빅분기 3유형 이론 - 통계 검정

자유도 n-1

np 계산

np.log()

p-value

p-value가 작을수록(예: 0.05보다 작을 때) "이런 결과가 단순히 우연히 일어날 가능성은 매우 낮다"고 해석합니다. 그래서 보통 p-value가 0.05(5%)보다 작으면, 기존의 가정(귀무가설)을 기각하고, 연구자가 주장하는 대립가설을 채택합니
귀무 : 일반적으로 ㅇㅈ하는가설
대립: 연구자가 주장하는 가설
p-value : 끝범위0.05 미만이면 대립가설채택
검정할땐 같다! 가귀무
모델에선 영향이없다! 가.귀무

F-검정

• 두집단사이의 분산이 같은지 확인하는 통계적 방법
• F >= 1이 되도록 즉 더큰 놈을 분자로 두셈
• 그룹1_분산/그룹2_분산
• 양측검정 : 양쪽으로 극한값이 잇냐없냐
• 먼저꺼 대립가설 채택
• 귀무가설채택

T-검정

• 두집단의 평균이 통계적으로 유의하게 다른지 검정
• 종류:
  • 단일 표본 t-검정: 한 집단의 평균이 특정 값과 다른지 검정
    • t_statistic, p_value = stats.ttest_1samp(df['weights'], 120)
  • 독립표본 t-검정: 두 집단의 평균이 서로 다른지 검정 (다른약)
    • stats.ttest_ind(data1, data2)
  • 대응표본 t-검정: 동일 집단의 사전/사후 평균 차이 검정 (복용전후)
    • stats.ttest_rel(before, after)
• 가설 방향
  • 
  • 
• 가정: 정규분포, 등분산성 등이 필요합니다

합동 분산 추정량

• 두집단의 분산이 같다는 가정하에 두집단정보를 하나로 합처서 공통된 분산을 추정하는 것
• T-검정 계산할때 필요함(애도 등분산성을 가정함)
• 두집단을 합처서 하나로묶어서 분산계산한다는말
• 공식

회귀검정