통계학 용어 요약정리

본문내용

모수 값이다. 추정의 상한 오류는 신뢰구간으로부터 0.5의 범위를 가진다.
점추정
한 개의 값을 이용해 모수를 추정한다.
상대효율추정량
최소 모분산의 추정량이다.
t-분포
모분산을 모를 때 사용한다.
불편화된 추정량
기대되는 추정량은 추정 된 모수 평균이다.
[통계학 : 가설검정]
귀무가설
통계치가 0이거나 변함이 없다. 만약 본래 있던 주장과 동급을 표현 한다면 귀무가설이다. 만약 본래 있던 주장과 도급이 아니면 귀무가설은 본래 주장에 있어서 완벽해 진다. 귀무가설은 항상 동급 표시를 지닌다. 결정은 귀무가설에하에 결론을 도출 한다.
대립가설
귀무가설이 틀리면 맞게 되는 통계치다. 시험의 종류는 대립가설을 기반으로 시행한다.
제1종오류
귀무가설이 맞는 데 틀렸다고 말 할 때다. 보통 심각한 오류이다.
제2종오류
틀린 귀무가설을 채택한 경우다.
알파
제1종 오류의 표현
베타
제2종 오류의 표현
검정통계
귀무가설을 채택하거나 기각하는 데 쓰이는 표본 통계다.
기각값
귀무가설을 기각하는 기준이 되는 값이다.
유의수준
귀무가설이 맞으나 이를 거부 할 확률이다. 보통 0.05와 0.01을 사용한다. 유의수준이 주어져 있지 않으면 보통 0.05의 유의수준이다. 이는 유의수준이 확실하면 추정에 의한 신뢰수준도 확실하다.
결정
통계치는 귀무가설을 기반으로 해야한다. 이것을 “귀무가설을 거부”하던지, 또는 “틀린 귀무가설을 거절”하던지다. 우린 절대로 귀무가설을 받아 들여서는 안 된다.
결정
통계치는 유의 수준에 있어서 증명의 수준을 지적 해 주며(충분, 불충분)귀무인지 대립인지 지시한다.
[통계학 : 두 모수 검정]
비독립적 표본
표본들은 짝을 이루던, 상대적이던 같다. 비독립적 표본들은 같은 크기의 표본크기여야 하나, 비독립적으로 같은 크기의 표본크기를 지녀도 가능하다.
독립적 표본
표본들이 연관 없을 땐 표본들은 독립적이다. 독립적 표본들은 아마도 같은 표본 크기를 가지거나 그렇지 않을 것 이다.
합동추정분산
두 표본의 분산이 일정 할 때 두 표본분산의 평균을 측정해도 같다. 그러나 정확히 같지 않을 때 분산은 “충분히 가까움”에 도달하고 동급으로 생각되어 지며 이러함에 합동추정은 두 개의 평균분산을 제공한다.
[통계학 : 상관관계 와 희귀]
결정계수
변동의 백분율로 희귀방정식에 의해 설명되어 진다.
상관관계
수치간에 관계를 알아보는 방법이다.
상관계수
통계치와 모수가 관련이 있을 시 측정치는 직선 방향을 보인다.
종속변수
독립변수에 의존되어 영향을 받는 변수이며, 가설검정에서 조절 되지 못 하는 변수이다.
독립변수
다른 변수로 독립적이며, 가설검정에서 조절이 가능한 변수이다.
피어슨 계수
두 개 변수 사이의 관계와 가까울 때 측정값은 직선화 된다.
희귀
두 변수 사이의 관련도를 설명 할 때 사용되는 방법이다.
희귀직선
최적화 직선
산점도
관찰값을 점으로 좌표체계를 구성한다. 독립변수는 그래프에서 x좌표를 나타내고, 종속변수는 y좌표이다.
추정의 표준오차
표준분산은 예측값에 의해 구해진다.
[통계학 : 카이분포]
카이분포
분산도는 표본분산과 모분산의 자유도에 구해지는데, 임의 표본은 정규분포에 의해 선택된다.
분활표
카이 방정식 독립적 시험을 위한 도표로 도표에 자료값들이 정렬되어 있다.
예상도수
도수값은 계산에 의해 얻어진다.
우량검정
주어진 분포의 분산에서 표본을 채취 했을 때 알아보기 위한 실험이다.
독립시험
행과 열의 값이 독립적인지를 알아보는 시험이다.
관찰도수
도수값은 관찰에 의해 얻어진다. 이러한 것들을 표본도수라 한다.
[통계학 : F-검정]
F-분포
두 표본의 분산비를 그 들의 각각의 자유도로 나눠준다. 만약 모분산과 같다면, 표본분산은 보다 단순해 진다.
분산의 분석
3개나 그 이상의 모집답의 평균의 중심 경향 가설검정에 이용되는 기술이다.
단일 분산 분석
오로지 하나의 독립변수만 있을 시 분산 분석을 한다. 귀무가설은 모평균이 같은 것 이며, 대립가설은 적어도 하나는 다르다.
단체 변동 중간
변동은 표본과의 관계에 있어서 관련이 있으며, SS(B)로 표기한다. 만약 표본이 다른 데 인접해 있다면 이는 곧 작을 것 이다. k표본이 각 표본의 자료값을 가지고 있으면, k-1이 자유도가 된다.
단체 분산 중간
분산은 표본과 관련이 있으며, MS로 표기한다. 단체 분산에 있어서 자유도로 나눈다.
단체변동의 폭
변동은 개별적 표본과 달라야 하며 SS(W)로 표기 된다. 각 표본은 독립적인 형태로 보이며, 포함된 표본과 관련이 없다. 자유도는 다른 각 표본들의 합과 같아야 한다. 그리고 k표본 있기에 각 표본은 그 들 표본보다 작은 자유도를 가지며, 전체 표본의 크기보다 k표본의 자유도는 작다. (자유도 : df=N-k)
단체 분산의 폭
분산은 개별적 표본과 달라야 하며, MS(W)로 표기된다. 이것은 단체 변동을 자유도로 나눈 것과 같다.
Scheff's 시험
분산 분석에서 지적 된 평균이 같지 않을 경우 이 평균이 무엇이 다른지를 찾아 낼 때 이용되는 시험이다. Scheff's 시험은 표본 크기가 다를 때 이용된다.
Tukey시험
분산 분석에서 지적 된 평균이 같지 않을 경우 이 평균이 무엇이 다른지를 찾아 낼 때 이용되는 시험이다. Tukey시험은 표본 크기가 같을 때 이용된다.
두 방식의 분산분석
단일 방식의 분산분석의 확장선이다. 두 개의 독립적 변수를 가진다. 3가지의 가설과 두 방식의 분산 분석이다. 첫 번째 귀무가설은 2가지의 요인과 관련이 없다. 2번 째 귀무가설은 모평균의 첫 번째의 요인과 같다. 세 번째 귀무가설은 모평균의 2번 째 요인과 같다.
요인
두 방식의 분산분석에의 2개의 독립적 변수다.
처리군
집단은 2개 요인으로 복합이 가능하도록 만들어진 것으로 구성된다. 예로 첫 번째 요인은 3수준을 지니고 두 번째 요인은 2수준, 그리고 그것을 3x2=6이므로 다른 처리군을 형성한다.
관련영향
한 개 요인의 영향이 다른 요인에도 영향을 미친다.
주요영향
독립적 변수의 영향이다.
<참고문헌>
(신고)기초생물통계학. 향문사. 2005. 채영암.
생물통계학. 한국방송통신대학교출판부. 2005. 박순직.
통계학. 법문사. 2003. 류근관.

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