가설검정 1

불확실한 상황 속 의사결정

통계적 추정 - 추정과 검정

    == 가설검정 : 불확실한 상황 속에서 의사결정

 

귀무가설과 대립가설

통계적 가설 hypothesis testing 

  - 2개의 가설, 이 중 하나 가설 선택

      귀무가설 : 𝐻0

      대립가설 :  𝐻1또는 𝐻𝑎

Randi의 통계적 실험, 재판과정과 통계적 가설검정 

 

귀무가설 - 모수가 비교 값과 같다 

대립가설 - 주장하고자 하는 가설

 

두 가설 중 선택 : 근거가 확실해지기 전까지
대립가설 선택 않고 , 귀무가설 선택

𝐻1채택 (𝐻0기각): 𝐻1참이라는 근거 비교적 확실
→ ‘유의성이 있다' 

𝐻0채택 (𝐻0기각하지 못함 ): 𝐻1참 근거 확실하지 않음

 

가설검정의 오류 : 제1종의 오류 & 제2종의 오류각

		𝐻0기각하지 않음	𝐻0 기각
실제	𝐻0 참	올바른 판단	제1종 오류
	𝐻1 참	제2종 오류	올바른 판단

 

 

가설검정의 두 오류 간 상충관계

𝐻0참으로 두고 근거 확실 않다면 𝐻0기각하지 않음
제 1 종의 오류 최대한계 정하고 , 제 2 종 오류 줄이는 결정

 

유의수준 (significance level, 𝛼 과 검정력

유의수준 : 제 1 종의 오류 최대한계
  - 5%, 1%, 10%
검정력 : 틀린 𝐻0 기각해 𝐻0의 잘못 찾아내는 확률

 

통계적 가설검정 개요

통계적 가설검정 - 𝐻0,𝐻1

검정통계량 test statistic 도출

데이터를 검정통계량에 대입 --> 검정통계량값

 

유의확률 귀무가설이 참이라고 생각 데이터로부터 구해진 검정통계량값보다 벗어날 확률
- 유의확률 작다는 것 귀무가설 참 → 매우 희귀한 사건
- 유의확률 크다는 것 : 귀무가설 참 아니라고 할 수 없음
- 유의확률 크기 정하는 기준 : 유의수준