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[S1-Week2]Hypothesis Test

b___gly 2022. 4. 5. 00:24

Warm-up

  • 귀무가설 : 모집단과 표본에 차이가 없다고 세움.

 

Session(N112)

  • Effective Sampling : 랜덤(Simple Random Sampling), 규칙(Systematic Sampling), 그룹 후 무작위(Stratified Random Sampling), 그룹 후 특정(Cluster Sampling)
  • binomial : 베르누이 분포, p = 0.5 : 헤드값이 0.5
df = pd.DataFrame({'coinflips': np.random.binomial(n = 1, p = 0.5, size = 10)})
  • p-value : 0~1 사이의 값.
    • p-value < 0.05
      • 데이터 값이 정규분포의 끝(5% 범위)에 위치한다.
      • 귀무가설이 틀렸을 확률이 높다.
    • p-value >= 0.05
      • 데이터 값이 95%의 범위 안에 있다.
      • 귀무가설이 맞았다.
  • 표준 편차 , 표준 오차 = 표본 평균들의 표준편차

 

 

Challenge

  • 일원분산분석(ANOVA) : 모든 집단의 평균이 같다(귀무) vs 적어도 한 집단의 평균이 다르다(대립) 

 

 

알아두면 좋은 사이트 

 

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