귀무가설,null_hypothesis

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AKA 영가설(0가설)
AKA '''영가설(0가설), 귀무가설'''

기호: H,,0,,

귀무가설을 가정하였을 때 표본 이상으로 극단적인 결과를 얻을 확률:
귀무가설을 [[가정,assumption]]하였을 때 표본 이상으로 극단적인 결과를 얻을 확률:
귀무가설이 맞다고 가정할 때 얻은 결과보다 극단적인 결과가 실제로 관측될 확률:
p-값, p-value, probability value
유의 확률, significance probability, asymptotic significance
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[[p값,p-value]]
유의확률 - significant probability 라는 곳도 있는데 chk

반대: [[대립가설,alternative_hypothesis]]
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반대 개념: [[대립가설,alternative_hypothesis]]
{
기호: H,,1,, or H,,A,,

* 양측 대립 가설
* 단측 대립 가설
반대: [[귀무가설,null_hypothesis]]

[WpKo:대립_가설]
https://mathworld.wolfram.com/AlternativeHypothesis.html
}

null_distribution
a distribution of the whole population when the null hypothesis is true
[[널분포,null_distribution]]
{
'''null distribution'''
a distribution of the whole population when the null hypothesis is true
WtEn:null_distribution x 2024-03
WpKo:영_분포
WpEn:Null_distribution
Up: [[널,null]] [[분포,distribution]]
} ... Ndict:"null distribution" Bing:"null distribution" Google:"null distribution"

Related:
[[가설검정,hypothesis_test]]

= t-test =
[[WpEn:Student's_t-test]]
[WpEn:Welch's_t-test]
[[WpEn:Welch's_t-test]]

= t-test and z-test와의 관계 =
z-test는 두 집단의 평균비교를 통한 가설을 검증하는 분석기법을 말한다. 원칙적으로 [[모집단,population]]의 [[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.
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= todo 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
'''귀무가설'''을 기각하는 것과 채택하는 것에는 [[오류,error]]의 가능성이 존재한다.
* 귀무가설이 사실인데 채택했다 - OK
* 귀무가설이 사실인데 기각했다 - 1종 오류
* 귀무가설이 거짓인데 채택했다 - 2종 오류
* 귀무가설이 거짓인데 기각했다 - OK
}
MKLINK
[[혼동행렬,confusion_matrix]]
[[참양성,true_positive,TP]]
[[참음성,true_negative,TN]]
[[거짓양성,false_positive,FP]]
[[거짓음성,false_negative,FN]]
[[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]]
= 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).[* https://www.investopedia.com/terms/p/p-value.asp]
rel. [[널,null]] [[영,zero]]

= Twins =
[https://terms.naver.com/entry.nhn?docId=1068440&cid=40942&categoryId=31608 두산백과]
@@ -67,5 +108,4 @@
[[가설,hypothesis]]
[[가설검정,hypothesis_test]]
[[통계,statistics]]



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:
p-값, p-value, probability value
유의 확률, significance probability, asymptotic significance

p값,p-value
유의확률 - significant probability 라는 곳도 있는데 chk


반대 개념: 대립가설,alternative_hypothesis
{
기호: H1 or HA

  • 양측 대립 가설
  • 단측 대립 가설

반대: 귀무가설,null_hypothesis


널분포,null_distribution
{
null distribution

a distribution of the whole population when the null hypothesis is true





t-test and z-test와의 관계

z-test는 두 집단의 평균비교를 통한 가설을 검증하는 분석기법을 말한다. 원칙적으로 모집단,population표준편차,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.
- from 네이버 지식백과 z-test (매일경제, 매경닷컴)

WpEn:Z-test

todo 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.
  • 귀무가설이 사실인데 채택했다 - OK
  • 귀무가설이 사실인데 기각했다 - 1종 오류
  • 귀무가설이 거짓인데 채택했다 - 2종 오류
  • 귀무가설이 거짓인데 기각했다 - OK
}




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]


Twins

[https]두산백과
설정한 가설이 진실할 확률이 극히 적어 처음부터 버릴 것이 예상되는 가설.

[https]간호학대사전
귀무가설은 일반적으로 기각될 것이 예상되어 세워진 가설이고, 검증하려는 가설은 귀무가설에 대해서 대립 가설.

[https] IT용어대사전
일반적으로 가설을 반증적인 방법으로 증명하기 위하여 널 가설이 기각될 것을 예상하여 세우며, 증명하고자 하는 가설은 대립 가설로 세운다.