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Data Science/Statistics

귀무가설(Null Hypothesis) vs 대립가설(Alternative Hypothesis), 그리고 p-value(유의확률)

주요 개념귀무가설(Null Hypothesis)대립가설(Alternative Hypothesis) 귀무가설(H0)은 영 가설이라고도 한다. 통계학에서 처음부터 버릴 것이라 생각하고 설정하는 가설이다.반대로 대립가설(H1)은 귀무가설이 기각되었을 때 자동으로 참이 되는 가설을 뜻한다.기본적으로는 참으로 추정하고 이를 기각하기 위해서 증거가 필요하다.예를 들어 "재실자수 증가는 이산화탄소 수치의 증가에 영향을 끼치지 않는다."라는 귀무가설이 있다고 하자. H0 = 귀무가설,μ1 = 이산화탄소 수치,μ2 = 재실자 수 이면H0 : μ1∝1/μ2 이다. 그렇다면 이 상황에선 "재실자수 증가는 이산화탄소 수치에 영향을 끼친다."가 대립가설이 되고 이는 연구자가 연구를 통해 입증되기를 기대하는 예상이나 주장하는 내..

Data Science/Statistics

CDA(Confirmatory Data Analysis)와 EDA(Exploratory Data Analysis)를 통한 데이터 분석

CDA(Confirmatory Data Analysis)와 EDA(Exploratory Data Analysis)는 데이터 분석을 위한 2가지 방법이다. 따라서 이러한 과정들을 토대로 데이터의 유의미한 패턴을 찾아 인사이트를 도출할 수 있다. CDA(Confirmatory Data Analysis) 우선 CDA(Confirmatory Data Analysis)는 확증적 데이터 분석인데 가설을 세운 후 이를 데이터를 통해 검증하는 방식이다. 목적을 가지고 데이터를 확보하여 분석하는 방법 관측된 형태나 효과의 재현성 평가, 유의성 검정, 신뢰구간 추정 등 통계적 추론을 하는 단계 가설검정, 보통은 설문조사, 논문에 대한 내용을 입증하는데 많이 사용 따라서 사회과학에서 많이 사용되는 연역적 방법과 같이 선이론..

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