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통계적 가설검정에서는 유의수준 α를 고정시키고, 제2종 오류를 범할 확률을 최소화하는 것이 보편적이다. 안승철(2014). 이공계생을 위한 확률과 통계. 한빛아카데미.
9. 다음은 빈칸에 알맞은 용어는? (2점)
( )은 논문에서 인용한 모든 문헌을
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Ⅴ. 참고문헌
박순직 외 2명(2022). 생물통계학. 한국방송통신대학교 출판문화원. 생물통계학 출석수업대체과제 2022년
Ⅰ. Data의 대표값과 산포도
Ⅱ. 통계적 가설의 검정
Ⅲ. 분산분석표의 이해
Ⅳ. 학습과제
Ⅴ. 참고문헌
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통계적 가설의 검정
1) 통계적 가설
2) 귀무가설과 대립가설
3) 가설검정 절차
4) 가설검정 결과 해석
3. 분산분석표의 이해
1) 선형모형식
2) 일원분류의 분산분석표
3) 유의성 검정
4) 자유도 및 제곱합의 상가성
5) 실험계획
4.
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가설검정(hypothesis test)의 개념
- 귀무가설과 대립가설
- 가설 설정의 예
- 가설검정의 오류
- 단측검정과 양측검정
- 가설검정의 절차
- 표본크기에 따른 표본평균의 가설 검정
- 표본크기가 충분히 큰 경우
- 표본의 크기가 작
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대립가설은 연구자가 주장하는 내용으로, "두 약품의 효과 차이는 있다"라는 식이다. 가설검정은 이 두 가설 가운데 하나를 채택하거나 기각하는 방식으로 1. 가설검정의 개념
2. 가설 설정과 유형
3. 검정통계량과 유의수준
4. 제1종
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통계적 가설의 검정
1) 통계적 가설
2) 귀무가설과 대립가설
3) 가설검정 절차
4) 가설검정 결과 해석
Ⅲ. 분산분석표의 이해
1) 선형모형식
2) 일원분류(완전확률화 계획법)의 분산분석표
3) 유의성 검정(F-검정)
4) 자유도 및 제곱합의 상
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변이계수
Ⅱ. 통계적 가설의 검정
1) 귀무가설과 대립가설
2) 가설검정 절차
3) 가설검정 결과 해석
Ⅲ. 분산분석표의 이해
1) 선형모형식
2) 분산분석표 작성
3) 분산분석 결과 해석
Ⅳ. 학습과제
Ⅴ. 학습과제 설명
Ⅵ. 참고문헌
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귀무가설이 참일 가능성이 적어 대립가설이 더 타당하다는 을 내리는 과정이다. 이러한 과정에서 중요한 역할을 하는 것이 바로 P값이다. P값은 관측된 데이터가 귀무가설 아래에서 관측될 확률을 나타낸다. 다시 말해, P값은 귀무가설이 참일
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통계적 유의성을 검토하여 가설을 채택하거나 기각하게 된다. 반면, 상관분석은 두 변수 간의 관계를 살펴보는 방법이다. 이 분석은 변수 간의 연관성이 있는지, 어느 정도의 강도로 연결되어 1. 개요
2. 가설검정의 개념
3. 가설검정의
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변이계수
Ⅱ. 통계적 가설의 검정
1) 귀무가설과 대립가설
2) 가설검정 절차
3) 가설검정 결과 해석
Ⅲ. 분산분석표의 이해
1) 선형모형식
2) 분산분석표 작성
3) 분산분석 결과 해석
Ⅳ. 학습과제
Ⅴ. 학습과제 설명
Ⅵ. 참고문헌
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