AKA 영가설(0가설), 귀무가설
기호: H0
귀무가설을 가정,assumption하였을 때 표본 이상으로 극단적인 결과를 얻을 확률:
귀무가설이 맞다고 가정할 때 얻은 결과보다 극단적인 결과가 실제로 관측될 확률:
귀무가설이 맞다고 가정할 때 얻은 결과보다 극단적인 결과가 실제로 관측될 확률:
p-값, p-value, probability value
유의 확률, significance probability, asymptotic significance
p값,p-value
유의확률 - significant probability 라는 곳도 있는데 chk
유의 확률, significance probability, asymptotic significance
p값,p-value
유의확률 - significant probability 라는 곳도 있는데 chk
a distribution of the whole population when the null hypothesis is true
Related:
t-test and z-test와의 관계 ¶
z-test는 두 집단의 평균비교를 통한 가설을 검증하는 분석기법을 말한다. 원칙적으로 모집단,population의 표준편차,standard_deviation(see 모표준편차,population_standard_deviation)를 알고 있는 경우에 z-test를 사용하며, 표준편차를 모를 경우 t-test를 사용한다. 그러나 표본의 크기가 30보다 크다면 ‘중심극한정리(Central Limit Theorem)' (see 중심극한정리,central_limit_theorem,CLT)에 의해서 정규분포를 따른다고 보고 모집단의 표준편차를 모를지라도 z-test를 사용할 수 있다.
Z-test
- from 네이버 지식백과 z-test (매일경제, 매경닷컴)
Z-testtodo 정리 ¶
false positive와 false negative https://johngrib.github.io/wiki/two-type-error/
이것은 null hypothesis와 밀접...
type-1_error and 2 error 와도. - curr at 오류,error 윗부분
{ chk
귀무가설을 기각하는 것과 채택하는 것에는 오류,error의 가능성이 존재한다.
이것은 null hypothesis와 밀접...
type-1_error and 2 error 와도. - curr at 오류,error 윗부분
{ chk
귀무가설을 기각하는 것과 채택하는 것에는 오류,error의 가능성이 존재한다.
- 귀무가설이 사실인데 채택했다 - OK
- 귀무가설이 사실인데 기각했다 - 1종 오류
- 귀무가설이 거짓인데 채택했다 - 2종 오류
- 귀무가설이 거짓인데 기각했다 - OK
참양성율,true_positive_rate,TPR = 민감도,sensitivity = 재현율,recall
참음성율,true_negative_rate,TNR = 특이도,specificity
거짓양성율,false_positive_rate,FPR
거짓음성율,false_negative_rate,FNR
참음성율,true_negative_rate,TNR = 특이도,specificity
거짓양성율,false_positive_rate,FPR
거짓음성율,false_negative_rate,FNR
CHK ¶
syn. conjecture? 추측,conjecture?
via: The null hypothesis, also known as the “conjecture,” is the initial claim about a population (or data generating process).[1]
via: The null hypothesis, also known as the “conjecture,” is the initial claim about a population (or data generating process).[1]
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