분 산 분 석
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작성일 22-11-18 03:33
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(i=1,...,) 위의 값은 2표본 문제의 합동표본분산(pooled sample variance)의 일반화 형태이다.
단, 는 그룹의 개수, 는 i그룹의 표본수, 는 i그룹의 표본분산이다. 반면에 이 보다 상당히 크다면 mean or average(평균) 의 동일성에 의심을 갖게 된다
실제로 귀무가설이 옳을 때도 추출표본의 변이성(randomness)때문에 과 이 정확히 같지는 않을 것이라는 것을 우리는 짐작할 수 있따 그러면 그 차이가 표본의 변이성보다는 크다고 할 수 있는지를 결정해야 한다. 이제 이러한 사실에 기초해서 mean or average(평균) 차이를 검정하는 통계량을 유도하여 보자.
그룹들의 모분산들이 모두 동일하다는 가정 하에 그룹내 분산(오차분산)을 추정하면 다음 식과 같다.
이 문제에 대한 해결은 분산비 가 F분포를 따른다는 사실에서 찾을 수 있따 분산비의 값이 F 분포의 우측으로 많이 치우쳐서 유의수준에 따른 기각역에 속한다면 귀무가설을 기각하는 것이다. 우선 그룹간의 분산을 계산하면 다…(drop)
다.
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지금까지 표본 평균들의 차이를 표본내 변동과 비교함으로써 통계적으로 유의한 가를 판단하게 된다는 대략적인 분산분석의 개요를 이야기하였다.
이 절차를 앞의 <표 3.1>의 자료(資料)를 이용하여 설명(explanation)하겠다.
이 분산비는 (는 i그룹의 모mean or average(평균) )인 귀무가설을 검정하기 위한 검정통계량으로 이용된다 즉 귀무가설이 옳다면 그룹간 분산도 우연한 오차분산의 크기밖에 안될 것이므로, 분산비는 1에 가까워 질 것이다. 이제...
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지금까지 표본 mean or average(평균) 들의 차이를 표본내 변동과 비교함으로써 통계적으로 유의한 가를 판단하게 된다는 대략적인 분산分析의 개요를 이야기하였다.
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이제 해야 할 일은 이 두 가지 분산을 비교하는 것인데 이를 위해 다음과 같은 분산비(variance ratio)를 구한다.
또한, 그룹간의 분산은 각 그룹의 표본mean or average(평균) 들을 각 관측값으로 간주하여 구한다. 이제... , 분 산 분 석기타레포트 ,
지금까지 표본 mean(평균)들의 차이를 표본내 변동과 비교함으로써 통계적으로 유의한 가를 판단하게 된다는 대략적인 분산분석의 개요를 이야기하였다. 다시 말하면 우리가 추정한 2개 분산간의 차이가 우연 때문만은 아니라는 conclusion 을 내리려면 분산비의 값이 얼마나 커야 하는가 문제이다.
