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
1종_오류와_2종_오류
https://hsm-edu.tistory.com/1100?category=899410
https://everything2.com/title/Type I error
https://everything2.com/title/Type II error
오류,error
esp 통계적 오류 statistical_error
}
통계적 가설에는 두 가지가 있다.
귀무가설,null_hypothesis
대립가설,alternative_hypothesis
mklink
가설,hypothesis
검정,test
단측검정 한쪽검정 one-sided test, one-tailed test
좌측검정
우측검정
양측검정 two-sided test, two-tailed test
꼬리가 양쪽에.
단측-양측_검정
One-_and_two-tailed_tests
(Student의)t-검정,t-test
z-검정,z-test
유의수준,significance_level
:
유의_수준
wpko에만 있다?
Statistical_significance
에 해당, 이것은
통계적_유의성
이 interwiki로 되어있고...
MKLINK
A/B test ... 이거 pagename 을 어떻게? AB테스트,
AB_test
? ... {
A/B_테스트
A/B_testing
}
[
edit
]
tmp bmks ko
¶
https://bluehorn07.github.io/mathematics/2021/05/18/introduction-to-hypothesis-tests.html
https://1992jhlee.tistory.com/15
유의확률,significance_probability
or
p값,p-value
https://1992jhlee.tistory.com/16
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_level
이라 함.
}
개념 통계 21 - 가설 검정 방법과 원리
https://drhongdatanote.tistory.com/80?category=648822
{
가설검정
의 순서/단계
1.
귀무가설,null_hypothesis
과
대립가설,alternative_hypothesis
을 설정
2.
유의수준,significance_level
α 를 정함
3.
표본,sample
을 수집하여
검정통계량,test_statistic
을 계산하고 그에 따른
p값,p-value
을 계산
4. 계산한 p값 ≤ α 이면 귀무가설을 기각, p값 > α 이면 귀무가설을 채택
}
https://mathworld.wolfram.com/HypothesisTesting.html
가설_검정
Statistical_hypothesis_test
Statistical_hypothesis_testing
https://everything2.com/title/hypothesis test
Up:
가설,hypothesis
검정,test
추론,inference
(writing) >
통계적추론,statistical_inference
(writing)
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last modified 2022-06-04 01:34:40