분야
pptx I. 우리가 학습할 분야는….
II. 카이제곱 분포(1/2)
정 의
특 징
This is a rather
messy-looking function
Γ(k/2)는 감마(Gamma) 함수
하나의 Parameter만 존재
* cf. 정규분포는 μ와 σ, 두개의 Parameter 존재
3. 평균 = k, 분산 = 2k
II. 카이제곱 분포(2/2)
자유도에 따른 카이제곱 분포
1. χ2분포는 자유도라는 한 개의 모수치에 의해 결정되는 표본 크기의 함수
2. χ2분포는 소표본일때 왼쪽으로 치우친 정적편포를 보임
3. 자유도가 증가할 수록 χ2분포는 대칭적이며 종모양의 분포에 가까워짐
4. df > 30이면 정규분포의 모양을 가지게 됨
III. 적합도 검정(Goodness Of Fit Test)(1/3)
적합도 검정이란?
표본에서 관찰된 빈도가 모집단에 대해 기대하는 빈도와 어느 정도 일치하는가를 검정하는 것
χ2(카이 제곱) 공식
자유도(Degree Of Freedom)
df = C -1 (C는 범주의 개수)
E (기대빈도) : 영가설이 참일 경우 기대되는 값
O (관찰빈도) : 표본에서 실제 관찰된 값
영가설, 대립가설
Ho(영가설)은 여러 범주에 속하는 전집의 비율들이 미리 결정된 특정 수치와 같다고 진술
H1(대립가설)은 모든 다른 가능성을 포함
