제 8 장 평균에 관한 t 검정

1. 제8장 평균에 관한 t검정

2. One-Sample T-Test : 검정값 자유도 (n-1)인 t분포 검정통계량 이 0에 가까울 수록 이 사실일 가능성이 높아짐 이 0에서 -∞방향 또는 +∞방향으로 변할 수록 이 사실일 가능성이 낮아짐

3. salary에 대한 One-sample t test t-test variables = salary /testval = 30000.

4. Levene의 등분산검정 검정통계량 여기서 : 첫번째 집단의 i번째 확률변수 값 : 두번째 집단의 j번째 확률변수 값 이 0에 가까울 수록 이 사실일 가능성이 높아짐 의 값이 +∞쪽으로 커질 수록 이 사실일 가능성이 낮아짐 은 분자의 자유도가 1, 분모의 자유도가 인 F분포

5. Independent Samples T-Test (등분산일 경우) 검증통계량 자유도 의 t분포 여기서 이 0에 가까울 수록 이 사실일 가능성이 높아짐 이 0에서 -∞방향 또는 +∞방향으로 변할 수록 이 사실일 가능성이 낮아짐

6. Independent Samples T-Test (등분산이 아닐 경우) 검증통계량 자유도 인 t분포 이 0에 가까울 수록 이 사실일 가능성이 높아짐 이 0에서 -∞방향 또는 +∞방향으로 변할 수록 이 사실일 가능성이 낮아짐

7. t-test groups=gender(‘m’,’f’) /variables = educ.

8. Paired-samples T-Test Paired-samples T-Test의 가정 1) 이변량정규분포(bivariate normal distribution) 2) 두 변수간에 공분산이 존재함 두 변수간에 공분산이 존재함 검정통계량 자유도 n-2의 t분포 여기서 은 상관계수

9. 검정통계량 자유도 n-1의 t분포

10. t-test pairs = before with after (paired).

11. t분포 W. S. Gosset개 1937년 발표한 분포 표준정규분포 및 카이제곱분포로부터 유도된 분포 1) 모수 (자연수) 자유도(degree of freedom) 2) 3) 확률밀도함수

13. 4) 기대값, 분산 5) 확률계산 tdist(□,□,□) 1이면 입력한 변수값을 기준으로 오른쪽 부분의 면적 2이면 1의 면적에 2를 곱한 값 1 or 2 변수값 자유도 t분포 = tdist(a,v,1) tinv(□,□) 확률 자유도

14. F분포 1) 모수 분자의 자유도 분모의 자유도 2) 3) 확률밀도함수

15. F분포의 그래프

16. 4) 기대값, 분산 5) 확률계산 = fdist(a,df1,df2) = finv(확률,df1,df2)