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예시문제 작업형3 번에서
① 문제 자체가 이해가 안가는데요
하나씩 이해좀 시켜주실수 있으실까요?
분산에 차이가 있는지를 알아보기 위해 F-검정을 수행할때 검정통계량의 값을 구하라.
var() 함수로 분산을 구한거 이해가 갔어요.
근데 F-검정을 수행 할때인데 F-검정을 수행한건가요 풀이에서?? 그리고... 검정통계량을 구하라인데 var2/var1 이 왜 검정통계량이 되는건가요??
제가 공부하기로 가설검정=t검점
분산분석=F검정 으로 알고있엇는데,
문제는 독립표본검정(가설검정) 인데 F검정을 한다고 하니.... 이해가 안가요ㅠ
답변 2
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F-검정을 수행하는 것이 맞지만, 이번엔 그 중 하나인 검정통계량만 직접 계산했어요!
독립표본검정에서 사용될 수는 있고 두 표본의 분산을 비교하기 위한 목적이에요~!
다만 파이썬에 함수가 없어 아쉬움이 있네요!
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안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. ejrwls10님.
F-검정(F-test)은 두 개의 집단이 동일한 분산을 가지고 있는지를 확인하기 위해 사용되는 검정 방법입니다. 주로 분산분석(ANOVA)의 일환으로 사용되기도 하지만, 두 집단의 등분산성을 테스트하는데도 사용될 수 있습니다. 독립표본검정과는 다르지만, 두 표본의 분산 비교라는 공통점을 가지고 있습니다.
문제 이해하기:
검정통계량 정의:
- F-검정에서의 검정통계량은 일반적으로 두 집단의 분산을 비율로 표현한 값(즉, 큰 분산을 작은 분산으로 나눈 값)입니다. 이 결과는 F-분포에 따라 검정되며, 검정통계량이 클수록 두 집단의 분산이 다르다는 주장을 지원합니다.
- 문제에서
var2/var1이 바로 이 검정 통계량을 의미합니다. 즉, 두 독립된 표본의 분산을 비교하여 구한 비율이 F-검정의 검정 통계량이 되며, 이는 귀무가설(두 집단의 분산이 같다)을 기각할 수 있는지 판단하는 지표입니다.
- F-검정에서의 검정통계량은 일반적으로 두 집단의 분산을 비율로 표현한 값(즉, 큰 분산을 작은 분산으로 나눈 값)입니다. 이 결과는 F-분포에 따라 검정되며, 검정통계량이 클수록 두 집단의 분산이 다르다는 주장을 지원합니다.
분산과 가설검정:
- 가설검정의 방법 중 하나가 t-검정으로, 이는 평균의 차이를 확인하는 데 사용됩니다. 반면, F-검정은 분산의 차이를 확인하는 방법입니다.
- 따라서 두 집단 간 분산의 차이를 알고자 하는 상황에서는 F-검정이 적합합니다.
- 가설검정의 방법 중 하나가 t-검정으로, 이는 평균의 차이를 확인하는 데 사용됩니다. 반면, F-검정은 분산의 차이를 확인하는 방법입니다.
참고할 수 있는 추가 자료:
- 관련된 유사 질문과 답변을 확인하여 보다 구체적인 예시를 이해할 수 있게 돕겠습니다:
- 독립표본검정 예시에서 결론이 상이한 이유: 두 방법의 독립표본검정에서의 차이와 이에 따른 검증 방법을 설명합니다.
- 독립표본검정 예시에서 결론이 상이한 이유: 두 방법의 독립표본검정에서의 차이와 이에 따른 검증 방법을 설명합니다.
이와 같이 통계적 검정 방법들을 충분히 이해하시면, 다양한 실전 문제에 적용하실 수 있습니다. 추가적인 의문이나 구체적인 사항이 필요하다면 질문해 주시길 바랍니다.
저는 질문자님의 이해를 돕고자 지식공유자님의 기존 답변을 참고하여 유사한 답변 링크를 추천해드리고 있습니다. 현재 베타 기능으로 답변이 만족스럽지 않을 수 있는 점 양해 부탁드립니다. 🙏 추가적으로 궁금한 점이 있으시면, 이어서 질문해 주세요. 곧 지식공유자께서 답변해 주실 것입니다.