용감해지고 싶은 쫄보의 도전기

1. 통계적 추정- 데이터를 사용하여 데이터를 발생시킨 모수(평균, 비율 등)의 값을 예측하는 방법)- 점추정 / 구간추정 : 모수(평균, 비율)가 존재할 것으로 예상되는 점/구간을 추정하는 방법 2. 통계적 검정- 귀무가설을 기각할 수 있는 근거를 찾는 과정- 귀무가설(H0, Null Hyppothesis): 가장 기본적인 가정(현 상태, 참이라고 받아들여고 있는), '차이가 없다/효과가 없다'- 대립가설(H1, Alternative Hypothesis):우리가 증명하고자 하는 가설- 검정의 방향: 우리가 확인하고 싶은 대립가설의 방향이 검정 방향을 결정 3. 검정통계량- 가설 검정에 사용되는 확률 변수- 검정통계량의 실현치를 계산하고, 그 값에 따라 귀무가설을 기각할 지 말지에 대한 통계적 의사결정을..

Q. 요즘같은 빅데이터(?)시대에는 정규성 테스트가 의미 없다는 주장이 있습니다. 맞을까요? 1. 정규성 테스트란? - 데이터가 정규 분포를 따르는지 여부를 확인하는 것입니다. 2. 왜 하나요?- 정규성 가정을 필요로 하는 특정 통계 분석이나 모델을 사용하는 경우- 표본이 작거나 특정 표본의 특성을 분석해야 하는 경우- 표본이 작고 정규성을 띠지 않으면, 데이터의 중심 경향이나 분포를 평균과 표준편차만으로 설명하기 어렵기 때문에, 정규성 검정을 통해 정규에 가깝다고 확인되어야 신뢰구간이나 가설 검정을 수행할 때 더 높은 신뢰성을 가질 수 있습니다.- 비모수적 모델이나, 비정규 분포를 처리하는 모델은 생략해도 무방합니다. - 데이터가 정규성을 띠지 않더라도 표본 크기가 크면 중심극한정리에 따라 데이터의 평..