Upstage AI Lab 2기
2024년 1월 17일 (수) Day_026
Day_026 온라인 강의 : 기초통계
나의 커리어 치트키 데이터 분석 유치원
Part.3 통계로 데이터 분석 능숙해지기
Chapter.04 통계 실험과 유의성검정
CH04_01. 가설검정(1) - 가설검정이란 P값이란 | 0:08:46 | 01/17 (Wed) | 1:19:02 |
CH04_02. 가설검정(2) - 단측검정 양측검정 | 0:06:00 | ||
CH04_03. 가설검정(3) - 검정에서 조심해야 할 두 가지 실수 | 0:07:05 | ||
CH04_04. t 검정 | 0:04:18 | ||
CH04_05. Project1 - 실제 데이터로 가설 설정, 검정 수행, 결과 해석하기 | 0:16:03 | ||
CH04_06.분산분석 | 0:08:31 | ||
CH04_07.실제 데이터로 가설 설정, 검정 수행, 결과 해석하기 | 0:13:57 | ||
CH04_08. 카이제곱검정 | 0:04:39 | ||
CH04_09.실제 데이터로 가설 설정, 검정 수행, 결과 해석하기 | 0:09:43 |
CH04_01. 가설검정(1) - 가설검정이란 P값이란
귀무가설 H0 (Null Hypothesis)
대립가설 H1 (Alternative Hypothesis)
CH04_02. 가설검정(2) - 단측검정 양측검정
단측 검정 (one-tailed test) - 한 방향성으로 가능성이 크다고 생각될 때
양측 검정 (two-tailed test) - 방향성은 모르지만 차이가 있다고 생각될
CH04_03. 가설검정(3) - 검정에서 조심해야 할 두 가지 실수
제1종 오류
제2종 오류
도메인에 따라 제1종 오류가 치명적일 수도 있고 제2종 오류가 치명적일 수도 있다.
어느 강사님 말마따나 제1종 오류는 커버가 가능하지만 제2종 오류는 수습이 안 된다고....
CH04_04. t 검정
t 분포를 이용한 검정
두 집단, 표본분산, 표본표준편차
귀무가설 : 두 모집단의 평균간의 차이는 없다.
대립가설 : 두 모집단의 평균간의 차이가 있다.
t-value : [표본평균사이의 차이] / [표준오차(SE)]
기각역 (Critical Region)
CH04_06.분산분석(ANOVA, Analysis of Variance)
F분포 -> ANOVA
3개 이상의 다수 집단 비교
(note. t-test, chi-squared는 2개 이하 집단 비교)
- 등분산성 검정
- 정규성 검정
one-way ANOVA (일원분산분석)
two-way ANOVA (이원분산분석)
검정순서
Omnibus F 검정 (-> oneway)
post hoc 검정 (사후검정) -> 차이에 대한 유의성 검정
CH04_08. 카이제곱검정
카이제곱분포를 따를 때 (분포는 자유도에 의해 정의, 모분산 구하는 것)
A/B Test에 많이 사용됨
- 독립성 검정
- 적합성 검정
- 동일성 검정
기타 참고 자료:
https://velog.io/@pyose95/Data-Analysis
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