alpha (2) 썸네일형 리스트형 (통계 용어) 유의수준 and 유의확률 제 1종 오류($\alpha$) 귀무가설과 대립가설 검정통계량 설명에 앞서 위 개념에 대해 잘 모르신다면, 아래 글을 읽고 오시면 이해하시는데 도움이 될 것입니다 :) → (통계 용어) 제 1종 오류, 제 2종 오류, 검정력 (통계 용어) 검정력 (Power) 유의수준($\alpha$) 제 1종 오류를 범할 최대 허용치 → 이 값은 사전에 "미리" 오류의 허용 범위를 지정하는 것으로서, "관측치와 무관한 값"입니다. 위의 그림에서 "검정통계량값 2"를 갖는 경우 귀무가설($H_0$)이 기각된다고 할 수 있습니다. ※ 유의수준 95% vs 99% 95%의 경우가 99% 보다 $H_1$을 지지하는 검정통계량 값을 많이 허용합니다.$\\$ 99%가 95%보다 $H_0$을 더 옹호합니다. 유의확률 (p-valu.. (통계 용어) 제 1종 오류, 제 2종 오류, 검정력 대립 가설($H_1$) : 주장하고자 하는 가설 귀무 가설($H_0$) : 그것에 반하는 가설 제 1종 오류 - $\alpha$ or $\alpha(\theta)$ 귀무가설($H_0$)이 참일 때, 귀무가설($H_0$)를 기각하는 오류 입니다. 제 2종 오류 - $\beta$ or $\beta(\theta)$ 대립가설($H_1$)이 참일 때, 귀무가설($H_0$)를 기각하는 채택하는 오류 입니다. 검정력 - $power$ or $1-\beta(\theta)$ 대립가설($H_1$)이 참일 때, 귀무가설($H_0$)를 기각하는 오류 입니다. (검정력, 검정 통계량에 관한 내용은 따로 정리하였습니다.) ※ 위 세 값을 식으로 표현하면 다음과 같습니다. 제 1종 오류 : $P(H_0 기각 | H_0 참)$ 제 .. 이전 1 다음
