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독립표본 평균검정 ( two-independent samples t test ) 1. 두 개의 독립표본 데이터를 이용하여 각각 대응되는 두 개 의 모집단 평균이 서로 동일한지 검정 2. 두 집단이 서로 차이가 없는지 검정 R 프로그래밍 https://minyoungxi.tistory.com/68 [R] 통계데이터 분석 - 여러가지 평균검정법 : 일표본 평균검정 ( One-Sample t test ) , 독립표본 평균 일표본 평균검정 ( one-sample t test ) 하나의 표본 데이터를 이용하여 모집단의 평균이 특정 값과 같은지 검정하는 방법 표본집단이 특정 모집단과 일치하는지 혹은 그렇지 않은지 알고싶을 때 이 minyoungxi.tistory.com 지난 포스팅에서 사용한 MASS 라이브러리의 ..
일표본 평균검정 ( one-sample t test ) 하나의 표본 데이터를 이용하여 모집단의 평균이 특정 값과 같은지 검정하는 방법 표본집단이 특정 모집단과 일치하는지 혹은 그렇지 않은지 알고싶을 때 이용 R 프로그래밍 일표본 평균검정을 R 프로그래밍을 통해 알아볼게요. MASS 라이브러리의 cats 데이터를 활용합니다. library(MASS) str(cats) > str(cats) 'data.frame':144 obs. of 3 variables: $ Sex: Factor w/ 2 levels "F","M": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ... $ Bwt: num 2 2 2 2.1 2.1 2.1 2.1 2.1 2.1 2.1 ... $ Hwt: num 7 7.4 9.5 7.2 7.3 7.6 8..
Abstract t-검정 통계에서의 t값은 두 집단의 평균 사이에 통계적으로 유의미한 차이가 있는지를 판단하는 데 사용되는 값입니다. t값이 크면 두 집단의 평균 사이에 큰 차이가 있다는 것을 의미하며, t값이 작으면 두 집단의 평균 사이에 큰 차이가 없다는 것을 의미합니다. 그러나 t값만으로는 두 집단의 평균 사이에 차이가 통계적으로 유의미한지를 결정할 수 없습니다. 이를 결정하기 위해서는 p값을 계산해야 합니다. p값은 t값과 자유도(샘플 크기에서 1을 뺀 값)를 사용하여 계산되며, p값이 특정 임계값(보통 0.05)보다 작으면 두 집단의 평균 사이에 통계적으로 유의미한 차이가 있다고 판단합니다. 평균검정 평균에 대한 가설 검정을 의미 선정한 표본이 특정 평균값을 갖는 모집단에 속하는지 ( 즉, 표본..
통계 데이터 분석 다시 시작 !! R을 사용해서 통계에 집중한 데이터 분석 연습을 다시 해볼까 합니다 :) 표본(Sample) 및 모집단(Population) 표본 ( Sample ) 데이터 수집에 포함된 참여자의 집단을 의미한다. 모집단으로부터 추출된 관측값이나 측정값의 집합. 표본 데이터의 특성을 그대로 기술하는 기술 통계 ( descriptive statistics)의 대상 모집단 ( Population ) 우리가 궁극적으로 결론을 도출하고자하는 대상이 되는 집단입니다. 관심의 대상이 되는 모든 개체의 관측값이나 측정값의 집합. 표본 데이터의 특성으로부터 수학적 확률 이론을 토대로 그 데이터가 속해있을 것으로 예상되는 전체 모집단의 특성을 추론하는 추론 통계 ( inferential statisti..
주성분 분석 개요 주성분 분석 ( Princial component analysis, PCA )은 서로 상관관계를 갖는 많은 변수를 상관관계가 없는 소수의 변수로 변환하는 차원 축소 기법입니다. 주의해야 할 점은 데이터 하나한에 대한 성분을 분석하는 것이 아닌 여러 데이터들이 모여 하나의 분포를 이룰 때, 이 분포의 주성분을 분석하는 것입니다. 주성분이란 그 방향으로 데이터들의 분산이 가장 큰 방향 벡터를 의미합니다. 변환에 사용되는 소수의 변수를 주성분(princial component) 또는 성분(component)이라고 합니다. 주성분 분석을 토대로 1. 회귀분석에서 설명 변수의 개수 결정 2. 인자분석의 전초작업 3. 군집분석의 전초작업으로 사용됩니다. 주성분 분석 모델 주성분 분석 모델에서 주성..