일 | 월 | 화 | 수 | 목 | 금 | 토 |
---|---|---|---|---|---|---|
1 | 2 | 3 | 4 | |||
5 | 6 | 7 | 8 | 9 | 10 | 11 |
12 | 13 | 14 | 15 | 16 | 17 | 18 |
19 | 20 | 21 | 22 | 23 | 24 | 25 |
26 | 27 | 28 | 29 | 30 | 31 |
Tags
- 평창
- 데분
- publicspeaking
- 영어연설
- 토스트마스터
- 2018계획
- 대중연설
- SQLD
- 연설
- 임상통계
- CC#5
- 엘뱌키안
- 취업
- 영화
- 풀러스
- PGTM
- Public Speaking
- CC#3
- F분포
- 인과추론
- 사이허브
- 데이터분석
- Toastmaster
- 구글#빅쿼리#데이터분석
- 분석
- 제약
- 카이제곱분포
- 정형데이터
- 데이터
- 공유경제
Archives
- Today
- Total
목록2024/05/27 (1)
지지플랏의 DataScience
(6) DSforS : Chap 3 통계적 실험과 유의성 검정 3.4 ~ 3.8.
1. 목차3.4. 통계적 유의성과 p값3.5. t검정3.6. 다중검정3.7. 자유도3.8. 분산분석 2. 본문3.4. 1종오류와 2종오류1종 오류: 귀무가설이 참인데도 불구하고 귀무가설을 채택하지 않는 오류2종 오류: 귀무가설이 거짓인데도 불구하고 귀무가설을 채택하는 오류일반적으로 귀무가설은 믿어지고 있는 본래 사상, 주제이고 대립가설으 새로운 주장이다. 귀무가설이 참인데도 불구하고 귀무가설을 채택하지 않는 오류인 1종 오류를 관리하는게 일반 적이다. 예컨데, 새로운 고혈압약을 개발했다고 하자. 이를 검정한 결과가 실제로는 고혈압약이 효능이 없었는데도 불구하고 고혈압치료가 된다고 시판하면 국민의 위해성이 걱정된다. 따라서 이를 관리하는 지표로 놓고 엄격하게 관리한다. 이를 유의수준(significan..
Data Science/데이터과학을 위한 통계
2024. 5. 27. 17:26