| English | 의미 |
|---|---|
| null hypothesis/nʌl haɪˈpɒθəsɪs/ | 귀무가설 |
| alternative hypothesis/ɔːlˈtɜːnətɪv haɪˈpɒθəsɪs/ | 대안가설 |
| one-sample z-test/wʌn ˈsæmpl zed test/ | 단일 표본 z 검정 |
| test statistic/test stəˈtɪstɪk/ | 검정 통계량 |
정시 배송 약속이 이행되고 있습니까?
- 한 가상의 판매자는 주문의 90%가 제시간에 배송된다고 주장한다. 100건의 무작위 샘플에는 85건의 제시간 배송이 포함되어 있다.
- 더 낮은 정시 배송률을 조사하기 위해, 해당 기간의 모든 주문에 대해 $p$를 정의하십시오. 영가 가설 $H_0:p=0.90$을 제시하십시오.
연구 질문에서 방향을 선택하세요
- 대안 가설은 $H_a:p<0.90$입니다. 질문이 더 나쁜 성능에 대한 것일 경우, 양방향 차이에 대해서는 $p\ne0.90$을 사용합니다.
- 결과를 확인하기 전에 방향을 선택하십시오. 더 작은 p-값을 얻기 위해 선택된 방향은 계획된 증거 평가와 변경됩니다.
일단원 검정의 영가설은 다음과 같은 형태를 가짐...
난이도 1/5 · 100 코인 + 오늘 첫 완료 시 소액 보너스
H0는 특정 값 p0(현재 상황)을 명시함.
각 사전 계획된 질문을 그에 맞는 대안 가설에 매핑하십시오.
난이도 2/5 · 140 코인 + 오늘 첫 완료 시 소액 보너스
연구 방향이 어떤 결과를 극단적인 값으로 간주할지를 결정합니다.
영가설의 기대 빈도 확인
- 일표본 z-검증(z-test)에는 적절한 무작위 설계, 부채무 제거 시 10% 조건, 그리고 큰 영가설 기대 빈도가 필요합니다.
- $p_0=0.90$에서 기대 빈도는 $np_0=90$과 $n(1-p_0)=10$입니다.但这些不是观察到的频数 85和 15。
여기서 단일 비율 z검정에서는 기대 빈도 확인 및 검정 표준오차 산출에 영값 p0을 사용합니다.
난이도 1/5 · 100 코인 + 오늘 첫 완료 시 소액 보너스
np0, n(1-p0) 및 sqrt(p0(1-p0)/n)를 계산하십시오. 또한 무작위 설계와 독립성 조건도 확인해야 합니다.
영가설 모델 하에서의 거리 측정
- 검정 통계량은 $z=(\hat p-p_0)/\sqrt{p_0(1-p_0)/n}$입니다. 분모는 가정된 영가치 하에서 변동을 설명합니다.
- 여기 영 표준편차는 $\sqrt{0.90(0.10)/100}=0.03$이므로, $z=(0.85-0.90)/0.03\approx-1.667$입니다.
관찰된 부족량은 0.05이며, 영 표준오차는 0.03입니다. 표본은 claim보다 약 1.67개 영 표준오차 아래에 위치합니다.
해당 예제 검정에 대한 하단 꼬리 증거
해당 예제 하단 단변 검정의 z 값은 약 -1.67입니다. 이 반올림된 통계량을 사용하여 음의 꼬리 영역(그림자 부분)의 면적은 약 0.0475입니다.
p0 = 0.90, n = 100, p̂ = 0.85. z = (p̂−p0)/√(p0(1−p0)/n)을 계산하시오. 소수점 둘째 자리까지.
난이도 2/5 · 140 코인 + 오늘 첫 완료 시 소액 보너스
(−0.05)/√(0.09/100) = −0.05/0.03 ≈ −1.67.
n = 100이고 대안 가설 H0: p = 0.90인 경우, 영 모델 계산 값을 선택하십시오.
난이도 2/5 · 140 코인 + 오늘 첫 완료 시 소액 보너스
영 모델 하에서 기대 실패 횟수는 10이며, 표준오차 SE = sqrt(0.90 × 0.10/100) = 0.03입니다.
부호와 대안 가설 매칭
- 음의 통계량은 관측 비율이 영가치보다 낮게 위치함을 의미합니다. 하단 한쪽 대안 가설에 대해 왼쪽 영역을 찾으십시오.
- 계획된 대안 가설이 크기(> ) 였다면, 동일한 데이터로 이를 강하게 지지하지 못했을 것입니다. 절대값이 큰 통계량만으로 꼬리를 선택할 수 없습니다.
표본 결과를 확인하기 전에 대안 가설을 선택하십시오. 이후에 선택한 편리한 꼬리는 오차 보정의 기준을 변경합니다.
데이터를 본 후 이를 일치시키기 위해 일측 또는 양측 대안가설을 선택해야 함.
난이도 1/5 · 100 코인 + 오늘 첫 완료 시 소액 보너스
데이터 수집 전에 Ha를 선택해야 함 — 이후에 맞추는 것은 부정행위임.
구간 추정 및 검정 입력값 분리 유지
- 이 영가 검정에 $p_0$를 사용하십시오. 일반적인 구간은 대신 이 영가 값을 가정하지 않고 $\hat p$으로부터 표준오차를 추정합니다.
- 두 방법 모두 여전히 가정이 필요합니다. 구간의 추정이 $p=p_0$을 부과하지 않는다고 해서 가정이 없는 것이 아닙니다.
이 영 가설 검정에서 $p_0$을 사용하십시오. 일반적인 구간은 이 영 가설 값을 가정하지 않고 대신 $\hat p$에서 표준 오차를 추정합니다.
|z|가 큰 검정 통계량은...
난이도 1/5 · 100 코인 + 오늘 첫 완료 시 소액 보너스
큰 |z| = null이 예측한 값에서 멀어짐.
영가설의 기대 빈도 검정을 통과한다고 해서 자발 응답 표본이 대표성을 갖는 것은 아니다.
난이도 1/5 · 100 코인 + 오늘 첫 완료 시 소액 보너스
정규 근사와 표본 설계는 서로 독립적인 요구 사항이다.