1009 ch17 More About Hypothesis Testing
- 입증하고자 하는 것을 대립가설로 하고 귀무가설이 부정되는 증거를 구하는 것이 일반적
- alpha; statistically significant level , reject ho if less than the level such as 0.01 - 0.1, whereas 1-alpha is level of confidence; 1=level of confidence + level of alpha(or significance)
- 단측검정의 경우 양측검정의 두배에 해당하나 여기서는 양측검정으로 95%의 경우 0.05만 해당(피가 양쪽으로 나뉘어 한쪽기준으로 절반이되니 젯이 증가)
- 귀무가설이 참/거짓인데 기각/기각실패하는 경우; 1/2형 오류확률 알파/베타
- the power of a test = 1- beta
- 알파와 베타의 합은 일정하여 상호갈등하나 샘플사이즈확대는 분산을 줄여 합자체를 줄인다.
1008 ch16 Hypothesis Testing on Proportions
- null/alternate Hypothesis; H0/Ha, no change/alternate
- if probability, p-value is high, we fail to reject h0 for p0
- one proportion test; z = (p - po)/(p0*q0/n)^.5, p=y/n
정규뷴포에서 p가 클수록 귀무가설이 유지되고 유의수준보다 작으면 귀무가설이 기각, 변했다는 것이 통계적으로 유의미하다는 것을 말한다.
- conditions; randomization, independence, success/failure
0930 ch15 Confidence Intervals on Proportions
- s.d.=(pq/n)^.5 whereas standard error, s.e. = (p bar*q bar/n)^.5
- p bar +/- 1.96 s.e = 95%, c.v., critical values; 1.645/2.326/2.576 for 90/98/99% c.i., confidence interval
- when 3 conditions met; random, less than 10% sample size, at least 10 success/failure
- c.i., confidence interval = p bar +/- m.e.
- m.e., margine of error = c.v. * (p bar*q bar/n)^.5
- s.d. = (pq)^.5 whereas s.e. = (pq/n)^.5
- minimum n = c.i.^2/m.e.^2*p*q, p=0.5 when unknown for safety
- 10성공/10실패조건미달시 2성공/2실패를 추가하여 p bar계산; p bar = (y+2)/(n+4)
- 샘플평균의 평균=모평균, 샘플평균의표준편차=모표준편차/샘플사이즈^.5, 모표준편차=샘플표준편차(샘플사이즈 60이상인 경우)
- 최소샘플사이즈=(신뢰구간/2*모표준편차/마진에라)^2, 모표준편차=샘플표준편차 for size 60 or more, 사이즈60이상=레인지/4, +/-2시그마(5%유의수준)
첫댓글 https://youtu.be/Zvf46RjYhyg
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