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검정과 유의확률

검정

  • 확률분포에 대한 어떤 주장: 가설
  • 검정: 가설을 증명하는 행위

귀무가설과 대립가설

  • 귀무가설(우리가 부정하고자 하는 가설 - 우리가 주장하려는 가설의 반대, 긍정문으로 표현.
  • 귀무가설과 함께 고려하는 대립가설은, 진실임을 증명하고자 하는 가설.

검정통계량

  • 표본데이터 집합을 입력으로 계산되는 함수의 값.
  • 베르누이분포 확률변수의 검정통계량은 이항분포를 따른다.
  • 분산 \(\sigma^2\)값을 알고있는 정규분포 확률변수는, 표본평균 m을 분산으로 정규화한 값을 정규통계량으로 쓰고, 이 검정통계량은 표준정규분포를 따른다.
  • 분산 \(\sigma^2\)값을 모르는 정규분포 확률변수는, 자유도가 N-1인 스튜던트 t분포를 따른다.

유의확률(P-value)

  • 확률분포와 확률분포의 표본값이 주어졌을때, 그 확률분포에서 해당 표본값 혹은 더 희귀한 값이 나올수 있는 확률
  • 유의확률값이 작으면 귀무가설을 기각하고 대립가설을 채택할수 있다.

유의수준과 기각역

  • 유의확률값이 작으면 귀무가설을 기각하고 대립가설을 채택할수 있다, 에서 "작다"는 판단을 하는 기준.
  • 기각역 : 유의수준에 대해 계산된 검정통계량