[컴퓨터일반]_데이터 가설검정

안녕하세요. 금융 IT 준비생입니다. 본 카테고리는 금융 IT필기 준비를 위한 페이지이며 6월 15일 스터디를 통한 내용을 복습하고 정리하는 용도입니다. 여러 책과 블로그를 참고하였으며 문제가 있을 시 곧바로 삭제하겠습니다. 

 

---

가설검정

통계적 가설검정이란, 모집단에 대한 어떤 가설을 설정한 후, 표본을 뽑아 모집단에 대입해보았을 때 새롭게 제시된 대립가설이 합당한지 판단하는 과정이다. 귀무가설이 옳다는 전제하에 검정통계량 값을 구한 후, p-vlaue에 따라 귀무가설 채택 여부를 결정한다

유의수준

귀무가설에 대한 검정 대상으로, 반증의 정도를 나타낸다. 기호 a(알파)로 나타내며, 유의확률이 이보다 작으며 귀무가설에 대한 반증이

강하며 조사 결과가 유의하다고 볼 수 있다. 

 

신뢰수준

가설을 검증할 때 어느 정도로 검정할것인지에 대한 수준이다

 

검정통계량

가설을 검증하기 위한 기준

(표본평균 - 모평균) / 표본 표준편차

로 주로 계산함

 

기각역

귀무가설을 기각하는 영역을 말한다. 기각역에 검정통계량 값이 위치하면 귀무가설을 기각한다.

위의 표에서 까맣게 2.5% 칠한 부분이 기각역이다

가설검정의 순서는 귀무가설과 대립가설을 결정하고, 유의수준을 지정 한 후 , 자료로부터 검정통계량의 관측값을 계산한다.

이후, 유의확률 p값을 계산하여 유의수준과 비교후 통계적 유의성을 판단한다.

 

 

예시 문제

a 병원에서 12명의 여학생을 뽑아  허리 둘레를 구하였다.

< 29, 26, 32, 28, 25, 26, 27, 26, 25, 26, 27, 26>

기존 경험에 의하면 허리둘레의 평균은 26인치고 표준편차가 2.5이인 정규분포를 따른다고 하였다.

최근의 경향으로 평균 허리둘레가 변했다고 할 수 있는지 유의수준 5%에서 구하여라

 

 

 

 

실습