[Day 6] Hypothesis Test

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Warm-up

• 귀무가설 ( Null Hypothesis ) : 어떤 것 간의 차이가 없다고 하는 가설
• 대안가설( = 대립가설 )( Alternative Hypothesis ) : 귀무가설의 반대 가설

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Note

• 기술 통계치 ( Descriptive Statistics ) : 데이터를 설명 하는 값 ( 혹은 통계치 ) 들
  • ex) Count, Mean, Standard Dev 등
• 추리 통계치 ( Inferetial Statisics)
  • ex) Population, Parameter, Statisic 등
• Effective Sampling
  1. Simple Random Sampling : 모집단에서 Sampling을 무작위로 하는 방법
     • ex) 무작위로 20개를 골라 Sampling을 해라
  2. Systematic Sampling : 모집단에서 Sampling을 할 때 규칙을 가지고 추출하는 방법
     • ex) 짝수만 골라 Sampling을 해라
  3. Stratified Random Sampling : 모집단을 미리 여러 그룹으로 나누고, 그 그룹별로 무작위 추출을 수행하는 방법
     • ex) 키 170이상 키 170 미만인 그룹에서 각각 4명씩 골라 Sampling을 해라
  4. Cluster Sampling : 모집단을 미리 여러 그룹으로 나누고, 이후 특정 그룹을 무작위로 선택하는 방법
     • ex) 5로 나눈 나머지가 같은 그룹으로 묶고, 나머지가 1인 그룹을 골라 Sampling을 해라
• 가설 검증
  • 주어진 상황에 대해서 하고자 하는 주장이 맞는지 아닌지를 판정하는 과정
• 표본 평균의 표준오차 ( Standard Error of the Sample Mean)
• Student T - Test
  • One Sample T - Test : 1 개의 Sample 값들의 평균이 특정 값과 통일한지 비교
  • Two Sample T - Test : 2 개의 Sample 값들의 평균이 서로 통일한지 비교
• P - Value : 주어진 가설에 대해서 " 얼마나 근거가 있는지 " 에 대한 값을 0과 1 사이의 값으로 Scale한 지표

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Daily Review

통계학에 대해 처음 접해보다 보니 용어같은 부분에서 이해하는데 조금 걸렸던것 같다.점점 재밌어지고 있어 기대가 된다.

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참고

https://www.youtube.com/watch?v=0oc49DyA3hU 

https://www.youtube.com/watch?v=5koKb5B_YWo