level이라 함.
}

개념 통계 21 - 가설 검정 방법과 원리
https://drhongdatanote.tistory.com/80?category=648822
{
가설검정의 순서/단계
1. 귀무가설,null_hypothesis과 대립가설,alternative_hypothesis을 설정
2. 유의수준,significance_level α 를 정함
3. 표본,sample을 수집하여 검정통계량,test_statistic을 계산하고 그에 따른 p값,p-value을 계산
4. 계산한 p값 ≤ α 이면 귀무가설을 기각, p값 > α 이면 귀무가설을 채택
}