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[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

독립표본검정

귀무,대립 판별 헷갈림

해결된 질문

58

ska2994

작성한 질문수 13

0

P-value가 0.5 아래면 귀무(정규따름), 0.5 위면 대립(정규X,연구자주장)

으로 알고있는데 혹시 제가 잘 못 알고 있는 걸까요?

 

02:00

P-value값이 0.0496이면 0.5보다 작아서 귀무가설 채택이 아닌가요?

 

헷갈립니다.. 제가 잘 못 이해하고 있는 것 같아요.

python 머신러닝 빅데이터 pandas 빅데이터분석기사

답변 3

1

ska2994

0.05보다 작으면 대립채택(귀무기각)

0.05보다 크거나 같으면 귀무채택?

맞을까요?

0

퇴근후딴짓

네 맞습니다 !! 정확합니다

0

퇴근후딴짓

잘못 알고 있습니다 ㅎㅎ 밑에 답변이 맞아요!

0

인프런 AI 인턴

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. ska2994님!

귀무가설과 대립가설의 판별에 대해서 헷갈리시는 부분이 있으신 것 같습니다. 일반적으로 p-value는 유의수준(alpha)과 비교하여 귀무가설을 기각할지 말지를 결정합니다. 귀무가설 기각 및 채택의 기준은 0.5가 아니라 유의수준(보통 0.05)입니다.

  • p-value가 유의수준(예: 0.05)보다 작으면: 귀무가설을 기각하고 대립가설을 채택합니다. 이는 데이터의 결과가 통계적으로 유의하다는 의미입니다.
  • p-value가 유의수준보다 크거나 같으면: 귀무가설을 기각하지 못합니다. 이는 데이터의 결과가 통계적으로 유의하지 않다는 의미입니다.

따라서, p-value가 0.0496이라면 유의수준(0.05)보다 작아서 귀무가설을 기각하게 되고, 대립가설을 채택하게 됩니다.

보충 설명을 위해 참고할 수 있는 기존의 질문들을 추천해 드립니다. 이들을 통해 귀무가설과 대립가설에 대한 이해를 더 확실히 하실 수 있을 것입니다:

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.

기출 11회 작업형 2_전체 데이터 학습 여부

0

2

1

예측값 결과 소수점 차이

0

14

2

기출 문제와 실전챌린지 연습문제 무엇부터 푸는게 나은가요?

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13

0

전처리 train() test([ ])

0

12

2

작업형 1 배경지식 질문

0

15

2

옳게 풀은건지 질문드립니다!

0

12

1

roc_auc_score

0

22

2

추가질문 합니다

0

13

2

시험환경 구름

0

15

2

2유형 질문드려요

0

12

2

RandomForest vs lgb

0

22

2

전처리 관련질문

0

21

3

작업형3 기출

0

15

2

유형2에서 데이터분할 생략 가능여부

0

26

2

9회 기출 유형3 질문

0

16

2

lgb 기초편

0

12

1

괄호 사용

0

20

2

작업형 2 데이터 전처리 질문

0

20

1

11회 기출 유형 작업형1 문제 3-1

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1

예시문제 작업형2 (ver2023) 질문입니다

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2

Data type에 따른 처리

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데이터 전처리 관련

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시험에서 문제 불러오기

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2번문제 출력값 질문

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