최종 목적은 대립가설이 참임을 알고 싶은거 같은데 예를 들면 어떤 약을 먹음 그 약이 효과가 있나없나 했을데 효과없음이 귀무가설이라면 ["효과없음"을 믿을 수 없다]는 결론이 ["효과있음"을 믿을 수 있다]란 결론을 전혀 대신할 수 없잔아요? 그럼 p-value가 0.05보다 작았다 치고 결론이 뭔지...["효과없음"을 믿을 수 없다]는 결론은 뭔가 영 찜찜합니다. 이것도 아니고 저것도 아닌 느낌이랄까요. 효과가 없다는 것을 믿을 수 없다란 것이 효과있음을 믿을수 있다란 말은 아니라던데..(이게 질문의 요지였는데) 마치 국어 문제같기도 하고 머리가 복잡해져만 갑니다. 그래서 거기서 효과있음을 믿을 수 있다란 결론에 도달하기 위해 뭔가 더 필요할 듯한데 이런 이야긴 거의 못들어본듯해서요. 우리가 한 실험이 참이라고 말할 수는 없지만 뭔가 통계적으로 유의미한 짓이었다란 결론으로 받아드려야 하나요?
모분포를 모른다는건, 모분포의 평균이나 표준편차를 모른다는것과 같은데, 여기서 p-value 를 산출하려면 표본평균의 평균과 편차를 알아야하잖아요.. 표본개수가 30이 넘어서 CLT 에 적용해서 표본평균이 정규분포를 따른다는 가정하에.. 그럼 여기에서 p-value 를 산출하기위해개입되는것이 maximum likelihood를 도입하는걸까요? maximum likelihood. 는 분포는 안다는 가정하에 필요한 계수? parameter 를 추정하는거라고 생각했는데, 분포자체를 모르면 어떻게 해야하는걸까요.. 저 표본개수와 표본추출횟수는 이해되다가도 실제 데이터를 보면 막 헷갈리는데 다시한번 정리해주셔서 머리 쥐어뜯을 시간이 많이 줄었습니다 감사해요 ^^
제나님 코멘트 드려보겠습니다! :) 1. 표본평균이 정규분포를 따른다는 '가정하에' -> CLT에 의하여 확정적으로 따른다고 하시면 좋습니다! 2. 정규분포를 따르면 모수인 평균과 분산을 계산했으니 MLE는 사용되지 않습니다. 말씀하신것처럼 모수값을 추정하는데 mle 가 사용되므로 여기는 모수값을 아는 상황 3. 따라서 p value는 확률값이므로 누적분포함수를 pnorm() 을 사용해서 구합니다!
ㅎㅎ 모분포 숨김 방식이라는 가히 혁명적인 방식!! 어제 참 좋았습니다. 저는 어제 p-value를 이미지화해서 확실히 기억하게 되는 감동을 맛보았습니다~
ㅎㅎㅎ언제나 봐주시고 댓글로 참여해주셔서 감사합니다 동민님! 주변에 전파부탁드립니다 :)
좋은 영상 감사드립니다! 큰 도움이 되었습니다 👍🏻
봐주셔서 감사합니다ㅎㅎ 자주 오셔서 통계 같이 공부하시죠! :)
최고입니다^^
좋은영상 감사합니다.
봐주셔서 감사합니다. :)
표본 평균에 관한 강의자료도 업데이트 되어 있나요??
@Metamath 검정의 목적은 결국 귀무가설을 믿을지 말지에 대한 이야기라는 것입니다. 검정통계량 값이 대립가설의 참 거짓을 따지는데 쓰이지 않는다라고 생각하시면 좋을 것 같습니다.
최종 목적은 대립가설이 참임을 알고 싶은거 같은데 예를 들면 어떤 약을 먹음 그 약이 효과가 있나없나 했을데 효과없음이 귀무가설이라면 ["효과없음"을 믿을 수 없다]는 결론이 ["효과있음"을 믿을 수 있다]란 결론을 전혀 대신할 수 없잔아요? 그럼 p-value가 0.05보다 작았다 치고 결론이 뭔지...["효과없음"을 믿을 수 없다]는 결론은 뭔가 영 찜찜합니다. 이것도 아니고 저것도 아닌 느낌이랄까요. 효과가 없다는 것을 믿을 수 없다란 것이 효과있음을 믿을수 있다란 말은 아니라던데..(이게 질문의 요지였는데) 마치 국어 문제같기도 하고 머리가 복잡해져만 갑니다. 그래서 거기서 효과있음을 믿을 수 있다란 결론에 도달하기 위해 뭔가 더 필요할 듯한데 이런 이야긴 거의 못들어본듯해서요.
우리가 한 실험이 참이라고 말할 수는 없지만 뭔가 통계적으로 유의미한 짓이었다란 결론으로 받아드려야 하나요?
슬통님, 가설검정에서, p-value 외에 신뢰구간을 리포팅하는 이유는 무엇인가요? 신뢰구간의 중요성을 잘 모르겠어요…!
주어진 데이터를 바탕으로 현재 실제 모수가 어느구간에 존재하는지 추정하는게 사용합니다~!
@@statisticsplaybook 예를 들어, 독립변수=키, 종속변수=몸무게 를 가지고 회귀분석을 한다면, 여기에서 모수는 population 몸무게의 평균값을 의미하는 건가요?
@@권-w5k 회귀분석의 경우는 모수가 두개죠, 키별 몸무게를 나타낼 수 있는 직선의 절편과 기울기가 모수가 됩니다!
흠... 왜 저는 아무도 이런걸 가르쳐 주지 않았... (가르쳐 줬는데 니가 이해 못한거야!! 라고 어디서 그럴지도...) 수리에 약한 이과충(?)으로써 이번 강의 정말 감사합니다.
저도 수리에 약한 이과충인데 같은 처지시군요ㅋㅋ
모분포를 모른다는건, 모분포의 평균이나 표준편차를 모른다는것과 같은데, 여기서 p-value 를 산출하려면 표본평균의 평균과 편차를 알아야하잖아요.. 표본개수가 30이 넘어서 CLT 에 적용해서 표본평균이 정규분포를 따른다는 가정하에.. 그럼 여기에서 p-value 를 산출하기위해개입되는것이 maximum likelihood를 도입하는걸까요? maximum likelihood. 는 분포는 안다는 가정하에 필요한 계수? parameter 를 추정하는거라고 생각했는데, 분포자체를 모르면 어떻게 해야하는걸까요..
저 표본개수와 표본추출횟수는 이해되다가도 실제 데이터를 보면 막 헷갈리는데 다시한번 정리해주셔서 머리 쥐어뜯을 시간이 많이 줄었습니다 감사해요 ^^
제나님 코멘트 드려보겠습니다! :)
1. 표본평균이 정규분포를 따른다는 '가정하에' -> CLT에 의하여 확정적으로 따른다고 하시면 좋습니다!
2. 정규분포를 따르면 모수인 평균과 분산을 계산했으니 MLE는 사용되지 않습니다. 말씀하신것처럼 모수값을 추정하는데 mle 가 사용되므로 여기는 모수값을 아는 상황
3. 따라서 p value는 확률값이므로 누적분포함수를 pnorm() 을 사용해서 구합니다!
@@statisticsplaybook 아 맞지요! 강의하신 내용에서는 모평균과 모분산을 알려주셨었어요. 근데 실제로는 그게 모르는값일것이라.. 그땐 어떻게 하는지 여쭤본거였어요.. ^^ 답변 감사합니다!
@@fawn0213 아뇨, 통계 검정의 핵심이 귀무가설이 참이라는 것을 가정하고, 그 때 관찰된 통계량 값을 볼 수 있는 확률을 계산하는 것이니까, 알고 있는 것이라고 보셔야 합니다!
@@fawn0213 질문하신 것을 정확하게 이해하셔야 하는 부분이라고 생각합니다, 다시 한번 전체 로직을 생각해주세요! :)
@@fawn0213 단, 검정의 경우가 아닌경우, 말씀하신 MLE를 사용해서 모수를 추정하는 것은 맞습니다. :)