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가설검정의 기본원리 Introduction to Hypothesis Testing
켈러의 경영경제통계학 제10장 가설검정의 기본원리 Introduction to Hypothesis Testing
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모집단 평균의 신뢰구간 신뢰도 1 – α 에서 모집단 평균의 신뢰구간 신뢰구간의 오차한계(표본오차)
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모집단의 정보를 알 수 없을 때 신뢰구간 추정에서 모집단이 정규분포이고 표준편차를 알고 있을 경우
정규분포를 이루는 모집단에서 추출된 표본은 정규분포를 이루므로, 이와 같이 신뢰구간 추정을 위해서는 모집단이 정규분포이고 표준편차도 알 수 있어야 하는데, 신뢰구간을 추정하는 것은 이러한 모집단의 정보를 모르기 때문에 필요한 것이다. 신뢰구간 추정에서 모집단의 분포와 표준편차를 알 수 없을 경우 모집단 표준편차(σ) 대신 표본의 표준편차(S)를 이용하고, t-분포를 이용하여 신뢰구간을 추정함
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t-분포
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t-분포표 이용 t-분포표에서 다음의 t-값을 구해보자.
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모집단 비율과 표본 비율
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표본 비율의 분포 표본비율의 분포란 표본비율( )을 확률변수로 하는 분포 모집단 . . . . . 표본
표본비율의 분포란 표본비율( )을 확률변수로 하는 분포 모집단 표본 표본비율 분포의 기대치, 표준오차 기대치 분산 표준편차(표준오차)
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모집단 비율의 신뢰구간 신뢰도 1-α 에서 모집단 비율의 신뢰구간 추정
모집단 비율 p가 구간 사이에 있을 확률이 1-α 임을 의미 신뢰구간의 오차한계(표본오차) 모집단 비율의 추정에서도 모집단 정보를 알 수 없으므로 모집단비율 p 대신 표본비율 을 사용한다. ※ 표본비율 분포는 t-분포를 따르며, 표본의 크기가 30개 이상이면 중심극한의 정리에 따라 t-분포는 Z-분포에 근사해진다.
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가설 검정 표본통계량을 이용하여 모집단에 대한 가설의 진위를 가리는 통계분석 방법 검정 모집단의 특성에 대한 주장
표본통계량을 조사해 모집단에 대한 가설의 진위를 가리는 것 가설 표본으로부터 구한 통계량으로 모집단에 대한 가설을 검정하는 것 모집단에 대한 가설 표본 표본추출 검정 모수 통계량
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가설 귀무가설(null hypothesis : H0) (예) 무죄이다.
대립가설(alternative hypothesis : H1) (예) 유죄이다. 영심이는 나를 만나주지 않는다. 영심이의 말이 사실일 확률을 0.5 정도로 생각한다면, 시간이 갈수록 영심이가 자신을 싫어하고 있다는 확신은 커진다. 주 나를 좋아하고 있다. 나를 싫어한다. 1 주째 0.5 2 주째 (0.5)2 = 0.25 0.75 3 주째 (0.5)3 = 0.125 0.875 4 주째 (0.5)4 = 0.9375 5 주째 (0.5)5 = 0.9687
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가설검정의개념
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가설 검정의 개념
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가설 검정의 개념
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귀무가설의 판정과 오류
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가설검정의 결정규칙
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유의수준 사람마다 α오류를 어느 정도까지 용인할 것인지는 주관적이기 때문에
만일 α오류를 줄이기 위해 판단을 미루면 그만큼 β오류는 더 커지므로 그 허용 크기를 설정해 둘 필요가 있음 유의수준(significance level) 귀무가설의 진위를 판단하는 α오류의 최대 허용 크기 예 영구가 유의수준(α)를 5%로 설정하였다면 나를 싫어한다고 95%이상 확실할 수 있는 5주째에는 귀무가설을 틀렸다고 기각하고 대립가설을 채택해 영심이를 포기하여야 할 것이다.
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가설 검정의 절차(1) 이론적으로 가설검정은 귀무가설(H0)이 옳은지 대립가설(H1)이 옳은지를 결정하는 것이므로, 유의수준은 미리 주어지는 것이라고 가정함 1 귀무가설(H0)와 대립가설(H1)의 설정 귀무가설과 대립가설은 상호배타적 대립가설은 귀무가설에 반하는 가설로, 귀무가설이 기각되면 대립가설은 채택된다. 2 유의수준(α)의 결정 - α오류에 대한 최대 허용치로서 이론상 미리 주어짐
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가설 검정의 절차(2) 3 유의수준에 해당되는 임계치, 기각영역 설정
임계치는 귀무가설의 기각여부를 결정하기 위해 그 기준이 되는 값 임계치를 기준으로 귀무가설의 기각영역이 결정된다. 4 표본통계량의 계산과 임계치와의 비교 - 임계치와 동일한 척도로 표본통계량을 계산하여 비교 5 결론 - 표본통계량의 값이 기각영역에 있는 가로 가설의 진위를 판정
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가설 검정의 종류 가설검정의 4가지 유형 종류 예제 예) 평균 μ = 60kg 인가? 예) μ1 = μ2 인가?
모집단의 평균에 대한 가설 검정 예) 평균 μ = 60kg 인가? 두 모집단의 평균 차이에 대한 가설검정 예) μ1 = μ2 인가? 모집단 비율에 대한 가설검정 예) 모비율 p = 0.6 인가? 두 모집단의 비율 차이에 대한 가설검정 예) p1 = p2 인가?
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가설검정의 과정
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