미래기술연구소

□ 모집단 ( Population ) : 연구의 대상이 되는 모든 개체들을 모은 집합 - 일반적으로 시각적, 공간적 제약으로 인해 모집단 전체를 대상으로한 분석은 불가능 □ 표본 ( Sample ) : 모집단의 일부분의 관측값들 ex ) 전세계 인구 조사 ( population ) 이 불가능 함으로 각 나라의 일부 도시를 조사 ( sample ) 함으로서 전세계 인구 ( population ) 을 를 추정 및 추론 함 □ 모수 ( Parameter ) : 수치로 표현되는 모집단의 특성 □ 통계량 ( Statistic ) : 표본의 관측값들에 의해서 결정되는 양 자료의 종류 □ 수치형 ( 양적자료 ) ※ 연속형 ( ex : 몸무게, 키 - 55.8kg , 65,3kg / 177.4 cm , 183.7 cm..

■ 카이스퀘어 검정이란? 모집단의 변량을 추정할때 쓴다 ( 변량 : 주어진 값에 따라 변화하는 양 ) 1. 독립성 검정 : 두 변수는 서로 연관성이 있는가? 없는가? 2. 적합성 검정 : 실제 표본이 내가 생각하는 분포와 같은가? 다른가? 3. 동일성 검정 : 두 집단의 분포가 동일한가? 다른 분포인가? 위 세가지 검정은 모두 동일한 방법으로 검정합니다 일반적인 카이스퀘어 검정의 순서 1) 각 법주에 대한 기대값을 구한다 2) 범주별 카이스퀘어 구하기 - 관측값과 기대값의 차이 구한다. ( 관측값 - 기대값 ) - (관측값 - 기대값) 을 제곱하여 기대값으로 나누면 각 범주의 카이스퀘어 값이 된다 3) 이 값을 합하여 전체의 카이스퀘어 값을 구한다 4) 카이스퀘어의 자유도를 구한다. 카이스퀘어 분포 모집..