귀무가설,null_hypothesis (rev. 1.18)

AKA 영가설(0가설)

기호: H₀

귀무가설을 가정하였을 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: 대립가설,alternative_hypothesis
{
기호: H₁

양측 대립 가설
단측 대립 가설

대립_가설
https://mathworld.wolfram.com/AlternativeHypothesis.html
}

가설검정,hypothesis_test

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t-test ¶

Student's_t-test

Welch's_t-test

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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.

- from 네이버 지식백과 z-test (매일경제, 매경닷컴)

Z-test

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