경영분석을위한기초통계)(1) 확률의 승법정리에서 종속사상과 독립사상의 개념을 설명하고 (2) 이를 수치적 예를 들어 설명하라

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구분할 수 없는 방법에 유의해야 한다. 예를 들어, 바로 위의 예에서, null은 \"효과는 0보다 크거나 같음\"을 단일 범주로 결합한다. 이는 0과 0을 구별할 수 없다.
단측 1-표본 t-검정 예)
공급업체의 부품 평균 강도(102)를 목표값(100)과 비교할 때 이전과 유사한 시나리오를 사용한다. 새로운 부품 공급업체를 고려하고 있다고 할 때, 그들 부품의 평균 강도가 나의 목표값 보다 클 경우에만 그것들을 사용할 것이다. 부품이 목표값 보다 동일한지 또는 덜 강한지 구별할 필요가 없다. 즉, 현재의 공급업체를 고수할 수 있는 방법일 뿐이다.
따라서 평균 차이가 0보다 크다는 것을 나타내는 대체 가설을 선택할 것이다(도표 평균 목표 값 > 0). 귀무가설은 모집단 평균과 목표 값의 차이가 0보다 작거나 같다고 기술한다.
T 표본 (단측검정)
test of μ = 100 v3 > 100
N : 25 / Mean : 102.000 / StDev : 4.000 / SE Mean : 0.800 / 95% Lower Bound : 100.631 / T : 2.50 / P : 0.010
결과를 해석하려면 p-값을 유의 수준과 비교해야 한다. p-값이 유의 수준보다 작으면 검정 통계가 임계 영역에 속한다는 것을 알 수 있다. 이 연구의 경우 통계적으로 유의한 결과는 모집단 평균이 목표값 100보다 크다는 개념을 뒷받침한다.
단측검정의 신뢰 구간은 유사하게 한쪽으로 치우쳐 있다. 상한이나 하한을 얻을 텐데, 이 경우 하한을 얻는다. 이는 모집단 평균이 100.631보다 크거나 같을 가능성이 있음을 나타낸다. 이 범위에는 상한선이 없다. 이 일방적 하한선은 새로운 부품들이 나의 목표값보다 강한지 여부만을 결정하는 목표와 일치한다. 부품이 더 강하다는 것만 알면 된다.
표본 평균이 매우 부정적인 영향을 나타내는 경우에도 이 검정은 음의 차이를 감지할 수 없다.
3. 참고 및 문헌
1) https://stats.idre.ucla.edu/
2) 이상복, 손중권, 정성석. 2006. “수학 1 검정교과서 확률통계 영역에 대한 연구”. 응용통계연구, Vol.18 No.1. http://www.riss.kr/link?id=A45033760
3) 장대흥. 2009. “기초통계학 교육 시 확률에 관한 몇 가지 유용한 사례들”. 응용통계연구, Vol.22 No.4. http://www.riss.kr/link?id=A76542832

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